导师情况简介

姓 名：刘志峰

性 别：男

职 称：副教授

导师类别：硕士生导师

研究方向：综合能源系统分析、非平稳时间序列预测、计算智能算法设计

 教育及工作经历

2026.1 - 至今 天津科技大学 电子信息与自动化学院 副教授/硕士生导师

2022.9 - 2025.12 天津科技大学 电子信息与自动化学院 讲师/硕士生导师

2024.6 - 至今 天津大学 电气自动化与信息工程学院 博士后

2016.9 - 2022.6 河北工业大学 电气工程学院 博士（硕博连读）

2012.9 - 2016.6 河北师范大学 电子系 本科

 代表性科研论文

 第一作者或通讯作者文章

[1]. Liu, Zhi-Feng., Li, Z. Q., Jin, X. L*., et al. (2026). Multi-time-domain hierarchical scheduling of integrated energy systems with frequency decomposition considering large-scale grid connection of electric vehicles. IEEE Transactions on Smart Grid, 17(1), 244-254. (SCI检索, 中科院一区TOP; 影响因子 9.8)

[2]. Liu, Zhi-Feng., Luo, X. F., Jin, X. L., et al. (2025). Improving energy management efficiency of regional integrated energy system: a novel multi-agent reference dependence-based framework with green certificates allocation-transaction strategy. Applied Energy, 399, 126530. (SCI检索, 中科院一区TOP; 影响因子 11)

[3]. Liu, Zhi-Feng., Luo, X. F., Hou, X. X., et al. (2025). Generalized energy pool-driven regional integrated energy system dispatch considering multi-time scale synergy carbon-storage game. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 217, 115752. (SCI检索, 中科院一区TOP; 影响因子16.3)

[4]. Liu, Zhi-Feng., Liu, Y. Y., Jia, H. J., Jin, X. L*. (2025). Bi-level energy co-optimization of regional integrated energy system with electric vehicle to generalized-energy conversion framework and flexible hydrogen-blended gas strategy. Applied Energy, 390, 125868. (SCI检索, 中科院一区TOP; 影响因子 11)

[5]. Liu, Zhi-Feng*., Huang, Y. H., Kang, Q., et al. (2024). Optimal operation of CCHP system with duality operation strategy considering hydrogen trading and carbon capture. Sustainable Cities and Society, 115, 105881. (SCI检索, 中科院一区TOP; 影响因子12)

[6]. Liu, Zhi-Feng., Liu, Y. Y., Chen, X. R., et al. (2024). A novel deep learning-based evolutionary model with potential attention and memory decay-enhancement strategy for short-term wind power point-interval forecasting. Applied Energy, 360, 122785. (SCI检索, 中科院一区TOP; 影响因子11)

[7]. Liu, Zhi-Feng., Chen, X. R., Huang, Y. H. et al. (2024). A novel bimodal feature fusion network-based deep learning model with intelligent fusion gate mechanism for short-term photovoltaic power point-interval forecasting. Energy, 303, 131947. (SCI检索, 中科院一区TOP; 影响因子9.4)

[8]. Liu, Zhi-Feng., Zhao, S. X., Zhang, X. J., et al. (2023). Renewable energy utilizing and fluctuation stabilizing using optimal dynamic grid connection factor strategy and artificial intelligence-based solution method. Renewable Energy, 219, 119379. (SCI检索, 中科院一区TOP; 影响因子9)

[9]. Liu, Zhi-Feng., Zhao, S. X., You G. D., et al. (2023). Improving the economic and environmental benefits of the energy system: A novel hybrid economic emission dispatch considering clean energy power uncertainty. Energy, 285, 128668. (SCI检索, 中科院一区TOP; 影响因子9)

[10]. Liu, Zhi-Feng., Li, L. L., Liu Y. W., et al. (2021). Dynamic economic emission dispatch considering renewable energy generation: a novel multi-objective optimization approach. Energy, 235, 121407. (SCI检索, 中科院一区TOP; 影响因子8.857)

[11]. Liu, Zhi-Feng., Luo, S. F., Tseng, M. L., et al. (2021). Short-term photovoltaic power prediction on modal reconstruction: A novel hybrid model approach. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 45, 101048. (SCI检索, 中科院二区TOP; 影响因子7.632)

[12]. Liu, Zhi-Feng., Li, L. L., Tseng, M. L., et al. (2020). Prediction short-term photovoltaic power using improved chicken swarm optimizer - extreme learning machine model. Journal of Cleaner Production, 248, 119272. (SCI检索, 中科院一区TOP; 影响因子9.297)

 第二作者文章

[1]. Li, L. L., Liu, Zhi-Feng., Tseng, M. L. et al. (2021). Using enhanced crow search algorithm optimization-extreme learning machine model to forecast short-term wind power. Expert Systems with Applications, 184, 115579. (SCI检索, 中科院一区TOP; 影响因子8.665)

[2]. Li, L. L., Liu, Zhi-Feng., Tseng, M. L., et al. (2021). Improved tunicate swarm algorithm: solving the dynamic economic emission dispatch problems. Applied Soft Computing, 108, 107504. (SCI检索, 中科院一区TOP; 影响因子8.263)【ESI前1%高被引论文】

[3]. Li, L. L., Liu, Zhi-Feng., Tseng, M. L., et al. (2019). Enhancing the Lithium-ion battery life predictability using a hybrid method. Applied Soft Computing, 74, 110-121. (SCI检索, 中科院二区TOP; 影响因子4.873)

[4]. Li, L. L., Liu, Zhi-Feng., Tseng, M. L., et al. (2019). Prediction of IGBT power module remaining lifetime using the aging state approach. Microelectronics Reliability, 102, 10. (SCI检索, 中科院四区; 影响因子1.535)

[5]. Li, L. L., Liu, Zhi-Feng., & Wang, C. H. (2020). The Open-Circuit Voltage Characteristic and State of Charge Estimation for Lithium-Ion Batteries Based on an Improved Estimation Algorithm. Journal of Testing and Evaluation, 48(2), 1712-1730. (SCI检索, 中科院四区; 影响因子0.877)

 在研或已完成的科研项目

[1]. 企业横向，云南大坪子等新能源站并网仿真测试调试服务，主持。

[2]. 企业横向，电动汽车充放电时序特性模型编程加工，主持。

[3]. 企业横向，复杂工况下电动汽车中锂离子电池健康状态评估技术研究，主持。

[4]. 企业横向，供电系统负荷预测与聚合策略研究，主持。

[5]. 河北省博士研究生创新资助项目，风光储微网关键性能参数预测与运行成本优化方法研究，主持。

[6]. 2030智能电网国家科技重大专项，参与。

[7]. 河北省自然科学基金，非平稳随机时间序列多分辨预测及在新能源领域的应用，参与。

 科研专利

[1]. 一种基于人工智能算法与新能源发电惩罚机制的优化调度方法，发明新型专利。

[2]. 一种含最优动态并网系数策略的风-光-储能源系统优化调度方法，发明新型专利。

[3]. 一种海上风能-波浪能联合发电装置，发明新型专利。

[4]. 电动汽车中锂离子动力电池的温度自动调节系统，发明新型专利。

 专著

《深度学习入门与实战》（负责编写第十章）

 奖励

2024年度天津市科技进步二等奖（6/8）

 学术兼职

[1]. Frontiers in Energy Research期刊（SCI 4区）特刊客座编辑；

[2]. Energies期刊（SCI 4区）特刊客座编辑；

[3]. CSCIED科技核心评价数据库评委；

[4]. 期刊审稿人：Applied Energy（A1 TOP）、Expert Systems with Applications（A1 TOP）、Energy（A1 TOP）、Cities（A1 TOP）、Journal of Energy Storage（A2 TOP）、Sustainable Energy Technologies and Assessments（A2 TOP）、Solar Energy（A2 TOP）.

 指导名下研究生获奖

[1]. 李泽祺, 2025年度国家奖学金.

 指导学生竞赛

[1]. TI杯2025年全国大学生电子设计竞赛天津赛区竞赛一等奖【省一】

[2]. 2025年全国大学生统计建模大赛【省一】

[3]. 2025中福环保--第三届天津市大学生节能减排社会实践与科技竞赛【省三】

[4]. 2024年全国大学生统计建模大赛【国三】

 联系方式

办公地点：电子信息与自动化学院（滨海校区西院11号楼206室）

通讯地址（邮编）：天津开发区第十三大街29号天津科技大学（300457）

E-MAIL：liuzhifeng@tust.edu.cn

诚挚邀请志同道合、勇于挑战、富有创新精神且追求卓越的同学加入本课题组！