郑颖颖 - 中国农业大学 - 信息与电气工程学院

个人简介

郑颖颖，2021年被引进为中国农业大学信息与电气工程学院杰出人才，教授、博士生导师、电气工程系副系主任。美国电气电子工程师协会IEEE会员，IEEE PES会员。长期从事在生物质资源的能源化利用、综合能源系统建模与能流优化、智能电网需求响应控制策略等方面的研究。曾课题主持美国国家科学基金一项，犹他电网公司项目一项，骨干参与了多项美国能源部和农业部科研项目。近5年来，在农业、能源和电气领域发表论文20余篇。在 2019 IEEE PowerTech 和 2017 Microgrid 国际会议做学术报告。目前担任期刊《Information Processing in Agriculture》副主编，以及Applied Energy、IEEE Power Electronics、Energy Conversion and Management、IEEE PES General Meeting、NAPS 等多个期刊和顶级会议审稿人。工作经历 2020.06-2021.08，美国犹他州立大学，农业工程系，助理教授（Tenure-Track) 2019.03-2020.03，美国犹他大学，电气与计算机工程系，博士后 2018.03-2019.03，美国科罗拉多州立大学，电气与计算机工程系，博士后教育经历 2013.09-2018.03，美国加州大学戴维斯分校，能源工程，博士导师: Dr. Bryan. Jenkins 2010.09-2013.08，美国伊利诺伊大学香槟分校，农业工程，硕士导师：Dr. Kent Rausch 2006.09-2010.07，中国农业大学，机械电子工程，学士

研究领域

一．生物质资源的能源化利用以生物质能发电与供热为主的清洁能源生产不仅是对能源供应的增益补充，也是彻底改变农林生物质消纳被动局面。建设集生物质热电联产与分布式风光储一体化的新型能源系统是实现绿色低碳清洁供能的重要手段。生物质气化过程原始物料向气-液-固产物的转化规律嵌入生物质气化环节的系统全工况动态模型生物质气化多联产系统的碳排放核算方法与能流管理平台二．综合能源系统建模与能流优化面临着电、气、热等不同能量流网络间横向融合的迫切需求与巨大挑战。通过优化系统内部的物质与能量流动，实现综合能源系统“源-网-荷-储”一体化动态建模与能流优化新方法。多能耦合系统中能量梯级利用规律揭示异质能流多时间尺度联合优化与控制策略快速收敛的群智能多目标优化算法与降维求解方法三．智能电网用户侧需求响应控制策略在新型电力系统中，通过建立基于动态激励电价的用户需求响应机制与可时移负荷控制策略，实现多时间尺度下能源供应与消费之间的动态平衡，极大提升对光能和风能发电的就地消纳能力。基于大数据分析技术的短期与长期负荷预测方法面向主动配电网的柔性负荷聚合建模及其调控策略基于强化学习的居民负荷需求响应动态定价

近期论文

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An aggregator‐based resource allocation in the smart grid using an artificial neural network and sliding time window optimization IET Smart Grid SCI 2021.10 Yingying Zheng 1 Leveraging Existing Water and Wastewater Infrastructure to Develop Distributed Pumped Storage Hydropower in California Journal of Energy Storage SCI 2021.02 Yingying Zheng 1 Effects of Compositional variables on fouling behavior of thin stillage Food and Bioproducts Processing SCI 2021.01 Yingying Zheng 1 Optimization of a biomass-integrated renewable energy microgrid with demand side management under uncertainty Applied Energy SCI 2018.11 Yingying Zheng 1 Optimization under uncertainty of a biomass- integrated renewable energy microgrid with energy storage Renewable Energy SCI 2018.08 Yingying Zheng 1 Optimal design and operating strategies for a biomass-fueled combined heat and power system with energy storage Energy SCI 2018.07 Yingying Zheng 1