赵志鹏，工学博士，副教授，硕士生导师。主讲《电力系统随机优化调度》和《数字信号处理》课程，招收电气工程专业硕士研究生。现为程春田教授团队成员，主持国家自然科学基金2项，获得中国电力科学技术进步奖二等奖2项、中国专利奖优秀奖1项。承担和参与国家电网、南方电网、贵州电网、云南电网、澜沧江集控、三峡集团等企业委托的10余项科研项目。在《IEEE Transactions on Power Systems》、《Applied Energy》、《Energy》《中国电机工程学报》、《水利学报》等电力能源领域顶级期刊发表论文二十余篇，并担任《IEEE Transactions on Power Systems》、《Applied Energy》、《Energy》、《IEEE Transactions on Consumer Electronics》、《 Sustainable Energy, Grids and Networks》等期刊审稿人。

研究方向包括：

• 电力系统科学智能(AI4Science): 面向新型电力系统，研究大模型、智能体驱动的全自主分析、优化、决策方法

  负荷与可再生能源预测： 多时间尺度负荷、径流、风光等可再生能源的预测建模、不确定性分析等。

• 电力系统优化调度运行： 多类型能源电力系统， 水电与新能源电力系统等协同调度建模与系统运行优化。

• 综合能源系统与微电网规划： 多能互补系统（水火风光储等）、微电网耦合建模、系统配置规划。

• 电力市场机制与竞价：水风光等多类型电源参与下的市场竞价机制设计、博弈建模与调度—交易一体化优化策略。

代表性论文

1. 赵志鹏, 韩永栋, 程春田, 等. 大语言模型推理动作范式驱动的梯级水电优化调度方法[J/OL].      中国电机工程学报, 1–16[2026-02-01].      链接
          【EI｜学校A类期刊｜电气中文 TOP1】

2. 李祥搏,赵志鹏(通讯作者),贡舜,等.基于条件扩散模型的大语言模型驱动新能源出力场景生成方法[J].电力系统自动化,2026,50(13):189-201.

          【EI｜学校A类期刊】

3. Zhao Z, Li X, Liu B, et al. Discrete Fourier transform-based risk-averse scheduling model for hydro-wind-solar hybrid systems[J]. Energy, 2026: 141244.
            【SCI｜中科院一区 TOP｜学校A类期刊】

4. Zhao Z, Han Y, Liu B, et al. Day-ahead optimal scheduling for cascade hydropower units to mitigate vibration zone crossing induced by intra-day flexibility response[J]. Applied Energy, 2026, 415: 127946.
          【SCI｜中科院一区 TOP｜学校TOP类期刊】

5. Zhao Z, Cheng C, Liao S, Li Y, Lu Q. A MILP based Framework for the Hydro Unit Commitment Considering Irregular Forbidden Zone Related Constraints[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2021, 36(3): 1819–1832.【SCI｜中科院一区 TOP｜学校TOP类期刊 】

6. Zhao Z, Huo Y, Tang J, et al. Day-ahead scheduling for peak shaving incorporating intraday output adjustment of cascade hydropower stations under uncertainty in renewable energy forecast[J]. Energy, 2026: 140603.: 139356.
            【SCI｜中科院一区 TOP｜学校A类期刊】

7. Zhao Z, Wang Q, Cheng C, et al. A scenario-based multi-agent reinforcement learning approach for efficient solving to long-term optimization of cascade hydropower reservoirs[J].      Energy, 2025: 139356.
          【SCI｜中科院一区 TOP｜学校A类期刊】

8. Zhao Z, Deng Z, Jin X, et al. Managing long-term operation of cascade hydropower plants under energy transition with physics-constrained long-short term memory networks.      Applied Energy, 2025, 393: 126059.
          【SCI｜中科院一区 TOP｜学校TOP期刊】

9. Zhao Z, Yu Z, Kang Y, et al. Hydro-photovoltaic complementary dispatch based on active regulation of cascade hydropower considering multi-transmission channel constraints.      Applied Energy, 2025, 377: 124573.
          【SCI｜中科院一区 TOP｜学校TOP期刊】

10. Wang J, Zhao Z（通讯作者）, Zhou J, et al. Developing operating rules for a hydro–wind–solar hybrid system considering peak-shaving demands.      Applied Energy, 2024, 360: 122762.
           【SCI｜中科院一区 TOP｜学校TOP期刊】

研究基础支撑

课题组聚焦电力系统优化调度、人工智能、电力市场机制与优化理论等方向，围绕“源-网-荷-储”多能系统形成了较为系统的研究体系。依托国家自然科学基金及多个电力企业合作项目，已积累覆盖大电网、超大规模水电站群、可再生能源和电力市场等典型场景的大规模真实数据资源。课题组配备高性能GPU训练与推理服务器集群和自有高性能计算平台，可满足大模型训练推理、电力系统大规模优化与仿真计算等研究需求。

课题组已构建多套成熟的算法框架和工具链，并开源核心代码库，被中美德韩等多国学者使用。同时已形成大模型、智能体与传统科研方法深度融合的新型研究模式，并率先开展大模型驱动科研实践，相关成果受到多家电网和发电企业广泛关注。

在研究生培养方面，将围绕选题思路、模型分析、研究实现和论文撰写等环节提供全过程指导，并面向AI时代学习、科研和工作方式的深刻变革，逐步培养利用大模型开展电力系统运行调度分析与决策、数据分析、模型构建和科研创新的能力。无论是偏理论、偏工程，还是初步接触科研、基础尚不扎实的同学，都可以在实际项目中循序渐进地学习和积累，为适应AI时代、形成面向未来的科研与职业竞争力打下坚实基础。

就业前景

团队与国家电网、南方电网、三峡集团等单位保持紧密合作，研究内容紧贴工程实际。项目中接触到的真实数据、实际场景与行业需求，不仅有助于提升研究质量，也可为今后的职业发展打下基础。课题组多位毕业生进入电网公司、大型能源央企、科研机构等核心岗位，在求职竞争中表现突出。

热忱欢迎对电力系统、人工智能大模型、电力市场、运筹优化、计算机、数学等有浓厚兴趣的同学加入课题组，共同开展面向新型电力系统的高水平创新研究。

[1] 2014.09 -- 2020.12
大连理工大学     水利水电工程     博士

[2] 2010.09 -- 2014.06
大连理工大学     水利水电工程     学士

[3] 2007.09 -- 2010.06
邯郸市第一中学     \

• 水电与新能源电力系统优化调度

  电力市场竞价

  电网调度运行

  运筹学

  人工智能