姓名：        凡航

职称：        讲师

所在院系：    经济与管理学院

研究方向：    能源经济学、人工智能技术在电力市场中应用、新能源预测

联系方式

办公地址：教一楼340

电子邮箱： fanhang123456@163.com

   办公电话：010-61773407

 

个人简介及主要荣誉称号：

凡航，男，1993年6月生，重庆人。华北电力大学经济与管理学院讲师，硕士生导师，中国电机工程学会第十届青年托举人才，CFA持证人。2015年6月获四川大学电气信息学院（吴玉章学院）工学学士学位。2021年6月获清华大学电机系博士学位（导师梅生伟教授），期间曾访问哈佛大学工程与应用科学学院，辅修清华大学研究生院大数据能力提升项目并获特等奖学金。2023年9月清华大学五道口金融学院博士后出站（导师金融学院院长廖理教授，与清华交叉信息研究院徐葳教授联合培养），加入华北电力大学经管学院。长期从事电气工程、人工智能和金融相关的交叉研究，主持和参与电网与人工智能类科技项目10余项，发表/录用SCI/EI和核心期刊论文30篇，已授权发明专利8项，参与撰写数据经济方面的专著1本，曾获得全国人工智能应用场景创新挑战赛二等奖、国家奖学金和清华大学数据科学特等奖学金等荣誉。

 

教学与人才培养情况:

1.教学课程：电力市场概论、用电用户行为分析（英文课程）

 

2.学生培养：欢迎具有经济金融、计算机、统计学和能源环境相关背景，或对能源经济学、电力市场和人工智能应用有兴趣的同学加入课题组。

 

主要科研项目情况

[1]     国网总部科技项目，电力市场领域大语言模型构建技术及其应用研究，2024.06-，主持；

[2]     国网上海市电力公司项目，上海新型储能参与电力市场机制设计及运营影响研究，2023.11-2024.06，主持；

[3]     清华大学电机系国家电网卓越创新基金项目，多能源系统优化与决策关键技术研究，2017.04-2017.12，主持；

[4]     国家重点研发计划项目，促进可再生能源消纳的风电/光伏发电功率预测技术及应用，2018.07-2021.06，参与；

[5]     国家重点研发计划项目，针对典型故障的交直流大电网在线超实时机电-电磁混合仿真技术，2018.07-2021.06，参与；

[6]     国家自然科学基金联合基金项目，基于数据确权的智能高铁数据服务体系研究，2022.07-至今，参与；

[7]     国家自然科学基金面上项目，数字经济下的建筑市场基础信任建构研究，2022.07-至今，参与；

[8]     中国财富五十人论坛项目，规范数字身份体系和数据账户制度夯实网络治理基础，2023.03-2022.07,主研；

[9]     国网千人计划专项科技项目，提升电网在线分析性能的关键技术研究，2015.09-2018.09，主研。

 

主要获奖

[1]     全国人工智能应用场景创新挑战赛智能能源专项赛二等奖，排名第一

[2] 国网上海市电力公司科技进步二等奖-适应新型主体的上海电力灵活交易与定价技术应用

 

代表性论著

[1]      Hang Fan, Xiaoyu Fan, Wei Wei, Tianyi Hao, Kun Chen, Guosai Wang, Wei Xu. Privacy preserving Ultra-Short-Term Prediction in Clustered Wind Farms with Encrypted Data Sharing: A Secure Multi-Party Computation Approach[J] Expert System with Applications,2025.（中科院一区SCI）

[2]      Hang Fan, Zhi Li, Yunjie Duan, Boyu Wang. Incentive Policy Formulation for China's Electric Vehicle Market: Navigating Pathways to Sustainable Mobility with a Green Premium Analytical Model [J] Energy Policy, 2025. （中科院二区SCI）

[3]      Boyu Wang, Xiaofeng Xu, Genzhu Li, Hang Fan*, Ning Qiao, Haidong Chen, Dunnan Liu, Tongtao Ma. A study of electricity sales offer strategies applicable to the participation of multi-energy generators in short-and medium-term markets[J]. Sustainable Energy, Grids and Networks, 2024, 40: 101553. （中科院二区SCI）

[4]      张祖菡,刘敦楠,凡航*,等. 基于大语言模型的电力系统预测技术研究综述 [J/OL]. 发电技术, 1-17[2025-02-19]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/33.1405.TK.20241021.0948.002.html.

[5]      Wang Liyan, Zhang Wei, White Steven, Fan Hang. Digital technology‐based business model design and innovation to address grand challenges: A process model[J]. Strategic Entrepreneurship Journal, 2024. (FT50, ABS4星期刊,SSCI)

[6]      凡航，徐葳，范晓昱，王云河. 隐私计算在新型电力系统中的应用分析与展望[J].电力系统自动化，2023,47(19):187-199. (EI检索期刊、CSCD数据库收录、北大中文核心)

[7]      Zhi Li，Hang Fan*, Shuyan Dong, Dunnan Liu. Green Premium Modeling based on Total Cost Ownership Analysis: From the Chinese Electric Vehicle Sales Forecasting Perspective[J]. Journal of Cleaner Production, 2023: 139679. (中科院一区SCI)

[8]      凡航, 王倩雯，王云河，徐葳. 多方安全计算框架下的智能合约研究[J].信息安全研究，2022,8(10):956-963.https://doi.org/10.12379/j.jssn.2096-1057.2022.10.01.(中国科技核心期刊)

[9]      Hang Fan, Xuemin Zhang, Shengwei Mei, Junzi Zhang. A Markov Regime-Switch Model for Ultra-Short-Term Wind Power Prediction based on Toeplitz Inverse Covariance Clustering[J] Frontier in Energy Research ,2021, https://doi.org/10.3389/fenrg.2021.638797. (SCI检索)

[10]  Hang Fan, Xuemin Zhang, Shengwei Mei, et al. M2GSNet: Multi-Modal Multi-Task Graph Spatiotemporal Network for Ultra-Short-Term Wind Farm Cluster Power Prediction[J]. Applied Sciences, 2020, https://doi.org/10.3390/app10217915.（SCI检索）

[11]  凡航,张雪敏,梅生伟,杨忠良.基于时空神经网络的风电场超短期风速预测模型[J].电力系统自动化,2021,45(01):28-38.https://doi.org/10.7500/AEPS20190831001 (EI检索期刊、CSCD数据库收录、北大中文核心)

[12]  Hang Fan, Xuemin Zhang, Shengwei Mei. Wind Power Time Series Missing Data Imputation Based on Generative Adversarial[C]. 2021, IEEE 4th International Electrical and Energy Conference(CIEEC), 2021:1-6. https://doi.org/10.1109/CIEEC50170.2021.9510923.(EI检索)

[13]  Hang Fan, Ying Chen, et al. Post-fault Transient Stability Assessment Based on k-Nearest Neighbor Algorithm with Mahalanobis Distance[C], International Conference on Power System Technology, 2018,https://dor.org/10.1109/POWERCON.2018.8602125. (EI检索)

[14]  Hang Fan, Shaowei Huang, Ying Chen, et al. Power system transient stability assessment based on dimension reduction and cost-sensitive ensemble learning[C], IEEE Conference on Energy Internet and Energy System Integration (EI2) in 2017: 1-6. (EI检索)

[15]  Hang Fan, Shaowei Huang, et al. Visualization of power system transient process based on manifold learning[C], 35th Chinese Control Conference (CCC) ,2016: 10119-10123. (EI检索)

[16]  赵莹莹,董普森,朱天晨,李凡,苏运,邰振赢,孙庆赟,凡航*. 面向电网拓扑强化学习控制系统的采样效率优化与高效训练方法[J]. 系统仿真学报, 2023（EI检索、CSCD数据库收录、北大中文核心，通信作者）

[17]  赵莹莹,仇越,朱天晨,李凡,苏运,邰振赢,孙庆赟,凡航. 基于分层强化学习的新型电力系统在线稳态调度 [J/OL]. 上海交通大学学报, 1-23（EI检索、CSCD数据库收录、北大中文核心）

[18]  Chenyu Liu，Xuemin Zhang, Shengwei Mei, Qingyu Zhou, Hang Fan. Series-wise Attention Network for Wind Power Forecasting Considering Temporal lag of Numerical Weather Prediction[J].Applied Energy,2023.(中科院一区SCI检索)

[19]  Kunjin Chen, Yu Zhang, Qin Wang, Jun Hu, Hang Fan, Jinliang He. Scale-and Context-Aware Convolutional Non-Intrusive Load Monitoring[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2019, 35(3): 2362-2373. (中科院一区SCI检索)

[20]  王羽佳，李华强，黄燕，凡航. 暂态稳定视角下的最佳重合闸时间及其在线整定 [J]. 电力自动化设备, 2016, 36(2):129-135. (EI检索)

[21]  清华大学金融科技研究院团队. 数据要素化100问, 北京:人民日报出版社, 2023. （参与撰写）