姓名：鞠立伟

职称：副教授、博士生导师

所在院系：经济与管理学院

研究方向：

（1）能源数据价值评估与资产定价

（2）新型电力灵活性资源调控优化

（3）电力韧性评估与风险防御决策

招生专业：管理科学与工程、物流工程、工业工程、MBA

联系方式：

办公地址：教一楼606

电子邮箱：jlw@ncepu.edu.cn

个人简介及主要荣誉称号：

鞠立伟，男，1989年8月生。2019年1月至华北电力大学经济与管理学院工作，2020年12月被聘为副教授。2020-2023年爱思唯尔中国高被引学者，《电力建设》期刊青年编委，新能源电力与低碳发展北京重点实验室成员、中国优选法统筹法与经济数学研究会统筹分会常务理事、能源系统工程分会理事、低碳发展管理专业委员会理事、北京能源发展研究基地研究员。国家自然基金委通讯评审专家（2019-至今），北京市社会科学基金委评审专家（2022-至今）及北京市自然科学基金委评审专家（2024-至今）。

近五年，主要聚焦新型电力系统面临的急迫灵活性需求，从事数据驱动的需求侧资源灵活性调控优化理论及其在虚拟电厂、微能源网（综合能源系统）及农村分布式资源等典型场景应用研究工作。主持国家自然科学基金项目2项（面上、青年）、北京市哲学社会科学基金项目3项（重点、一般、青年）、北京市自然科学基金面上项目、中国博士后科学基金面上项目（一等资助）等纵向科研项目7项及国家电网公司总部科技项目6项，参与国家社科基金重大项目2项及教育部哲学社会科学研究重大攻关项目1项；以第一/通讯作者在Applied Energy、Energy、Energy Conversion and Management等国内外期刊发表学术论文50余篇（入选ESI前1%高被引论文2篇），科学出版社专著2部，经济日报时评文章2篇，中国精品科技期刊顶尖学术论文（F5000）2篇。申请发明专利20项，获授权发明专利14项（2项实现成果转化）。

多项研究成果相关机构、能源电力企业等采纳、引用或应用，研究成果《以“碳中和”倒逼“多能互补”政策落地的建议》入选中国社会科学院《要报·国办专供信息》、《“碳中和”目标下应大力推广能源电力互补运行》咨询报告入选经济类中央一级内部刊物《经济要参》。先后获得山西省科学技术奖二等奖3次（排名1、2、6）、河南省科学技术奖二等奖1次（排名6）及中国电力科学技术奖三等奖（排名2）、中国电力科技创新奖二等奖2次（排名1、6）、全国商业科技进步奖二等奖（排名1）等行业协会奖6次。

教学与人才培养情况:

主编全国电力行业“十四五”规划教材1部，主持中国高等教育学会教学科研项目及北京高等教育学会教改项目各1项；获得北京市教学成果一等奖1项和校级教学成果奖特等奖1次。北京市优秀本科毕业设计（论文）指导教师2项及指导学生获得全国能源经济学术创意大赛一等奖2次。

1.教学课程：

2.学生培养：

在读研究生21名，已毕业研究生均攻读博士研究生学位。

主要科研项目情况（仅代表性科研项目）：

[1] 2023.1-至今，新型电力系统需求侧灵活性资源时空协同优化及动态均衡机制研究.国家自然科学基金面上项目（72274060）

[2] 2020.1-2022.12，微能源网群多能分层互补及协同递进优化模型研究. 国家自然科学基金青年项目（71904049）

[3] 2023.12-2024.12，北京市可再生能源替代响应机制及激励政策研究. 北京市哲学社会科学基金重点项目（23JCB039）

[4] 2024.01-2026.12，适应极端事件扩散演变的北京城市新型电力系统安全韧性评估与风险防御决策优化研究.北京市自然科学基金面上项目（9242014）

[5] 2021.12-至今,京津冀能源绿色低碳转型的多市场耦合交易体系及政策协同研究.北京市哲学社会科学基金项目，21JCC088

[6] 2019.5-至今，区域综合能源系统多能协同优化运营与利益协调管理研究. 中国博士后科学基金 第65批面上资助项目（2019M650024），一等资助

[7] 2018.9-2020.6，京津冀园区综合能源体多能协同机制设计及政策分析模型研究（18GLC058）， 北京市社会科学基金青年项目（18GLC058）

[8] 2017.9-至今，京津冀地区产业园区多能互补激励政策及能源互联网发展模式研究 （NYJD20170102），北京能源发展研究基地

[9] 2021.06-至今，5G基站和电网资源共享研究，国网山西省电力公司经济技术研究院委托项目（省公司重点科技项目），158.1万元

[10] 2023.06-至今，面向数据交易的能源大数据产品营销技术模式，国网河南省电力公司委托项目，181万

[11] 2022.06-至今，支撑绿色低碳转型的电力系统灵活性资源配置模式、交易机制与投资策略研究，国网山西省电力公司委托项目，114.1万

[12] 2022.12-至今，促进电力保供增供的新能源消纳体系研究，国家电网公司科技项目，125万元

[13] 2019.06-2019.12，清洁能源大规模外送背景下电力市场运营模式研究-储能市场研究. 国网青海省电力公司委托项目，119万

[14] 2022.12-至今，技术成熟度评价和科技项目后评估关键技术与应用研究，国家电网公司科技，110万

[15] 2022.12-至今，分布式电氢耦合系统耦合机理与多时间尺度运行优化技术研究，国网浙江省电力公司委托项目，64.5万

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代表性著作

[1] 鞠立伟，吴静，周青青. 虚拟电厂调度优化模型与市场交易机制[M]. 北京：科学出版社，2023

[2] 鞠立伟, 谭忠富, 谭清坤. 我国清洁能源综合利用途径设计及优化模拟模型研究[M]. 北京: 科学出版社, 2019

[3] 李鹏, 鞠立伟, 田春筝等. 农村多能互补典型模式及优化运营路径及应用[M]. 北京: 中国电力出版社, 2020

[4] 王尧, 鞠立伟, 王佳伟等. 微能源网多能协同优化运行及效益评价模型[M]. 北京: 中国电力出版社, 2020

代表性论文（近5年合计50余篇，仅展示10篇）

[1] Ju Liwei, Xiaolong Lu, Fanqi Li, etal. Two-stage optimal dispatching model and benefit allocation strategy for hydrogen energy storage system-carbon capture and utilization system-based micro-energy grid [J]. Energy Conversion and Management, 2024,313:118618

[2] Ju Liwei, Shuoshuo Lv, Zheyu Zhang, etal. Data-driven two-stage robust optimization dispatching model and benefit allocation strategy for a novel virtual power plant considering carbon-green certificate equivalence conversion mechanism[J]. Applied Energy, 2024, 362:122974

[3] Ju Liwei,Xiping Bai, Gen Li, etal. Two-stage robust transaction optimization model and benefit allocation strategy for new energy power stations with shared energy storage considering green certificate and virtual energy storage mode [J]. Applied Energy, 2024, 362:122996

[4] Ju Liwei, Li Liu, Yingzhu Han, etal. Robust Multi-objective optimal dispatching model for a novel island micro energy grid incorporating biomass waste energy conversion system, desalination and power-to-hydrogen devices [J]. Applied Energy, 2023, 343:121176

[5] Ju Liwei, Zhe Yin, Zhou Qingqing, etal. Nearly-zero carbon optimal operation model and benefit allocation strategy for a novel virtual power plant using carbon capture, power-to-gas, and waste incineration power in rural areas[J]. Applied Energy, 2022, 310

[6] Ju Liwei, Tan Zhongfu, Yuan Jinyun, etal. A Bi-level Stochastic Scheduling Optimization Model for a Virtual Power Plant Connected to a Wind–Photovoltaic–Energy Storage System Considering the Uncertainty and Demand Response [J]. Applied Energy, 2016, 171: 184-199

[7] Ju Liwei, Wu Jing, Lin Hongyu, et al. Robust Purchase and Sale transactions Optimization Strategy for Electricity Retailers with Energy Storage System Considering Two-Stage Demand Response [J]. Applied Energy, 2020, 271

[8] Ju Liwei, Zhao Rui, Tan Qinliang, etal. A multi-objective robust scheduling model and solution algorithm for a novel virtual power plant connected with power-to-gas and gas storage tank considering uncertainty and demand response [J]. Applied Energy, 2019, 250: 1336-1355

[9] Ju Liwei, Tan Qinliang, Zhao Rui, etal. Multi-objective electro-thermal coupling scheduling model for a hybrid energy system comprising wind power plant, conventional gas turbine, and regenerative electric boiler, considering uncertainty and demand response[J]. Journal of Cleaner Production, 2019, 237(10): 1-16

[10] Ju Liwei, Li Huanhuan, Zhao Junwei, etal. The Multi-objective Stochastic Scheduling Optimization Model for Connecting a Virtual Power Plant with Wind-Photovoltaic-Electric Vehicles Considering Uncertainties and Demand Response [J]. Energy Conversion and Management, 2016, 128: 160-177

[11] Ju Liwei, Li Peng, Tan Zhongfu, etal. A dynamic risk aversion model for virtual energy plant considering uncertainties and demand response [J]. International Journal of Energy Research, 2019: 1-22

[12] Ju Liwei, Tan Qinliang, Lu Yan, etal. A CVaR-robust-based multi-objective optimization model and three-stage solution algorithm for a virtual power plant considering uncertainties and carbon emission allowances [J]. International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 2019, 107: 628-643

[13] Ju Liwei, Tan Qinliang, Lin Hongyu, etal. A two-stage optimal coordinated scheduling strategy for micro energy grid integrating intermittent renewable energy sources considering multi-energy flexible conversion [J]. Energy, 2019, 12

[14] Ju Liwei, Zhang Qi, Tan Zhongfu, etal. Multi-agent-system-based coupling control optimization model for micro-grid group intelligent scheduling considering autonomy-cooperative operation strategy [J]. Energy, 2018, 157: 1035-1052

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荣誉与奖励：