导师信息#华北电力大学经济与管理学院研究生导师介绍#刘达

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姓名: 刘达职称: 副教授学位: 博士职务: 市场营销教研室主任教研室: 市场营销教研室电话: 61773148Email: liuda@ncepu.edu.cn研究专业1: 技术经济及管理（学硕）、管理科学与工程（学硕） 研究专业2: 工业工程（专硕）研究方向1: 能源经济预测、供应链管理 研究方向2: 能源系统大数据挖掘研究成果:个人简况：以能源经济预测及管理和物流系统优化等为主要研究方向。中国优选法统筹法与经济数学研究会能源经济与管理研究分会” 第一届理事会理事。北京运筹学会第五届理事会理事。中国贸促会理事。中国电机工程学会会员。国家自然科学基金同行评议专家。北京能源发展研究基地兼职研究人员。任《IEEE Transactions on Power System》、《Applied Energy》、《Chinese Management Studies》、《系统工程理论与实践》、《电力系统自动化》、《现代电力》、《陕西电力》等国内外许多相关领域期刊杂志的特约审稿专家。参与编撰《电力百科全书》（第三版.综合卷），并协调“电力规划管理”分支撰写工作。
2009年获得省部级科技进步奖。2013年中国商业联合会科学技术奖全国商业科技进步奖一等奖。2014年在可再生能源领域的研究受到国际同行的关注，获得国际埃尼奖（Eni Award 2014）科学秘书处候选提名。
承担和主研多项政府资助和国家电网资助课题。独立或者以第一作者身份在国内外能源领域等权威期刊上发表文章20余篇，其中5篇已被SCI数据库收录，有7篇已被EI核心数据库收录。获得专利一项。编写专著2本。
主要项目
[1]承担北京市资助项目“基于用电量分析的北京经济行业波动传导和监测预警模型研究”（正在进行）
[2]承担国家自然科学基金“基于外界影响和模型自适应的电价预测理论研究”（已完成）
[3]承担中央高校基本科研业务费项目“中国产业结构变迁特性研究-基于能源消费视角” （正在进行）
[4]主研国家电网资助项目“公司直属产业运营情况综合管控体系研究”（正在进行）
[5]主研中国电科院资助项目“直流设备质量监督评价体系”（正在进行）
[6]主研国务院发展研究中心资助项目“中国工业低碳和绿色增长”（已完成）
[7]主研国家自然科学基金项目“智能电网中适应不稳定大规模清洁能源发电的联合智能调度管理理论研究”（已完成）
[8]主研国家电网资助项目“国家电网公司直属产业集约管控体系研究”（已完成）
[9]主研国家电网华北分部资助项目“供热电厂联合优化运行管理模式研究”（正在进行）
[10]主研 青海省电力公司资助项目”青海省电力公司“十二五”发展战略管理”（已完成）
[11]主研国家自然科学基金国际合作项目"‘中韩合作与交流项目’效果评估研究“（已完成）
[12]主研大唐集团资助项目"大唐略阳发电有限责任公司1*330MW火电机组技改工程"后评价（已完成）
主要论文
[1] Short-term wind speed forecasting using wavelet transform and support vector machines optimized by genetic algorithm[J]. Renewable Energy, 2014, 62: 592-597(SCI).第一作者
[2]Electricity price forecast using combined models with adaptive weights selected and errors calibrated by Hidden Markov model[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2013, 2013(SCI).第一作者
[3]Combined models for day-ahead electricity price forecasting based on improved gray correlation methodology. Kybernetes，2009，38(3/4):354-357(SCI).第一作者
[4]基于误差校正的中长期负荷预测模型，电网技术，2012, 36(8):243-247(EI).独撰
[5]基于周期波动及其影响分析的电力市场中长期电价预测.中国电机工程学报，2009，29(13):80-85(EI).第一作者
[6]基于GARCH误差校正的遗传支持向量机日前电价预测. 电力系统自动化，2007, 31(11): 31-34(EI).（信息科学技术领域2009年累计被引频次居于全球TOP500：中国科学院科学新闻杂志社根据全球最大的文摘与英文数据库SCOPUS统计得到）第一作者
[7]Niu Dongxiao, Liu Da, Wu D D. A soft computing system for day-ahead electricity price forecasting[J]. Applied Soft Computing, 2010, 10(3): 868-875(SCI).<