王玉荣

教育经历：

  2009/09 - 2010/09，美国田纳西大学（University of Tennessee, Knoxville, UTK），电气工程与计算机科学系，国外导师：李方兴（Fangxing Li）

  2008/09 - 2012/12，东南大学，电气工程学院，博士，导师：万秋兰

  2005/09 - 2008/06，东南大学，电气工程学院，硕士，导师：万秋兰，魏萍

  2001/08 - 2005/06，东南大学，电气工程系，学士

已发表论文：

 [1]Yurong Wang, Fangxing Li, Qiulan Wan, et al. Reactive power planning based on fuzzy clustering, Gray code, and simulated annealing[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2011, 26(4): 2246-2255.（SCI检索）

 [2]Yurong Wang, Yannan Luo. Research of Wind Power Correlation with Three Different Data Types Based on Mixed Copula[J]. IEEE ACCESS, 2018, 6:77986-77995.（SCI检索）

 [3]Yurong Wang, Dongchuan Wang and Yi Tang, Clustered Hybrid Wind Power Prediction Model Based on ARMA, PSO-SVM, and Clustering Methods, in IEEE Access, vol. 8, pp. 17071-17079, 2020. （SCI检索）

 [4]Yurong Wang, Ruolin Yang, Sixuan Xu, Yi Tang. Capacity Planning of Distributed Wind Power Based on a Variable-Structure Copula Involving Energy Storage Systems[J]. Energies, MDPI, Open Access Journal, vol. 13(14), pages 1-21, July, 2020.（SCI检索）

 [5]YurongWang, Yifei Zhu, Qi Wang, Yi Tang, F. Duan and Y. Yang, Complex Fault Source Identification Method for High-Voltage Trip-Offs of Wind Farms Based on SU-MRMR and PSO-SVM[J], IEEE Access, vol. 8, pp. 130379-130391, 2020.（SCI检索）

 [6]王玉荣, 李方兴, 陈昊. 基于补偿设备混合配置策略的电力系统无功规划[J]. 东南大学学报:自然科学版, 2017, 47(2): 299-305.

 [7]王玉荣, 万秋兰, 李方兴. 基于模糊聚类和学习自动机的多目标无功优化[J]. 电网技术, 2012, 36(7): 224-230.

 [8]王玉荣, 万秋兰, 陈昊. 基于两重门限GARCH模型的短期负荷预测[J]. 东南大学学报:自然科学版, 2011, 41(6): 1182-1187.

 [9]王玉荣, 魏萍, 李庆昌, 王磊，万秋兰. 电力市场仿真和培训系统的设计及实现[J]. 电力系统自动化, 2007, 31(12): 96-104.

 [10]Wang Yurong, Wang Dongchuan. Wind Power Prediction Based on the Clustered Combination of ARMA and PSO-SVM Methods[C]. iSPEC 2019, Nov. 21-23, 2019, Beijing, pp.1508-1513.

 [11]Wang Yurong, Zhu Yifei, Wang Qi. Fault Diagnosis Method for High Voltage Trip-off of Wind Farms Based on mRMR Method and SVM[C]. iSPEC 2019, Nov. 21-23, 2019, Beijing, pp.1519-1523.

 [12]Yurong Wang, Yannan Luo, Zeyu Dai. Study and Comparison of Wind Power Correlation Using Two Types of Dataset [C] IEEE PES General Meeting. Portland, OR, 2018: 1-5.

 [13]Yurong Wang, Hao Chen, Fangxing Li. Reactive power planning with transient process stability constraint [C] IEEE PES General Meeting. Denver, CO, 2015: 1-5.

 [14]Yurong Wang, Fangxing Li, Qiulan Wan, et al. Hybrid momentum TAR-GARCH models for short term load forecasting [C] IEEE PES General Meeting. Detroit, MI, 2011: 24-28.

 [15]Yurong Wang, Fangxing Li, Qiulan Wan. Reactive power planning based on fuzzy clustering and multivariate linear regression [C] IEEE PES General Meeting. Minneapolis, MN, 2010: 25-29.

 [16]Yurong Wang, Fangxing Li, Qiulan Wan, et al. Multi-objective reactive power planning based on fuzzy clustering and learning automata [C] International Conference on Power System Technology (PowerCon). Hangzhou, China, 2010: 24-28.

 [17]Yang Zhao and Yurong Wang. An Equivalent Aggregation Model of Wind Farm Considering Wind Curtailment[C]. 2021 IEEE 4th International Electrical and Energy Conference (CIEEC), May 28-30, 2021, Wuhan, pp. 1-7.

 [18]Sixuan Xu, Yurong Wang. Capacity Planning Strategy of Distributed Wind Farm in Distribution Systems[C]. iSPEC 2019, Nov. 21-23, 2019, Beijing, pp.1145-1150.

 [19]Hao Chen, Fangxing Li, Yurong Wang. Wind power forecasting based on outlier smooth transition autoregressive GARCH model[J].Modern Power Systems and Clean Energy, 2018, 6(3): 532-539.（SCI检索）

 [20]Hao Chen, Ruomei Li, Yurong Wang, et al. Wind power forecasting based on refined LSTAR-GARCH model [C]24th International Conference and Exhibition on Electricity Distribution (CIRED). Glasgow, United kingdom, 2017, 2590-2593.

 [21]陈昊, 万秋兰, 王玉荣. 基于厚尾均值广义自回归条件异方差族模型的短期风电功率预测[J]. 电工技术学报, 2016, 31(5): 91-98.

 [22]郭光孟, 吕剑飞, 王玉荣, 等. 基于改进相关系数的配电网故障定位方法[J]. 陕西电力, 2016, 44(7): 56-60.

 [23]Hao Chen, Fangxing Li, Yurong Wang. Auto-regressive conditional density model for wind power forecasting [C] IEEE PES General Meeting.Boston, MA, 2016: 1-5.

 [24]Hao Chen, Fangxing Li, Yurong Wang. Component GARCH-M type models for wind power forecasting[C] IEEE PES General Meeting. Denver, CO, 2015: 1-5.

 [25]Hao Chen, Qulan Wan, Yurong Wang. Refined Diebold-Mariano Test Methods for the Evaluation of Wind Power Forecasting Models[J].ENERGIES, 2014, 7(7): 4185-4198.（SCI检索）

专利：

 [1]王玉荣; 胡纯一; 汤奕; 王琦; 含风电并网电力系统的调峰机组出力下限系数优化方法, 2018-6-29, 中国, CN201810695156.4.

 [2]王玉荣; 罗雁楠; 一种基于Copula的相关结构模型综合选型方法, 2019-7-15, 中国, CN201910635994.7.

 [3]王玉荣; 杨若琳; 基于变结构Copula的多场景下分散式风电有序接入电网的容量规划方法, 2019-6-26, 中国, CN201910561217.2.

 [4]王玉荣; 杨若琳; 汤奕; 一种基于最优copula模型的多风电场出力聚类评估方法, 2020-5-22, 中国, CN202010440044.1.

 [5]王玉荣;王东川; 基于分段聚类及组合优化的风电功率预测方法, 2019-6-11, 中国, CN201910499160.8.

 [6]王玉荣; 朱奕飞; 王琦; 汤奕; 基于SU-MRMR和PSO-SVM的风电场高电压脱网故障溯源方法, 2019-12-18, 中国, CN201911307873.6.

 [7]王玉荣; 赵洋; 汤奕; 一种考虑限电因素的风电场出力等值聚合模型构建方法, 2020-7-20, 中国, CN202010697604.1.

合编论著：

城市供配电技术.北京：中国电力出版社，2014.

科研项目：

2015：主持国家自然基金青年基金项目：基于风电出力耦合相关性及动态稳定性的电力系统无功补偿配置研究　

2020：主持：远海岸规模化海上风电高效送出关键技术研究

2018：参与国家自然基金面上基金项目：基于物理-数据融合的电力系统暂态频率态势预测理论与方法

2018：参与国家重点研究计划项目：互联大电网高性能分析和态势感知技术（国家项目配套）

2015：参与国家自然基金面上基金项目：基于空调负荷储能建模的负荷聚合与运行调度研究　

2015：参与国家自然基金面上基金项目：城市光伏密集接入地区楼宇空调虚拟机组组合

2019：参与：基于大电网安全的新能源高渗透区域电网侧储能管理体系及源网荷储调控模式研究

2014：参与：面向多环节不确定的共济型光储发电系统递阶式配置研究　

2013：参与：电网投资效益分析模型及投资优化方法模型研究

教学课程：

本科生课程：计算机程序设计（上）、（下）

本科生课程：计算机程序综合设计（研讨）

研究生课程：电力系统综合实践

研究生课程：优化理论与技术（全英文）

研究生课程：互联电网态势分析案例课

2021年获首届全国高校教师教学创新设计大赛一等奖（排名第2）  

人才培养：

作为副导师培养硕士研究生：罗雁楠、朱奕飞、杨若琳