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华南理工大学·未来技术学院-林镇宏教授“能源与碳决策”课题组招收2027年学术博士
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华南理工大学·未来技术学院 林镇宏教授“能源与碳决策”课题组招收2027年学术博士 2-3 名 一、 团队与平台 华南理工大学广州国际校区未华南理工大学·未来技术学院来技术学院“能源与碳决策”课题组聚焦国家能源安全、双碳目标和交通产业升级重大需求，深耕能源协同、能源转型、新能源交通、综合能源系统、车网互动、低空经济等研究方向。截至目前，课题组已牵头成立中国沙特阿拉伯绿色低碳能源联合实验室，拥有国家重点研发、广东省等多个项目支持，并与国内外多家能源交通领域科技企业和世界一流名校有长期紧密合作。 二、招生计划 专业：智能科学与技术专业 名额：学术型博士2-3 名 招生方向：交能供需决策、交通能源融合、智慧能源、交能碳核算 学制年限：4年制； 录取方式：申请考核制，择优录取； 三、招生要求 1. 中华人民共和国公民；拥护中国共产党的领导，品德良好，遵纪守法；身体和心理健康符合国家和学校规定的体检要求； 2. 申请对象应已获硕士学位，且硕士学位或学士学位至少一个为理工科专业； 3. 外语水平应达到以下条件之一：CET-6≥425或雅思（IELTS）≥5.5或托福（TOEFL）≥80，其他同等认证条件详见《未来技术学院2025年博士研究生招生申请考核制实施细则》华南理工大学博士研究生招生系统； 4. 专业背景：交通运输工程、能源与动力工程、机械工程、汽车工程、电力、计算机、人工智能、控制科学与工程、环境科学、管理学、经济学等相关学科；并熟练掌握至少一种编程语言（如Python、C++等）。 5. 具备离散数学、能源系统建模、运筹优化、情景分析、全生命周期分析（LCA）或机器学习基础者，且以第一作者在JCR一区期刊至少发表过一篇论文者优先；具有技术研发管理经历或工程技术实践经验，在同行业领域内具有突出成果，且有可能从事技术决策岗位优先；具有从事重大重点工程项目、重要产品研发的经历和能力者优先；在相关工程领域主持或者作为骨干参与重大、重点项目者优先。 6. 热爱科研，具备良好的数理基础和创新思维，愿意在绿色低碳能源与智能决策方向深耕者优先。 四、导师简介 林镇宏，广东揭阳惠来人，海外高层次引进人才，长聘教授，博士生导师。2002年于清华大学汽车工程系毕业取得学士和硕士学位，2008年于加州大学戴维斯分校交通研究所和土木与环境工程系毕业取得硕士和博士学位。在美国能源部橡树岭国家实验室工作14年升至Distinguished Research Scientist后，于2022年回归祖国加盟华南理工大学未来技术学院。师从欧阳明高、Dan Sperling、Joan Ogden、范悦悦和David Greene。 长期围绕交通能源转型和能源供需决策开展自然科学和社会科学有机结合的交叉研究，累计发表期刊论文100余篇，总引用数超8000，H指数达47。近六年连续入选斯坦福大学全球前2%顶尖科学家年度，连续六年入选其终身影响力榜单。现有研究显示，其公开发表期刊论文被电动汽车政策引用数量位列全球第三、中国第一。曾长期主持美国能源部、交通部和阿美石油公司的交通能源项目，因开发汽车能源转型选择模型MA3T和参与自动驾驶汽车能源影响评估而两次获得美国能源部科学研发奖项。曾参与撰写了美国国会委托、美国交通部赞助的第三期燃油经济性技术评估报告。同时，也是Transportation Part D、iScience、Int. Journal of Sustainable Transportation、Energy Policy等学术期刊的编委，Journal of Renewable and Sustainable Energy的主编。 五、课题研究方向介绍 A. 交能供需决策方向 研究方向包括但不限于： 1. 低碳燃料的制取及时空优化：基于E-fuel生产系统，开发高效、低成本的绿色燃料合成方法。运用运筹学方法（混合整数规划、动态优化等），构建时空优化模型，优化供应链基础设施布局与运营策略，实现全链条系统成本与碳排放最优化。 2. 能源供需预测与决策行为建模：研究能源生产、消费及需求响应的时空演化特征，分析消费者、能源企业等异质性主体的决策行为，构建融合行为经济学、机器学习和多主体建模的能源供需预测与决策模型。 3. 能源系统规划与优化决策：面向可再生能源、储能及综合能源系统，研究能源基础设施布局、容量配置、供应链优化与长期投资决策，运用数学规划、随机优化及多目标优化等方法，实现经济、能源与环境多目标协同优化。 4. 能源市场机制与多主体博弈：研究能源生产者、消费者、聚合商及市场运营主体的策略交互，构建博弈论与机制设计模型，探索能源价格形成、需求响应激励、市场交易及收益分配机制。 B. 交通能源合方向 研究方向包括但不限于： 1. 人-车-桩-楼-网能源协同：研究人、车、桩、楼宇与电网多主体能源互动的时空耦合特征与协同机制，构建交通能源融合系统综合评价体系；分析异质性主体的能源供需行为与交互决策，研究多主体资源协同优化、动态调度及激励策略；探索考虑用户出行需求与电网运行约束的车网互动优化方法。 2. 交通能源系统耦合建模与潜力评估：研究交通出行行为、车辆运行特征与能源供需之间的时空耦合关系，评估新能源汽车、交通场站、充换电设施及分布式能源的协同运行潜力与技术、经济、环境效益。 3. 交通能源基础设施协同规划与优化调度：面向公交场站、综合交通枢纽、物流园区及城市充电网络等场景，研究光伏、储能、充换电设施及交通负荷的协同配置与动态调度，构建交通与能源多资源协同规划和运行优化模型。 4. 车网互动与交通虚拟电厂：研究大规模电动汽车有序充电、双向充放电（V2G）及车辆集群灵活性聚合机制，探索交通虚拟电厂参与电力市场、需求响应和辅助服务的优化策略、激励机制及商业运营模式。 C. 智慧能源方向 研究方向包括但不限于： 1. 人工智能驱动的能源预测与建模：应用机器学习、深度学习及时空数据分析方法，研究新能源出力、能源负荷、电动汽车充电需求及能源价格预测，构建融合物理机理与多源异构数据的能源系统智能预测模型。 2. 智慧能源系统协同优化与调度：面向智慧电网、微电网及综合能源系统，研究多能源资源的耦合优化，应用强化学习、进化算法及智能优化技术，实现复杂能源系统的动态调度与自适应优化。 3. 多智能体能源协同决策与自主控制：研究多智能体协同决策、分布式优化与智能控制方法，构建面向用户、能源设备、场站及电网的智能体协同架构，实现能源系统的自主感知、策略生成与协同运行。 4. 能源数字孪生与智能运营：融合物联网、数字孪生和人工智能技术，构建能源系统实时监测、运行仿真、状态评估与智能决策框架，探索智能充电、虚拟电厂及零碳园区等场景的数字化运营与智能管理。 D. 交能碳核算方向 1. 交通能源碳排放核算与生命周期评价：研究新能源汽车、动力电池、充换电基础设施及交通能源系统的碳排放核算方法，构建覆盖能源生产、转换、消费及相关设施生命周期的碳排放评估模型，分析交通能源技术的全生命周期碳排放特征与减排潜力。 2. 交通能源系统动态碳核算与减排效益评估：研究电力系统动态碳排放因子、交通用能时空特征及交通电气化的碳排放影响，构建考虑充放电时序、能源结构与系统运行边界的动态碳核算模型，量化有序充电、车网互动及可再生能源协同运行的实际减排效益。 3. 交通能源碳信用开发与价值实现机制：聚焦国家核证自愿减排量（CCER）等碳信用机制，研究交通能源减排项目的方法学设计、基准线识别、额外性论证、减排量核证及碳减排权益归属，探索车网互动、绿色充电及交通能源融合项目的碳信用开发路径与减排价值实现机制。 4. 交通能源参与电碳耦合市场的机制与优化：研究交通能源系统参与电力市场与碳市场的协同机制，评估电碳市场耦合下交通能源互动的经济效益与碳减排潜力；分析电价、碳价及碳信用收益对用户行为、资源调度与市场参与决策的影响，构建电碳协同优化、多主体博弈与收益分配模型，探索交通能源资源参与电碳市场的运营策略与市场机制创新。 六、 申请方式 有意向者请投递个人简历（包括学习、工作和研究经历、课题方向、荣誉奖励、发表论文等）和代表性研究成果至： 课题组联系人电子邮箱：zhenhong@gmail.com 邮件主题命名为：“应聘学术博士_本人姓名_研究方向_现工作/学习单位”。 |
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