刘一鸣导师简介

姓名：刘一鸣

职称：讲师；博士

研究学科专业：电气工程；新能源器件及发电

主要研究方向：

1. AI技术在新能源器件设计中的应用；

2. 可解释机器学习技术在新能源系统中的应用；

3. 第三代高效率钙钛矿太阳能电池制备；

4. AI技术在全过程新能源材料实验中的应用

5. 新能源发电功与并网建模

个人简况：刘一鸣，男，1993年出生，中共党员，隶属太阳能高值利用与绿色转化科研团队。2020年起在三峡大学就读博士研究生并于2024年取得电气工程专业博士学位。目前参与国家重点研发项目1项和3项国家自然科学基金项目。被AM, AFM, AEM, JEC, Solar RRL等一区期刊邀请为审稿人。发表SCI论文10余篇，被引200余次。

主持/参与的主要科研项目：

[1] 国家科技部重点研发计划课题-基于智能算法的光伏器件和组件数据库关联系统，参与（课题编号：SQ2022YFB4200081-04）。

课题组介绍：课题组负责人为谭新玉教授（二级教授），课题组围绕面向光伏等新能源电力设备的智能维护与应用关键技术、新型低碳节能材料与AI技术开展研究。近十年来，先后主持完成了国家自然科学基金3项、湖北省自然科学基金等纵横向项目四十余项。在国内外《Nature》、《Adv. Funct. Mater.》等权威学术刊发表高水平论文300余篇。课题组研究生先后被湖北电网武汉局、宜昌局；三峡集团；山东电网青岛局；南方电网研究院等国企录用。同时，升博至华北电力大学、电子科技大学、北京航空航天大学和华中科技大学等。欢迎各位同学加入！

主要代表性论文（第一/共一及其通讯作者）：

[1] Liu, Y. et al. Machine learning as a characterization method for analysis and design of perovskite solar cells. Materials Today Physics 42, (2024): 101359. (SCI一区)

[2] Dai, Q.; Liu Y* et al. Highly Reliable Anti-reflection Radiative Cooling Glass Applicable to Thermal Management of Solar Cells. Chemical Engineering Journal.(2024): 155768. (SCI一区)

[3] Zhu, C.; Liu Y* et al. Exploration of highly stable, highly efficient new lead-free halide perovskites solar cells by machine learning. Cell Reports Physical Science. (2024): 102321. (Cell子刊)

[4] Zhu, Z.; Liu Y* et al. Machine learning assisted exploring of new non-fullerene acceptors for high-efficiency organic solar cells. Cell Reports Physical Science. (2024): 102316. (Cell子刊)

[5] Liu, Y. et al. Machine Learning for Perovskite Solar Cells and Component Materials: Key Technologies and Prospects. Advanced Functional Materials.33, (2023): 202214271. (SCI一区)

[6] Yan W, Liu Y, et al. Machine learning enabled development of unexplored perovskite solar cells with high efficiency. Nano Energy 99, (2022): 107394. (SCI一区)

[7] Liu, Y. et al. How Machine Learning Predicts and Explains the Performance of Perovskite Solar Cells. Solar RRL 6 (2022):6. (SCI一区)

[8] Liu Y et al. Study on bandgap predications of ABX3-type perovskites by machine learning. Organic Electronics, (2021), 101: 106426. (SCI三区)

办公室：电气实验楼D302

E_mail: liuyiming@ctgu.edu.cn

电话：15549373056

欢迎各位对AI技术和新能源发电感兴趣的同学加入课题组！我将以最大的热情带你一起探寻科研乐趣！