四川
如果你正在电气工程的道路上摸索——无论是备战考研、准备毕业设计，还是刚入行想系统补课，这篇文章或许能为你提供一些参考。
天津大学英才教授、IEEE Fellow张沛，长期从事电力系统分析与控制、新能源预测、AI+电力等领域的研究工作。张沛教授入选全球前2%顶尖科学家“终身科学影响力排行榜”，同时担任亚太人工智能学会会士（AAIA Fellow）。在学术研究之外，他也开设了覆盖从本科基础到研究生前沿多个层次的系列课程。
《电力系统分析》
围绕元件建模、潮流计算、调频调压、短路故障与稳定分析五大模块展开，系统讲解电力系统的基本理论与计算方法。课程不仅讲解结论，更注重公式来源、适用条件等工程思维方法的培养。
《电力系统智能计算》
将潮流计算、最优潮流、时域仿真与AI融合方法置于同一技术框架下讲解。内容涵盖计算概述、科学范式、潮流计算方法、最优潮流约束与快速推断，以及可信AI与工程部署等前沿主题。
《基于深度学习的光伏发电功率预测》
从业务场景理解、数据治理、模型方法到工程应用进行了系统讲授，梳理了RNN、LSTM、TCN、Transformer、GNN与多模态融合等主流技术路径。课程配套讲义、代码、数据包和项目材料。
《强化学习在新型电力系统中的应用探索》
系统讲解强化学习基础理论及其在动态经济调度、频率控制、电压控制、暂态稳定控制、网络重构与负荷转供等场景中的应用，串联MDP、价值函数、策略梯度、Actor-Critic、PPO、DDPG、SAC与ADP等核心算法框架。
《新能源导论：风光电力基础》
从电路与电磁基础、电力系统运行逻辑讲起，逐步深入风力发电系统、风能功率计算、风机性能与经济性分析，并延伸至光伏系统类型和负载曲线。
学习路径参考
- 零基础入门 → 《新能源导论》 → 《电力系统分析》
- 考研/课程考试 → 《电力系统分析》
- 科研/前沿方向 → 《电力系统智能计算》+《光伏预测》+《强化学习》
- 毕业设计/项目实践 → 《光伏预测》
电力系统的知识体系庞大而深邃，但跟对老师、用对方法，完全可以学透。张沛教授的课程从公式推导到工程判断，讲解系统清晰，值得相关领域的学习者参考。
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