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Zhuo Li, Lin Ye*, Yongning Zhao, Ming Pei, Peng Lu, Yilin Li, Binhua Dai. A Spatiotemporal Directed Graph Convolution Network for Ultra-short-term Wind Power Prediction[J]. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2023,14(1):39-54. doi:10.1109/TSTE.2022.3198816. https://ieeexplore.ieee.org/document/9857618 (SCI、EI期刊收录，ESI工程领域排名前2%，IF=8.31)
Kaifeng Wang, Lin Ye*, Shihui Yang, Zhanfeng Deng, Jieying Song, Zhuo Li, Yongning Zhao,A hierarchical dispatch strategy of hybrid energy storage system in internet data center with model predictive control[J] Applied Energy, 2023, 331:120414. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2022.120414(SCI/EI期刊收录，ESI工程领域排名前2%，IF=11.446)
叶林*,李奕霖,裴铭等.寒潮天气小样本条件下的短期风电功率组合预测[J].中国电机工程学报,2023,43(02):543-555.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.221814. （EI收录、卓越期刊）
叶林*,宫婷,宋旭日等.基于波动类型精细划分与聚类的短期负荷预测[J].电网技术,2023,47(03):998-1013.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2022.0053. （EI收录、卓越期刊）
叶林*,王凯丰,赖业宁等.低惯量下电力系统频率特性分析及电池储能调频控制策略综述[J].电网技术,2023,47(02):446-464.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2022.1269. EI收录、卓越期刊）
叶林*,程文丁,李卓等.光伏集群有功功率分层预测控制策略[J].电力系统自动化,2023,47(02):42-52. DOI： 10. 7500/AEPS20220331006（EI收录、卓越期刊）
Lin Ye*, Yilin Li, Ming Pei, Yongning Zhao, Zhuo Li, Peng Lu. A novel integrated method for short-term wind power forecasting based on fluctuation clustering and history matching[J]. Applied Energy, 2022, 327: 120131. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2022.120131.（SCI/EI期刊收录，ESI工程领域排名前2%，IF=11.446）
Ming Pei, Lin Ye*, Yilin Li, Yadi Luo, Xuri Song, Yijun Yu, Yongning Zhao. Short-term regional wind power forecasting based on spatial–temporal correlation and dynamic clustering model[J]. Energy Reports. 2022,8:10786-10802. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.08.204
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叶林*,崔宝丹,李卓,赵永宁,路朋.光伏电站高比例异常运行数据组合识别方法[J].电力系统自动化: 2022,46(20):74-82. DOI：10. 7500/AEPS20211110003（EI收录、卓越期刊）
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叶林*,葛鸥翔,郭永红,梅东升,毛永清,王斌,路朋,戴斌华.基于堆叠自动编码器的汽轮发电机多指标故障诊断模型[J].中国电机工程学报,2022,42(10):3656-3670. DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.210879. （EI收录、卓越期刊）
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Lin YE*, Binhua Dai, Yongning Zhao, Peng Lu, Ming Pei, Chen Mei. Combined Approach for Short-Term Wind Power Forecasting Based on Wave Division and Seq2Seq Model Using Deep Learning[J]. IEEE Transactions on Industry Applications, 2022, 58(2): 2586-2596.DOI: 10.1109/TIA.2022.3146224.https://ieeexplore.ieee.org/document/9695209 (SCI/EI收录，ESI工程领域排名前20%， IF=4.079)
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李卓,叶林*,戴斌华,於益军,罗雅迪,宋旭日.基于IDSCNN-AM-LSTM组合神经网络超短期风电功率预测方法 [J].高电压技术, 2022,48(06):2117-2127. DOI:10.13336/j.1003-6520.hve.20210557. （EI收录、卓越期刊）
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