王 菁
姓名:王 菁
性别:女
职称:副教授
研究方向:面向新型电力系统的储能系统智能管控及安全预警,AI大模型赋能的电池状态评估与智能运维,人工智能
邮箱:jingvwang@whut.edu.cn
微信:wj414292629
教师简介
博士毕业于香港理工大学电子及资讯工程学系。长期从事电池储能技术的研究与开发,包括:电池仿真与建模、电池智能管理、电池管理系统关键技术等。近五年,作为项目负责人或核心参与者,主持和参与科研项目10余项。先后在高水平期刊和国际知名会议上发表学术论文60余篇,其中SCI收录26篇,获得授权专利20余项。担任《Scientific Reports》期刊编委,《Joule》、《Journal of Energy Storage》、《Applied Energy》等国际顶级期刊审稿人。指导学生分别获得2023年和2024年“西门子杯”中国智能制造挑战赛全国初赛,二等奖和一等奖;2023年全国大学生电子设计竞赛(本科组)湖北赛区一等奖。
每年指导1-2项本科生科技创新课题,招收2-3名硕士研究生。
(1) 欢迎本科生到团队交流学习,参与团队科研项目。协助申请相关课题,指导参与科技竞赛,指导发表论文专利,支持参与学术会议等。
(2) 欢迎相关专业的研究生联系和报考,要求有自驱力、心态乐观、乐于沟通、脚踏实地。提供系统的科研基础训练、指导参与团队科研项目研究,指导发表论文专利,同时支持参与学术会议等。
代表性科研项目
[1] 锂电池SOC估算及热失控技术研究,企业委托,2023-2025
[2] 直流24V电源装置和直流24V配电箱非标设备研制,企业委托,2021-2025
[3] 打印机锂电池充放电控制系统, 企业委托,2025-2027
教学情况[1] 第六届全国高等学校青年教师电工学课程教学竞赛,一等奖,2025.
[2] 第五届全国高等学校青年教师电工学课程教学竞赛,二等奖,2023.
[3]《电气大数据与人工智能》课程思政“四维一体”全过程融合体系构建与实践,湖北省本科教学改革研究项目,主持,2025.
[4] 武汉理工大学第十三届青年教师教学竞赛,一等奖,2026.
[5] 第六届全国高等学校青年教师电工学课程教学竞赛(中南赛区),一等奖,2025.
[6] 第五届全国高等学校青年教师电工学课程教学竞赛(湖北赛区),一等奖,2023.
[7] 武汉理工大学课程思政微课大赛,一等奖、二等奖、三等奖 各1项
[8] 数智化转型下电气专业科技创新课程教学模式改革与综合实践, 湖北省本科教学改革研究项目,参与,2025.
毕业生去向
国家电网,三峡集团,电力设计院,华为,中兴,东风汽车,宁德时代,比亚迪等
代表性论文(第一作者或通讯作者)
[1] A simplified electrochemical model and parameter identification method for LiFePO4 batteries using a hardware-in-the-loop validation[J]. Journal of Energy Storage, 2026, 177: 123312.(SCI,一区)
[2] Battery SOH estimation based on thermodynamic parameters from an electrochemical fractional-order model and LSTM[J]. iScience, 2026, 29: 114234.(SCI,一区)
[3] Physics-Informed SP-LSTM for State of Health Estimation of Lithium-Ion Batteries with Macro and Physical Feature Fusion[J]. Batteries-Basel, 2026, 12(5), 176. (SCI,一区,本科生一作)
[4] A Novel Method of Parameter Identification for Electrochemical Models of LiFePO4 batteries using Parallel Computing and Multi-Objective Optimization[J]. Journal of Energy Storage, 2025, 122: 116662.(SCI,一区)
[5] A simplified electrochemical lithium-ion batteries model based on physics-informed LSTM_Res network[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer, 2025, 246: 127024.(SCI,一区)
[6] An empirical parameter identification method considering hysteresis effects for LiFePO4 battery’s electrochemical model[J]. Journal of Energy Storage, 2024, 76: 109845.(SCI,一区)
[7] A simplified electrochemical model for lithium-ion batteries based on ensemble learning[J]. iScience, 2024, 27(5): 109685.(SCI,一区)
[8] Study of Aging Mechanisms in LiFePO4 Batteries with Various SOC Levels Using the Zero-sum Pulse Method[J]. iScience, 2024, 27(7): 110287.(SCI,一区)
[9] A self-correction single particle model of lithium-ion battery based on multi-population genetic algorithm[J]. Journal of Energy Storage, 2023, 71: 108005.(SCI,一区)
[10] A fractional-order model of lithium-ion battery considering polarization in electrolyte and thermal effect[J]. Electrochimica Acta, 2023, 438: 141461.(SCI,一区)
[11] Lithium-Ion Battery Life Prediction Method under Thermal Gradient Conditions[J]. Energies, 2023, 16(2): 767.(SCI,三区)
[12] A SOC Correction Method Based on Unsynchronized Full Charge and Discharge Control Strategy in Multi-Branch Battery System[J]. Energies, 2023, 16(17): 6287.(SCI,三区,本科生一作)
[13] An algorithm for State of Charge estimation based on a single-particle model[J]. Journal of Energy Storage, 2021, 39: 102644.(SCI,一区)
[14] 考虑固相扩散诱导应力的锂离子电池电极颗粒破裂机理研究[J].电工技术学报, 2025, 40(05):1672-1684. (EI)
[15] 考虑温差特征的锂离子电池寿命预测[J]. 电池, 2023, 53(01): 9-13.
[16] 基于差分热伏安法的锂离子电池SOH诊断[J]. 电源技术,2021,45(11):1427-1430.
[17] 基于物理信息无监督学习LSTM_Res网络的锂离子电池简化电化学模型. 中国新能源充电与驱动技术大会,中国杭州,2023.10.(被评为“优秀论文”)
[18] Study on the Relationship Between External Characteristic Parameters and Aging Mechanism of Lithium-Ion Batteries Based on an Electrochemical Model, Lecture Notes in Electrical Engineering, Volume 1048, Pages 525-534, 2023.(被评为“优秀论文”,EI)第十届电工技术前沿问题学术论坛(FAFEE),中国武汉
[19] Consistency Screening of Lithium-ion Batteries Based on Improved FCM Algorithm. English Proceedings of the 16th China Electrotechnical Society. Springer-Verlag. Lecture Notes in Electrical Engineering,2022 (EI)
[20] Remaining Useful Life Prediction of Lithium-ion Batteries Using Semi-empirical Model and Bat-Based Particle Filter, in 2020 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), Seville, Spain, 2020, pp. 1-5. (EI)
