王 菁

发布时间:2025-06-24
 

姓名:

性别:

职称:教授

研究方向:面向新型电力系统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,《JouleJournal of Energy Storage》、《Applied Energy》等国际顶级期刊审稿人指导学生分别获得2023和2024“西门子杯”中国智能制造挑战赛全国初赛,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。

   

   

   

 

招生信息

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] 全国高等学校青年教师电工学课程教学竞赛等奖,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] 武汉理工大学第十届青年教师教学竞赛,等奖,2026.

[5] 第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

 

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

[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

[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 Engineering2022 (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)