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个人信息Personal Information
教授
硕士生导师
教师拼音名称:FangWeidong
所在单位:电子电气与物理学院
联系方式:wdfang@126.com
毕业院校:武汉大学
招收新一代电子信息技术专业、电气工程、交通运输工程三个专业硕士研究生。
研途有你!欢迎有活力、善良、乐观自信、积极向上、开朗外向团队协作,抗压比较强的同学加入课题组共同求知求新!
在攻读硕士学位期间,希望学生能够严格要求自己,用“万无一失、算无遗策、未雨绸缪和面面俱到”的品格来对待自己及导师交待的学习工作。在研究生的3年里和老师一起做项目学到真实的本领。遇到事情第一时间是和导师沟通或者小组老师沟通。顺利毕业,找到称心如意的工作!
老师的研究领域有:
1、嵌入式系统(软硬件)和汽车电子
嵌入式系统(软硬件)与汽车电子研究领域重点
一、智能网联汽车方向
车规级嵌入式芯片研发
基于高性能处理器的硬件架构优化,提升自动驾驶算法实时性
嵌入式操作系统(如Android Auto、Linux RT)适配与定制化开发,满足车载系统快速启动与低延迟需求
车联网(V2X)通信模块设计,集成5G、蓝牙/Wi-Fi等协议,实现车辆与基础设施、云端的高效交互
智能座舱与驾驶辅助系统
多模态交互技术(语音、手势、视觉)的嵌入式集成,优化人机协同体验
高精度传感器(激光雷达、摄像头)数据融合算法,依托嵌入式系统实现毫秒级响应
二、动力电池与能源管理领域
电池管理系统(BMS)嵌入式开发
基于微控制器的电池状态估算(SOC/SOH),支持高精度电流/电压采集与均衡控制
嵌入式实时算法优化,提升动力电池热管理效率与故障诊断准确率
低功耗嵌入式硬件设计
采用资源受限的微处理器,优化电池监测模块的功耗与体积
嵌入式软件与硬件协同设计,支持电池寿命预测与动态充放电策略
三、电动汽车与电网融合(V2G)技术
双向充放电嵌入式控制
开发支持电网调频/调峰功能的嵌入式电力电子模块,实现车辆与电网的能源双向流动
集成智能电表与通信协议,确保充放电过程的安全性与兼容性
分布式能源管理系统
基于嵌入式边缘计算节点的电网负荷预测与动态调度算法
嵌入式系统安全防护技术(如硬件加密模块),防止电网侧网络攻击
2.人工智能大数据挖掘技术与智能网联汽车
一、人工智能大数据挖掘技术在智能网联汽车中的应用
多模态数据融合与分析
激光雷达、摄像头、毫米波雷达的异构数据融合技术
基于深度学习的交通场景实时语义分割与目标检测
高精度地图与实时动态数据的协同更新
驾驶决策与控制系统
强化学习驱动的自动驾驶路径规划与避障策略
车-路-云协同决策优化(如拥堵预测与路线推荐)
基于联邦学习的跨车辆知识共享模型
用户行为与体验优化
驾驶员情绪识别与个性化交互设计
基于大数据的座舱环境自适应调节(温控、音效等)
车联网用户画像与增值服务推荐
二、数据驱动的动力电池研究领域
电池状态监测与预测
基于机器学习的电池健康状态(SOH)估算
剩余使用寿命(RUL)预测模型(如LSTM、Transformer)
多源数据(电压、温度、电流)融合的异常检测
热管理与能效优化
数据驱动的电池热失控预警与散热策略
动态工况下充放电效率优化(强化学习控制)
电池组均衡管理中的大数据分析
电池材料与制造创新
AI辅助的新型电解质/电极材料分子设计
生产缺陷检测(计算机视觉+工业大数据)
数字孪生驱动的电池制造工艺优化
回收与梯次利用
基于历史数据的电池退役评估模型
区块链技术实现电池全生命周期溯源
梯次利用场景的寿命与经济性分析
三、车联网安全关键技术研究
通信安全与协议防护
V2X通信中的身份伪装攻击检测(如Sybil攻击)
轻量级加密算法(如LWC-ECC)在车载终端的部署
量子密钥分发(QKD)技术前瞻性研究
车载系统与数据安全
车载ECU固件漏洞的自动化挖掘(模糊测试+AI)
数据投毒攻击防御(如对抗训练、异常过滤)
隐私保护技术(同态加密、K-匿名)
动态防御体系
基于边缘计算的实时入侵检测(如CAN总线异常)
车-云协同的安全态势感知与主动防御
车载零信任架构(ZTA)的访问控制策略
四、跨领域融合与挑战
协同研究方向
动力电池数据与车联网的联动安全(如充电桩攻击防护)
车-能-路-云一体化系统的数字孪生建模
自动驾驶伦理与数据主权合规性研究
技术挑战
高并发车联网数据的低延迟处理(边缘AI芯片优化)
动力电池全生命周期数据的可信共享机制
多模态AI模型的可解释性与鲁棒性提升
未来趋势
车规级大模型(如自动驾驶GPT)的轻量化部署
动力电池与智能网联汽车的能源协同调度
全球标准统一化(如ISO 21434、GB/T 40429)
3.新能源汽车融入现代电网技术
——面向电气与电子领域的跨学科视角
引言
随着全球能源结构转型与“双碳”目标的推进,电动汽车(EV)与电网的融合(Vehicle-to-Grid, V2G)已成为能源、交通、信息三网协同发展的核心议题。本文基于国内外最新研究进展,系统梳理电动汽车融入现代电网的技术路径、关键挑战及未来方向,重点结合电气工程与电力电子领域的前沿技术,为研究生提供跨学科研究框架。
一、研究背景
1. 全球能源转型驱动
全球可再生能源占比持续提升,2030年非化石能源发电目标普遍超过50%48。然而,风电、光伏的波动性对电网稳定性构成挑战,亟需灵活性资源调节。EV作为分布式储能单元,其充放电行为可有效平抑可再生能源波动,实现“低充高放”的能源时空转移28。
2. 中国政策与产业实践
中国提出“车能路云”一体化战略,明确2025年建成50个V2G示范项目,推动电动汽车参与调频、调峰等辅助服务47。截至2025年,中国新能源汽车保有量突破3140万辆,预计2030年将达1亿辆,其储能潜力可达千万千瓦级58。
3. 技术革新需求
传统电网面临“三高”挑战(高比例新能源、高电力电子化、高互动性),EV的规模化接入需解决双向功率流控制、谐波抑制、通信时延等技术难题16。
二、研究现状与关键技术
1. 电力电子与能量管理
(1)双向充放电拓扑
新型多电平变流器(如T型三电平拓扑)可提升充放电效率至98%,降低开关损耗;SiC与GaN器件的高频特性进一步优化功率密度16。
(2)协同储能控制
基于模型预测控制(MPC)的V2G调度算法,结合电池健康状态(SOH)与电网实时电价,实现多目标优化。例如,加州大学伯克利分校提出“动态电价-电池寿命”博弈模型,延长电池寿命15%[citation:9]。
2. 智能电网与通信技术
(1)边缘计算与5G融合
边缘节点部署轻量化AI模型(如TinyML),实现毫秒级响应;5G超低时延(URLLC)确保车-桩-云协同控制13。
(2)区块链与能源交易
去中心化P2P电力交易平台(如德国Enerchain项目)支持EV用户直接售电,降低交易成本30%[citation:10]。
3. 电池技术与寿命管理
(1)全固态电池技术
硫化物电解质体系预计2030年实现400 Wh/kg能量密度,解决热失控风险,东风汽车已通过230万公里实车验证78。
(2)数字孪生与健康预测
基于电化学-热耦合模型的数字孪生系统(如宁德时代BMS 4.0),可实时预测电池剩余寿命(RUL),误差率低于3%58。
三、核心挑战与未来方向
1. 多物理场耦合问题
EV充放电引发配电网电压波动、谐波畸变与三相不平衡,需结合电力电子化变压器(PET)与动态无功补偿装置(STATCOM)协同治理68。
2. 标准与互操作性
现行国际标准(如ISO 15118、IEC 61851)侧重单向充电,双向V2G通信协议尚未统一。欧盟“InterFlex”项目正推动多厂商设备互操作性测试[citation:10]。
3. 经济性与用户行为
峰谷电价激励不足(仅覆盖20%-30%用户),需引入动态电价机制与碳积分交易。麻省理工学院研究显示,用户参与度提升至60%可使电网调节成本降低25%[citation:9]。
4. 未来技术融合方向
(1)车能路云一体化:公路光伏+EV储能+氢能补给站构建零碳交通网络8。
(2)人工智能与大模型:端到端自动驾驶(如VLA架构)与电网调度协同优化,实现“感知-决策-控制”闭环8。
四、结论
电动汽车融入现代电网是能源与交通革命的交汇点,需突破电力电子、通信、电池管理等跨学科技术瓶颈。未来研究应聚焦多时间尺度优化、标准体系构建及用户行为建模,推动车网互动从示范迈向规模化应用。
参考文献
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老师按:(以上部分内容由DeepSeek生成)