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

1. ‌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‌

2. ‌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

1. ‌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‌

2. ‌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

1. ‌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‌

2. ‌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‌

1. ‌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

2. ‌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

3. ‌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‌

1. ‌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

2. ‌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

3. ‌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

4. ‌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‌

1. ‌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

2. ‌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）

3. ‌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‌

1. ‌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

2. ‌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

3. ‌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

1. 国家发展改革委等. 关于加强新能源汽车与电网融合互动的实施意见[Z]. 2024.

2. 欧阳明高. 汽车四大技术变革方向与未来产业展望——2025百人会核心观点总结[J]. 中国汽车工程, 2025, 43(3): 1-10.

3. 苏波. 油电转换进入关键期 超3000万燃油车产能亟待盘活[N]. 每日经济新闻, 2025-03-29.

4. 中国电动汽车百人会论坛. 2025中国电动汽车百人会论坛纪要[R]. 北京, 2025.

5. 宇博智业. 2025-2030年全球及中国新能源汽车与智能电网行业市场分析报告[R]. 北京: 宇博智业, 2025.

6. 中研网. 2025年中国电网行业发展现状及趋势预测[J]. 能源研究, 2025(1): 45-52.

7. 东风汽车研究院. 固态电池技术产业化进展白皮书[R]. 武汉, 2025.

8. 吴松泉. “十五五”车网互动规模化商用路径研究[J]. 电力系统自动化, 2025, 49(5): 23-30.

9. 刘懿艳等. 新能源汽车核心技术革新与全球化布局[J]. 汽车工程学报, 2025, 15(2): 89-97.

10. 中国电力科学研究院. 智能电网与电动汽车协同发展技术导则[S]. 北京, 2025.

英文文献（APA格式）

1. Zhang, Y., et al. (2024). "A Game-Theoretic Approach for V2G Scheduling Considering Dynamic Electricity Prices and Battery Degradation." IEEE Transactions on Smart Grid, 15(3), 2456-2468.

2. Müller, J., & Schmidt, T. (2023). "Blockchain-Based Peer-to-Peer Energy Trading in Vehicle-to-Grid Systems." Applied Energy, 334, 120678.

3. Li, X., et al. (2024). "SiC-Based Bidirectional Converter for High-Efficiency V2G Applications." IEEE Transactions on Power Electronics, 39(7), 8012-8023.

4. Wang, H., & Chen, Q. (2023). "Digital Twin for Lithium-Ion Battery Health Management: A Multi-Physics Modeling Approach." Journal of Power Sources, 581, 233451.

5. European Commission. (2024). InterFlex Project: Interoperability Framework for V2G Systems. Brussels: EU Publications.

6. Kim, S., et al. (2024). "Edge Computing Enabled Real-Time Control of V2G Networks Using 5G URLLC." IEEE Internet of Things Journal, 11(5), 4321-4333.

7. MIT Energy Initiative. (2023). Consumer Behavior and Economic Incentives in V2G Participation. Cambridge: MIT Press.

8. California Energy Commission. (2024). Roadmap for Vehicle-Grid Integration: 2030 Targets. Sacramento: CEC.

9. Enerchain Consortium. (2025). Decentralized Energy Trading Platforms: Case Studies and Best Practices. Berlin: Enerchain.

10. International Energy Agency. (2024). Global EV Outlook 2024: Scaling Up Vehicle-to-Grid Technologies. Paris: IEA.

老师按：（以上部分内容由DeepSeek生成）