近期，汽车与交通学院“新能源与智能车辆科研团队”在国际期刊Energy（中科院一区，IF：9）、Energy Conversion and Management（中科院一区，IF：10.4）、Fuel（中科院一区，IF：7.4）发表5篇研究论文，分享了我校燃料电池整车级能量管理策略优化，燃料电池/动力电池模型优化、剩余使用寿命预测、结构设计等领域的新成果。
“Remaining useful life prediction of vehicle-oriented PEMFC systems based on IGWO-BP neural network under real-world traffic conditions”（Energy）论文第一作者为团队成员杨继斌副教授，第二作者为2021级硕士研究生王乐。该论文提出一种改进的灰狼优化算法和BP神经网络相结合的方法，以相对功率损失率为健康指标，在实际交通条件下预测车载质子交换膜燃料电池系统的剩余使用寿命。
“Design and optimisation of a novel serpentine flow channel with branch structure”（Energy）论文第一作者为团队成员孙树磊教授，第二作者为2021级硕士研究生马春雨。该论文提出了一种新型的具有分支结构的蛇形流道，适用于锂电池高效热管理。
“Optimal online energy management strategy of a fuel cell hybrid bus via reinforcement learning”（Energy Conversion and Management）论文第一作者为团队成员邓鹏毅副教授，通讯作者为团队负责人武小花教授。该论文提出一种基于强化学习的燃料电池混合动力公交车多目标能量管理策略，用于优化燃料电池电动车辆实车在线能量调度。
“Dynamic programming improved online fuzzy power distribution in a demonstration fuel cell hybrid bus”（Energy）论文第一作者为团队负责人武小花教授指导的2021级硕士研究生周鸿旭。该论文提出一种基于动态规划改进模糊控制规则的燃料电池混合动力公交车能量管理策略，该策略离线和硬件在环仿真验证结果同样支持优化燃料电池电动车辆实车在线能量调度。
“Model optimization of a high-power commercial PEMFC system via an improved grey wolf optimization method”（Fuel），论文第一作者为团队负责人武小花教授指导的2021级硕士研究生周鸿旭。该论文提出一种使用混沌理论和随机游走策略改进的灰狼优化算法优化燃料电池半经验模型参数。
原文链接：https://doi.org/10.1016/j.energy.2024.130334
原文链接：https://doi.org/10.1016/j.energy.2024.130494
原文链接：https://doi.org/10.1016/j.enconman.2023.117921
原文链接：https://doi.org/10.1016/j.energy.2023.128549
原文链接：https://doi.org/10.1016/j.fuel.2023.129589
