王亚楠

职称职务:讲师,硕士生导师

E-mail:wangyn2023@bjut.edu.cn

通讯地址:北京市朝阳区平乐园100号

教育背景

2014/09 – 2020/09,北京理工大学,控制科学与工程,博士;

2018/09 – 2019/09,美国加州大学默塞德分校,机械工程与自动化,联合培养博士;

2010/09 – 2014/08,北京理工大学,电气工程与自动化,学士。

工作经历

2023.11至今,北京工业大学,机械与能源工程学院,汽车工程系,教学科研岗教师;

2020/10 – 2023/10,清华大学,车辆与运载学院,动力工程与工程热物理,博士后/助理研究员,合作导师:欧阳明高院士。

研究方向

低碳动力系统研究团队,动力电池研究方向,瞄准国家双碳战略需求与能源系统安全可靠实际需求,将控制科学理论、能源管理技术、电力电子技术等多方向交叉融合,致力于人工智能科研范式下电池智能管理与安全评估(AI for Battery),通过机器学习等手段优化耐久性、安全性算法,具体研究方向包括:

1.电动汽车动力电池智能管理

2.大规模锂离子电池数据驱动技术

3.储能电池及能源系统智能化

课程教学

《人工智能导论》,本科生通识课;

《动力系统原理》,锂电部分,本科生专业课;

《动力系统综合实验》,锂电部分,本科生实验课;

以及《认识实习》、《仿真实践实习》等本科实践课程,指导本科生参加节能减排大赛、能源经济学术创意大赛等竞赛。

科研项目

国家自然科学基金青年项目,2022-2024,主持,在研;

企事业委托项目:锂离子电池热失控性能测试,2024-2025,主持,在研;

企事业委托项目:动力电池安全性试验测试,2024-2025,主持,在研;

北京工业大学博士科研启动金,2024.01-2024.12,主持,在研;

机能学院大学生科技竞赛提升项目,2024.01-2024.12,主持,在研;

重大自然灾害防控与公共安全重点专项项目,2024-2026,项目骨干,参与,在研;

广西科技重大专项-广西新能源汽车实验室专项项目,2023 -2026,项目骨干,参与,在研。

奖励荣誉

2022 IEEE International Conference on Digital Twins and Parallel Intelligence,Best Paper Award

eTransportation期刊2023年度优秀审稿人

北京工业大学杰出学子计划导师

学术兼职

长期从事eTransportation(SCI一区TOP)国际期刊编辑工作,Batteries等国际SCI期刊专刊guest editor,eTransportation,Journal of Energy Storage,Fractal and Fractional,Batteries,Nonlinear Dynamics, Energy Reports等国际期刊审稿人。

论文论著

累计发表在国际期刊及学术会议论文二十余篇,其中以第一作者/通讯作者在Nature Communications,Journal of Energy Storage等期刊发表SCI/EI检索论文17篇,已授权中国发明专利5项。近五年代表性成果如下。

1.Jingzhao Zhang#,Yanan Wang#(共一), et al. Realistic fault detection of li-ion battery via dynamical deep learning; Nature Communications; 2023, 14(1): 5940.

2.Yanan Wang, Xuebing Han*, Xiaodong Xu, Yue Pan, Feng Dai, Daijiang Zou, Languang Lu, Minggao Ouyang*. A comprehensive data-driven assessment scheme for power battery of large-scale electric vehicles in cloud platform; Journal of Energy Storage; 2023, 64, 107210.

3.Hongchang Cai, Xu Hao, Yong Jiang,Yanan Wang*, Xuebing Han, Yuebo Yuan, Yuejiu Zheng*, Hewu Wang and Minggao Ouyang. Degradation evaluation of lithium-ion batteries in plug-in hybrid electric vehicles: an empirical calibration; Batteries,2023,9(6),321.

4.Yanan Wang, Xuebing Han*, Languang Lu, Yangquan Chen, Minggao Ouyang*. Sensitivity of fractional-order recurrent neural network with encoded physics-informed battery knowledge; Fractal and Fractional; 2022, 6(11), 640.

5.Yanan Wang, Xuebing Han*, Dongxu Guo, Languang Lu, Yangquan Chen, Minggao Ouyang*. Physics-informed recurrent neural networks with fractional-order constraints for the state estimation of lithium-ion batteries; Batteries; 2022, 8(10), 148.

6.Yanan Wang, Yangquan Chen*, Xiaozhong Liao. State-of-art survey of fractional order modeling and estimation methods for lithium-ion batteries; Fractional Calculus and Applied Analysis; 2019, 22(6): 1449-1479.

7.Yanan Wang, Xuebing Han*, Dongxu Guo, Languang Lu, Yangquan Chen*, Minggao Ouyang*. Physics-informed recurrent neural network with fractional-order gradients for state of charge estimation of lithium-ion battery; IEEE Journal of Radio Frequency Identification; 2022, 1(6): 968-971.

8.Yanan Wang, Xuebing Han*, Feng Dai, Jie Li, Daijiang Zou, Languang Lu, Yangquan Chen, Minggao Ouyang*. Fractional order backpropagation neural network for battery capacity estimation with realistic vehicle data; IEEE/ASME Conference on MESA 2022, 1-6.

9.王亚楠,韩雪冰*,卢兰光,冯旭宁,李建秋,欧阳明高*.电动汽车动力电池研究展望:智能电池、智能管理与智慧能源;汽车工程; 2022, 44(4), 617-637.

10.Yanan Wang, Xiaozhong Liao*, Da Lin, Xin Yang, Yangquan Chen. Fractional order BPNN for estimating state of charge of lithium-ion battery under temperature influence; IFAC2020; 2020, 53(2): 3707-3712.

11.Yanan Wang, Yangquan Chen*, Xiaozhong Liao, Lei Dong. Lithium-ion battery face imaging with contactless Walabot and machine learning; IEEE ICMA; 2019, 1067-1072.

12.Yanan Wang, Haoyu Niu, Tiebiao Zhao, Xiaozhong Liao, Lei Dong, Yangquan Chen*. Contactless Li-ion battery voltage detection by using Walabot and machine learning; IEEE/ASME Conference on MESA;2019, 1-6.

13.Yanan Wang, Junwei Tian, Haoyu Niu, Peng Wang, Xiaozhong Liao, Yangquan Chen*. Multi-resolution energy strategy for battery management system of unmanned ground vehicles in agriculture; IEEE/ASME Conference on MESA;2019, 1-6.

联系方式

联系电话:15201615423

E-mail:wangyn2023@bjut.edu.cn

负责所在低碳动力系统研究团队的电池性能及安全研究实验室,具备开展电池安全及循环特性测试实验条件,与清华大学欧阳明高院士团队保持长期合作,可提供清华大学、北京理工大学等高校学术交流/联合培养/深造机会。

学校地址:北京市朝阳区平乐园100号
邮政编码:100124

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