杨朵

作者: 时间:2023-09-13 点击数:

杨朵

副教授,硕士生导师

电子邮箱:

yangduo@zzu.edu.cn

办公室:

信工楼105

研究方向:

新能源汽车能量管理、电池管理系统、储能系统建模与优化

教育背景

2016/09-2021/06,中国科学技术大学,信息科学技术学院,博士

2012/09-2016/06,中国科学技术大学,信息科学技术学院,学士

工作经历

Ø  2021/08-2022/01,郑州大学,电气工程学院,讲师

Ø  2022/01-2024.12,郑州大学,电气与信息工程学院,讲师

Ø  2025.01-今,      郑州大学,电气与信息工程学院,副教授

学术兼职

Ø  中国仿真学会仿真技术应用专委会、中国自动化学会仿真技术专业委员会委员

Ø  EnergyEnergy   Conversion and ManagementIEEE Transactions on Industrial Electronics等期刊审稿专家

奖励与荣誉

Ø  2022年,中国仿真学会,优秀博士学位论文

Ø  2024年,河南省教育厅优秀科技论文一等奖

Ø  2024年,全球2%顶尖科学家榜单“年度影响力排行榜”

Ø  2022年,中国科学技术大学优秀毕业生

Ø  201620172020年研究生国家奖学金

科研项目

Ø  (主持)国家自然科学基金青年基金,No.623034242024.01-2026.12.

Ø  (主持)中国博士后科学基金面上资助,No.227M7228712022.06-2024.05.

Ø  (主持)河南省科技攻关项目,2024.01-2025.12.

Ø  (主持)横向课题,“混合型超级电容管理系统应用层策略开发及算法研究”,2023.08-2024.07.

 

代表文章

[1]   Yang D, Wang L, Yu K, et al. "A reinforcement learning-based energy   management strategy for fuel cell hybrid vehicle considering real-time   velocity prediction." Energy Conversion and Management 274 (2022):   116453.. (中科院一区TOP)

[2]Yang   D, Wang S, Liao Y, et al. "An Online Energy Management Strategy for   Fuel Cell Vehicles Based on Fuzzy Q-Learning and Road Condition   Recognition." IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,   25(9) (2024): 12120-12130. (中科院一区TOP)

[3]Fu   H, Yang D*, Wang S, et al. A novel online energy management strategy   for fuel cell vehicles based on improved random forest regression in multi   road modes. Energy Conversion and Management 305 (2024): 118261. (中科院一区TOP)

[4]Wang   S, Yang D*, Yan F, et al. Comparison of deep reinforcement   learning-based energy management strategies for fuel cell vehicles   considering economics, durability and adaptability. Energy 307 (2024):   132771. (中科院一区TOP)

[5]Pan   R, ,   Yang D*, et al. State of health estimation for lithium-ion batteries   based on two-stage features extraction and gradient boosting decision tree. Energy   285 (2023): 129460. (中科院一区TOP)

[6]   Yu K, Zhang K, Zhong Y, Yang D*, et al. Fractional-order modeling and   parameter estimation of lithium-ion battery via multi-strategy and mean   factor differential evolution[J]. Measurement, 2025, 246: 116721.(中科院二区Top)

[7]   Yang D,   Wang Y, Pan R, Chen R, Chen Z. State-of-health estimation for the lithium-ion   battery based on support vector regression. Applied Energy, 2018, 227:   273-283.(中科院一区Top)

[8]   Yang D, Zhang X, Pan R, et al. A novel Gaussian process regression model   for state-of-health estimation of lithium-ion battery using charging curve.   Journal of Power Sources, 2018, 384: 387-395.(中科院二区TopESI高被引)

[9]   Yang D, Pan R, Wang Y, Chen Z. Modeling and control of PEMFC air   supply system based on T-S fuzzy theory and predictive control. Energy, 2019,   116078.(中科院一区Top)

[10]   Yang D, Wang Y, Chen Z. Robust fault diagnosis and fault tolerant   control for PEMFC system based on an augmented LPV observer. International   Journal of Hydrogen Energy, 2020, 56: 23508-13522. (中科院二区)

专利

[1]杨朵,王思雨,闫福慧,等.一种基于双 Q 学习与实时速度预测的氢-电混动系统能量管理方法、系统、设备及存储介质,   202410722254.8 (发明,实审)

[2]陈宗海,杨朵,潘瑞,汪玉洁,杨晓宇.一种燃料电池系统. 授权公告号:CN 209312921 U[实用新型]

[3]陈宗海,杨朵,潘瑞,汪玉洁,杨晓宇. 一种燃料电池系统及控制系统,CN109830711A.(发明,公开)

其他信息

欢迎对新能源系统与人工智能交叉领域感兴趣的本科生与研究生参与研究学习。

 

 

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