复旦大学信息科学与工程学院孙耀杰教授课题组，在电气工程及其自动化领域，主要从事能源大数据和电力电子控制方面的研究工作；在电子技术领域，主要从事物联网大数据和智能控制方面的研究工作；在现代农业与光伏发电工程相结合的工程技术领域，主要从事农业光伏综合扶贫示范项目等大型工程示范项目的设计规划和技术服务工作。

课题组的多项科技成果已实现转化，从照明控制与大飞机项目、电力电子与光伏逆变器项目，到农光互补与扶贫公益项目、碳中和下的新型储能项目，在产业化方面取得了瞩目成绩。

╱ 研究领域 ╱

储能设备监测技术、新能源技术研发

 [项目1] 锂离子电池的“健康诊断”和“寿命预测”方法

╱ 项目背景 ╱

锂离子电池在长期使用中会发生老化，具体表现为容量减少和阻抗增加，不但影响电池的充放电性能，而且会进一步影响用电器件的功能和任务完成度。

因此，基于老化特征的锂离子电池容量估计方法一直是电池管理研究的热点。然而，由于采样设置不合理、电极材料有差异等因素，传统的老化特征提取方法存在精度有限、步骤复杂的缺陷。

╱ 项目内容 ╱

本项目是基于容量增量曲线特征的锂离子电池容量估计方法。

课题组提出了一种基于特征匹配的迁移学习锂离子电池容量估计方法，以电池的斜率增量曲线为基准提取电池的老化特征，提取了具有对材料/工况具有强适应能力的老化特征，以特征匹配偏差最小化为基准建立了可靠的锂离子电池容量估计迁移学习路径。

通过该方法，在涵盖5种材料、15种运行工况的158个电池老化数据分析上实现准确容量估计，从而对电池充、放电进行充分的控制，提高电池使用寿命。

本项目技术已申请中国发明专利。

基于特征匹配的迁移学习容量估计工作框架

╱ 项目总结 ╱

相比于传统电池容量估计技术，本项目的锂电池容量估计技术能够更加精确地预测电池充放电状态和剩余寿命，既保证了电池供电系统的安全性和可靠性，也为跨材料体系和跨应用工况的锂离子电池容量估计提供了新的视角。希望与电池研发和生产的企业单位合作，开展产业化探索。

 [项目2] 海上风力发电技术创新与应用

╱ 项目背景 ╱

随着科技的不断发展，风力发电技术已经实现了从地面向海上的转移。海上风电在资源丰富性、发电稳定性、电网接入便利性、土地节省等多方面均优于陆上风电，是全球风电发展的最新前沿方向。我国海域辽阔，有着约1.8万千米海岸线，适合大力发展海上风电，从而实现电来源由远及近的协同发展，缓解地区能源分配不平衡的压力。然而，海上风电要想走的更快更稳，需要解决风电设备易受到盐雾潮汐等海洋环境因素影响导致设备故障或损坏、改进技术提高发电效率、降低成本、增加耐用性减少设备维护等方面问题。

╱ 项目内容 ╱

本项目专注于下一代海上风电高功率密度永磁电机技术与装备。课题组采用先进的模块化轴向磁场电机结构，能够有效提高海上风力发电系统的功率密度，具备更低的制造与维护成本，以及更长的使用寿命，助力构建更为低碳可靠高效的能源体系。

本项目技术已申请中国发明专利。

╱ 项目总结 ╱

与传统技术相比，本项目技术能够大幅提升海上风电发电功率和密度，还具有成本低、寿命长、模块化设计简便的特点。希望与新能源研发的企业单位合作，开展产业化探索。

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