主题：储能电池系统早期安全预警技术
报告人：于全庆，哈尔滨工业大学，教授/博导
时间：2025年10月30日（星期四）上午10:00-11:30
地点：华南农业大学工程学院110学术报告厅
报告摘要：针对现有储能/动力电池退化安全监测方法多依赖大量历史数据且难适配实际工况的问题，一方面仅通过少量测试数据，借助自编码器、多尺度卷积、CNN-LSTM等三个老化特征自提取模块，可实现不同材料电池不同老化点的轨迹预测；另一方面基于少量循环数据，利用深度学习完成电池衰退阶段诊断，并结合图神经网络提取特征以实现衰退轨迹重构。早期预警层面，通过短时弛豫电压重构Q-V曲线，结合物理信息神经网络可预测未来数百循环的充电曲线；构建多物理场耦合的膨胀力模型与异构多物理场-老化耦合模型，能实现电池全生命周期失效诊断；同时依托云端大数据技术及无监督多模态框架，可提前完成电池热失控预警。这些成果有效解决了传统技术数据依赖强、泛化性不足的问题，为电池安全运维提供有力支撑。
报告人简历：于全庆，哈尔滨工业大学汽车工程学院教授/院长助理。主要从事储能/动力电池系统管理及开发研究。目前担任IEEE PES电动汽车技术委员会(中国)动力电池分委会秘书长、中国自动化学会车辆控制与智能化专委会委员、中国计算机学会智能汽车分会执行委员、中国电源学会交通电气化专委会委员。担任机械工程学报、电气工程学报、Green Energy and Intelligent Transportation等期刊青年编委。主持国家自然科学基金面上、国自然联合基金课题、山东省自然科学基金面上等项目。授权发明专利19项，发表学术论文70余篇，16篇入选“ESI全球高被引论文”，代表性成果获ICEEE2017、EVs34等国际学术会议最佳论文奖、中国机械工程学会优秀论文奖（2021）、第一届中国电源学会优秀博士学位论文提名奖、第八届威海市青年科技奖;连续4年入选全球前2%顶尖科学家。