根据2019年ESI最新检索数据显示，机械工程学院电池动力系统管理团队有2篇论文入选ESI高被引论文。团队围绕电池组内电芯间的不一致性问题进行电池成组理论研究，自2018年1月以来，共计发表中科院一区SCI论文7篇。
2018年以来，团队围绕电池组状态估计进行攻坚。团队教师郑岳久副教授于2018年初在Journal of Power Sources以第一作者发表了“电动汽车电池荷电状态估计方法的误差来源研究”一文，首次提出了基于误差流图方法进行荷电状态误差分析的理念，发表一年以来已被SCI他引20余次，入选ESI高被引论文。团队教师来鑫博士和郑岳久副教授合作研究了不同电池模型在荷电状态估计上的复杂度、精度和鲁棒性，并以“不同等效电路模型在SOC估计上的比较研究”为题发表在Electrochimica Acta上，入选了最近一期的ESI高被引论文。
2013年郑岳久副教授和欧阳明高院士曾提出分频模型方法（Applied Energy, 2013, 111: 571-580），2018年该团队拓展了这一方法，提出基于电池不一致性状态的故障诊断方法。由郑岳久副教授及其硕士研究生高文凯、博士研究生孔祥栋合作，先后提出了基于分频模型的电池组荷电状态不一致性估计（Journal of Power Sources, 2018, 383: 50-58），基于不一致性估计的微短路故障诊断（IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2019, 66(3): 2132-2142），以及微短路故障诊断的在线简化算法（Energy, 2019, 166: 1013-1024）。通过以上相关成果的发表，团队在电池成组理论上的主要研究特色得到进一步的夯实。
供稿：机械学院
