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  • 个人简介
  • 研究方向
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  • 专利发明
 
  • 本人研究方向是机器学习、强化学习及其在储能系统健康评估、故障诊断与优化控制中的应用。具体而言:主要包括以下几个方向:

    1.基于数据挖掘和深度学习的储能电池故障诊断、健康状态评估与剩余寿命预测;

    2.基于强化学习和迁移学习的储能电池控制与优化;

    3.数据与信息不确定表达量化、强化学习安全与鲁棒训练的相关理论探究;

    欢迎控制、自动化、电气、电力电子以及人工智能领域内的学生加入本人团队。


  • 2025         江苏省自动化学会青年科技奖                                                江苏省自动化学会

    2025         南京大学优秀班主任                                                             南京大学

    2024         第四届南京大学青年教师教学竞赛特等奖                               南京大学

    2024         广西省科技进步三等奖                                                          广西省科技厅

    2024         江苏省青年科技人才托举工程                                                江苏省科学技术协会

    2024         江苏省自动化学会科学技术二等奖(排2)                              江苏省自动化学会

    2023           南京大学育教融合奖                                                             南京大学

    2023           3044am永利集团协鑫瑞华师德师风奖                           3044am永利集团

    2023         第12届中国教育机器人大赛总决赛优秀指导老师(特等奖)         中国教育机器人大赛组委会

    2023         入选2022年度全球前2%顶尖科学家榜单                                 斯坦福大学与爱思唯尔

    2022         入选2021年度全球前2%顶尖科学家榜单                                 斯坦福大学与爱思唯尔

    2022           南京大学招生先进个人                                                          南京大学

    2020         江苏省双创博士                                                                      江苏省组织部

    2019         中国科学院院长优秀奖                                                            中国科学院

    2019         中国科学技术大学优秀博士论文提名奖                                     中国科学技术大学


  • 已发表期刊论文(# 通讯作者与第一作者)

    J1. He. J, Wei, J.# (2025). User Preference-AdaptiveBattery Fast Charging Strategy Considering Temperature Rising Based on TransferReinforcement Learning. IEEE Transactions on Industrial Electronics, Accepted.

    J2. Xie,L., Wei, J.# (2025) Deep Learning-Enabled Fault Diagnosisof Lithium-Ion Batteries Using Real-World Vehicle Data With Gramian AngularDifference Fields, IEEE Transactions on Industrial Informatics, Accepted.

    J3. He, J., Chen,C., Wei, J.# (2024) A Data-driven Reinforcement LearningEnabled Battery Fast Charging Optimization Using Real-world Experimental Data. IEEETransactions on Industrial Electronics, , 72(1), 430-438. (IF: 7.7, SCI一区)

    J4. Yang, Y., He,J., Chen, C., Wei, J.#. (2023)Balancing Awareness Fast Charging Control for Lithium-Ion Battery PackUsing Deep Reinforcement Learning. IEEETransactions on Industrial Electronics, 71(4), 718-3727. (IF: 7.7, SCI一区)

    J5. Zhou,Y., Dong, G., Tan, Q., Han, X., Chen, C., and Wei, J.#.(2023). State of health estimation for lithium-ion batteries using geometricimpedance spectrum features and recurrent gaussian process regression. Energy,262, 125514. (IF: 9.0, SCI一区)

    J6. Dong, G.,Feng, Y., Lou, Y., Zhang, M., and Wei, J.# (2023)Data-Driven Fast Charging Optimization for Lithium-Ion Battery UsingBayesian Optimization with Fast Convergence. IEEE Transactions onTransportation Electrification, Accepted. (IF: 7, SCI一区)

    J7. Dong,G., Feng, Y., Wang, Y., and Wei, J.# (2023). Probabilisticdischargeable time forecasting of power batteries via statisticalcharacterization of future loading profiles. Journal of Energy Storage,59, 106488. (IF: 9.4, SCI一区)

    J8. Wei,J., Chen, C., and Dong, G. (2022). Global sensitivity analysis forimpedance spectrum identification of lithium-ion batteries using time-domainresponse. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 70(4), 3825-3835.(IF: 7.7, SCI一区)

    J9. Dong,G., and Wei, J.#. (2021). A physics-based aging model forlithium-ion battery with coupled chemical/mechanical degradation mechanisms. ElectrochimicaActa, 395, 139133. (IF: 6.6, SCI一区)

    J10. Wei,J. and Chen, C. (2021). A multi-timescale framework for state monitoringand lifetime prognosis of lithium-ion batteries. Energy, 229, 120684. (IF: 9.0, SCI一区)

    J11. Dong,G. and Wei, J.#. (2020). Determination of the load capabilityfor a lithium-ion battery pack using two time-scale filtering. Journal ofPower Sources, 480, 229056. (IF:9.2, SCI一区)

    J12. Wei,J. Dong, G. and Chen, Z. (2020). Lyapunov-based thermal fault diagnosis ofcylindrical lithium-ion batteries. IEEE Transactions on IndustrialElectronics, 67(6), 4670–4679. (IF:7.7, SCI一区)

    J13. Zhang, C., Zhu, Y., Dong, G.#, & Wei, J.# (2019). Data-driven lithium-ionbattery states estimation using neural networks and particle filtering. InternationalJournal of Energy Research, 43(14), 8230–8241. (IF: 4.672, SCI一区)

    J14. Wei,J., Dong, G. and Chen, Z. (2018). Lyapunov-based state of charge diagnosisand health prognosi for lithium-ion batteries. Journal of Power Sources,397, 352–360. (IF: 9.2, SCI一区)

    J15. Wei,J., Dong, G. and Chen, Z. (2018). Remaining useful life prediction andstate of health diagnosis for lithium-ion batteries using particle filter andsupport vector regression. IEEE Transactions on Industrial Electronics,65(7), 5634–5643. (IF: 7.7, SCI一区,WOS Cited by 485,Highly cited paper)

    J16. Wei,J., Dong, G., and Chen, Z. (2017). On-board adaptive model for state ofcharge estimation of lithium-ion batteries based on kalman filter withproportional integral-based error adjustment. Journal of Power Sources,365, 308–319. (IF: 9.2, SCI一区)

    J17. Wei,J., Dong, G., Chen, Z., and Kang, Y. (2017). System state estimation andoptimal energy control framework for multicell lithium-ion battery system. AppliedEnergy, 187, 37–49. (IF: 11.2, SCI一区)


    专利

    P1. 陈宗海,魏婧雯,董广忠,张陈斌. 一种基于电池能量状态估计的电池组主动均衡控制系统. 中国发明专利(已授权),CN106887877B,公开日期2023年6月16日

    P2. 魏婧雯,杨易昆,贺嘉瑞,陈春林,王志. 基于强化学习的电池组均衡感知快充控制方法和系统. 中国发明专利(实审),202311113458.3

    P3. 魏婧雯,陈睿,周勇,陈春林,王志. 基于阻抗谱数据和 R-GPR 的健康状态估计方法和系统. 中国发明专利(实审),202311113459.8


  • 1.国家自然科学基金,青年项目 “基于安全鲁棒强化学习的电池健康感知快充控制策略研究”,(30万元)主持

    2.江苏省自然科学基金,青年项目 “基于多尺度模型的锂电池系统故障检测与诊断方法研究”,(20万元)主持

    3.中央高校基本科研业务费原创交叉项目,“强化学习在储能系统中的应用研究”,(60万元)联合主持

    4.南京大学技术创新基金,“基于系统需求的储能电站状态监测与实时评估技术”,(7万元)主持

    5.校企合作项目,“SOC算法项目”,(60万元)主持

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