倪裕隆（博士）

一、基本信息

倪裕隆，男，中共党员，1994年生，博士，校聘副教授。2025年12月毕业于哈尔滨工业大学，获工学博士学位。

二、研究方向

储能/动力电池健康管理技术，主要涉及：电池寿命预测、容量跳水点识别、退役电池余能估计、退役电池一致性分选等。

三、主要成果

（一）科研项目

1. 基于数模融合的锂电池健康状态评估技术研究，高校人才科研基金，20万元，主持。

2. 梯次利用动力电池规模化工程应用关键技术，国家电网有限公司重大科技项目，30万元，参与。

3. 基于特征提取的电动汽车退役电池性能快速检测技术研究，黑龙江省博士后面上基金，10万元，参与。

4. 基于平稳充电工况的退役动力电池突变故障快速预警方法研究，国家博士后科学基金，8万元，参与。

（二）代表论著

共发表学术论文14篇，其中SCI收录9篇，主要包括《Energy Storage Materials，IF=20.2》、《Applied Energy，IF=11.0》、《Journal of Energy Storage，IF=9.8》等相关领域内高水平期刊。代表性论文如下：

1. Yulong Ni, Kai Song, Lei Pei, et al. State-of-health estimation and knee point identification of lithium-ion battery based on data-driven and mechanism model[J]. Applied Energy, 2025, 385: 125539.

2. Yulong Ni, Xiaoyu Li, He Zhang, et al. Online identification of knee point in conventional and accelerated aging lithium-ion batteries using linear regression and Bayesian inference methods[J]. Applied Energy, 2025, 388: 125646.

3. Yulong Ni, Lei Pei, Wei Jiang, et al. Accurate estimation of residual capacity for large-scale retired-LFP batteries with multiple aging pathways [J]. Journal of Energy Storage, 2025, 127(66): 117111.

4. Yulong Ni, Jianing Xu, Chunbo Zhu, et al. Rapid estimation of residual capacity for retired LiFePO₄ batteries using voltage interval at low state of charge[J]. Energy Storage Materials, 2023, 55: 463-478.

5. Yulong Ni, Jianing Xu, Chunbo Zhu, et al. Accurate residual capacity estimation of retired LiFePO₄ batteries based on mechanism and data-driven model[J]. Applied Energy, 2022, 305: 117922.

6. Yulong Ni, Jianing Xu, He Zhang, et al. Hybrid Estimation of Residual Capacity for Retired LFP Batteries[C]//The Proceedings of the 5th International Conference on Energy Storage and Intelligent Vehicles (ICEIV 2022). Lecture Notes in Electrical Engineering. Springer, Singapore, 2023:44-51.

7. Jianing Xu, Yulong Ni, Tianao Cao, et al. A fast diagnosis method for accelerated degradation fault induced by overcharging of LiFePO₄ batteries[J]. Journal of Energy Storage, 2022, 46: 103798.

8. 徐佳宁, 倪裕隆, 朱春波. 基于改进支持向量回归的锂电池剩余寿命预测[J]. 电工技术学报, 2021, 36(17): 3693-3704.

9. 王瀛洲, 倪裕隆, 郑宇清, 等. 基于ALO-SVR的锂离子电池剩余使用寿命预测[J]. 中国电机工程学报, 2021, 41(04): 1445-1457+1550.

10. Yingzhou Wang, Yulong Ni, Shuai Lu, et al. Remaining Useful Life Prediction of Lithium-Ion Batteries Using Support Vector Regression Optimized by Artificial Bee Colony[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2019, 68: 9543-53.

（三）发明专利

1. 徐佳宁, 倪裕隆, 姜金海, 朱春波, 董帅, 那拓扑, 张剑韬. 基于容量损失机理的退役电池余能快速估计方法及系统[P], 中国: ZL202111525399.1, 2024-05-24.

2. 辛红伟, 倪裕隆, 王瀛洲, 王建国, 张秀宇, 武英杰, 梁延东, 杨彦军, 基于考虑内外特性的锂离子电池剩余使用寿命预测方法[P], 中国: ZL201910820481.3, 2021-04-27.

3. 徐佳宁, 张贺, 徐英, 仪忠凯, 倪裕隆, 姜金海. 一种基于等效电路模型和伪二维电化学模型联合预测SOP的方法[P], 中国: ZL202310655781.7, 2024-05-10.

4. 徐佳宁, 倪裕隆, 张贺, 朱春波, 宋凯, 姜金海, 基于部分充电电压的退役电池余能快速准确估计方法及系统[P], 中国: CN202210967541.6, 2022-11-11.

（四）学术荣誉与获奖情况

1. 2023年论文《基于改进支持向量回归的锂电池剩余寿命预测》入选学术精要高PCSI论文，高被引论文；

2. 2023年论文《基于ALO-SVR的锂离子电池剩余使用寿命预测》入选学术精要高PCSI论文，高被引论文；

3. 2022年获第一届高校电气电子工程创新大赛“全国二等奖”和“东北赛区一等奖”；

4. 2020年获优秀硕士学位论文；

5. 2019年获硕士研究生国家奖学金；

6. 2015年获国家奖学金；

7. 2015年获第十届全国大学生电子设计竞赛安徽区二等奖。

（五）社会兼职

担任《IEEE Transactions on Industrial Informatics》、《Journal of Energy Storage》等国际期刊审稿人。

四、联系方式

电子邮箱：niyl@aust.edu.cn

联系地址：安徽省淮南市泰丰大街168号安徽理工大学电气与信息工程学院，邮编：232001。