3月4日至6日，由国际电气电子工程师学会工业电子学会（IEEE IES）主办的第27届IEEE工业技术国际会议（英文名称为The 27th IEEE International Conference on Industrial Technology, 简称ICIT 2026）在墨西哥蒙特雷召开。上海交通大学浦江国际学院先进诊断与自动控制实验室（ADAC Lab）的研究论文《Temperature-Dependent Modeling of the Solid Electrolyte Interface Growth via a Physics-Based Equivalent Circuit Framework》（基于物理机理等效电路框架的固态电解质界面生长温度相关建模）、《Objective Function Library and Adaptive Objective Selection for Resilient Microgrids in Disaster Relief》（灾害救援场景下韧性微电网的目标函数库构建与自适应目标选择）荣获青年专业人员与学生论文资助项目奖（英文名称为IEEE IES Student & Young Professionals Assistance, 简称SYPA）。学院教授周武元（Mo-Yuen Chow）是两篇论文的通讯作者，硕士生王子琪、龙治宇分别为两篇论文的第一作者。
国际电气电子工程师学会工业电子学会的SYPA项目旨在支持青年专业人员与学生展示前沿研究成果，拓展国际学术交流网络。该奖项具有较高学术认可度，入选论文可获相应参会资助。
《Temperature-Dependent Modeling of the Solid Electrolyte Interface Growth via a Physics-Based Equivalent Circuit Framework》（基于物理机理等效电路框架的固态电解质界面生长温度相关建模）
IEEE IES SYPA获奖奖状
随着全球能源结构向低碳化与电气化加速转型，锂离子电池的安全性与寿命问题日益受到关注。在长期运行过程中，电池不可避免地发生性能衰退，其中固态电解质界面（SEI）被认为是最根本的退化来源之一。与此同时，电池通常工作在复杂多变的环境中，温度会显著改变SEI的形成与演化。然而，如何兼顾电池管理系统的实时性要求并准确描述温度依赖的SEI生长行为，仍然是亟待解决的关键问题。
针对这一问题，获奖论文提出了一种基于物理机理的等效电路建模框架，在电路模型中显式引入温度相关的SEI生长动力学，实现计算效率与物理可解释性的有机统一。该方法通过将SEI生长嵌入电路模型参数的动态演化过程，并结合物理映射关系与两阶段参数辨识策略，使模型能够在不同温度下有效表征电池老化行为。相关研究为电池退化建模提供了一种兼具机理深度与工程可落地性的建模范式，对推动电池数字孪生技术发展以及保障储能系统与电动汽车的安全可靠运行具有重要意义。
《Objective Function Library and Adaptive Objective Selection for Resilient Microgrids in Disaster Relief》（灾害救援场景下韧性微电网的目标函数库构建与自适应目标选择）
随着自然灾害频发，灾后电力中断对医疗救援、通信保障、交通组织等关键公共服务构成了直接威胁，如何在主电网尚未恢复的情况下实现快速、可靠的局部供电，已成为韧性能源系统研究中的核心议题。微电网凭借分布式能源接入灵活、孤岛运行能力强等优势，被认为是灾后应急供电的重要技术路径。然而，灾害现场往往具有高度动态性与不确定性，燃料储备、储能余量、可再生能源波动、次生灾害风险以及物流条件等因素会持续变化，使得传统依赖固定优化目标的能量管理方法难以及时响应环境变化并兼顾关键负荷保障与系统整体韧性。
针对这一问题，本文提出了一种面向灾害救援微电网的自适应多目标选择系统，通过构建涵盖负荷侧、储能侧与发电侧的目标函数库，并结合模糊逻辑权重调节机制，根据灾害环境信息动态评估各类调度目标的优先级，从而自适应选取最适合当前场景的优化目标组合，形成动态能量调度模型。该方法能够在不同灾情阶段灵活平衡关键负荷供电、燃料储备、储能调度与发电平稳性等需求。案例研究表明，相较于非自适应方法，该系统在减少关键负荷中断、提升供电连续性和增强微电网韧性方面具有明显优势。总体而言，该研究为灾后微电网能量管理提供了一种兼具环境适应性与工程实用性的优化框架，对提升灾害救援场景下的应急供电能力与系统恢复效率具有重要意义。
作者简介
龙治宇
上海交通大学浦江国际学院2023级硕士研究生
先进诊断与自动控制实验室成员，控制科学与工程专业。研究方向为微电网能源管理，涵盖分布式控制、模糊逻辑与智能优化算法，旨在灾害环境下提升微电网能源管理系统的韧性与自适应性。曾在IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica（IF=19.2）等国际刊物发表论文。
王子琪
学院2024级硕士研究生
先进诊断与自动控制实验室成员，控制科学与工程专业。研究方向主要聚焦于电池早期故障检测与诊断及数字孪生技术，其中，以物理机理驱动的电路模型作为核心建模手段，致力于在模型精度与实时性能之间实现平衡，从而提升电池系统的安全性与可靠性。相关成果已以第一作者身份发表于IEEE ICIT、IEEE ICIEA等国际学术会议。
周武元
学院教授、博士生导师
先进诊断与自动控制实验室和先进交叉能源研究中心创始人兼主任。于1982年获得威斯康星大学麦迪逊分校电气与计算机工程学士学位，1983年和1987年分别获得康奈尔大学电气与计算机工程硕士和博士学位。自2022年起，他加入上海交通大学，并同时为北卡罗来纳州立大学电气与计算机工程系的荣誉退休教授。近期的研究方向包括：动态能源管理系统、人工智能赋能的灾后电力恢复、电池早期故障智能检测、诊断与数字孪生。
周武元是IEEE Life Fellow，曾担任《IEEE Transactions on Industrial Informatics》联合主编（2014–2018），以及《IEEE Transactions on Industrial Electronics》主编（2010–2012）。曾获IEEE Region-3 Joseph M. Biedenbach杰出工程教育奖、IEEE ENCS杰出工程教育奖、IEEE ENCS服务奖、IEEE工业电子学会Anthony J. Hornfeck服务奖以及IEEE工业电子学会Dr.-Ing. Eugene Mittelmann终身成就奖，并自从2014年连续11年被授予IEEE工业电子学会杰出讲师称号。入选2025年智能电网领域前0.05%高被引终身学者和斯坦福大学发布的“全球前2%顶尖科学家”榜单等。在其学术生涯中主持和参与了超过77项政府（如国家自然科学基金外国资深学者研究基金）与产业资助的科研项目，持有10项美国专利，并在知名IEEE期刊与国际会议上发表论文380余篇。
