姚雷

姚雷 讲师

学位：工学博士

职称：讲师、硕士生导师

职位：车载储能及动力装备技术研究中心主任

毕业院校：北京理工大学

办公地点：东风校区西四楼204

联系方式：2016008@zzuli.edu.cn

主要从事于新能源电动汽车用动力电池成组技术应用和故障诊断处理及动力电池的充放电特性控制策略研究。主持河南省科技攻关1项，省教育厅项目1项目，参与国家自然科学基金资助项目2项。获中国商业联合会科学技术奖特等奖1项（10/15），中国轻工联合会科技进步二等奖1项（8/8），河南省第五届自然科学学术论文一等奖，河南省教育厅优秀科技论文奖一等奖。先后发表学术论文15篇。其中SCI   9篇（高被引论文1篇，TOP期刊4篇）、EI检索3篇。授权国家发明专利3项，软件著作权授权1项。

现任车载储能及动力装备技术研究中心主任，Energy, Journal of power sources, Journal of energy storage 等期刊审稿人。

新能源动力电池充电策略

基于数据驱动的动力系统故障诊断

电池老化状态辨识

2011.09 — 2016.01  北京理工大学，车辆工程，工学博士

2008.09 — 2011.06  重庆大学，机械设计及理论，工学硕士

2004.09 — 2008.06  河南科技大学，机械设计制造及自动化，工学学士

《发动机原理》、《电动汽车原理》、《电动汽车动力系统管理方案设计》

[1]新能源汽车用动力电池系统安全状态评估，河南省科技攻关基金项目，2021.01.01-2022.12.31，10万，主持，已结项。 

[2]动态工况下锂离子动力电池系统的健康状态预测，河南省高等学校重点科研项目，2018-2019，3万，主持，已结项。

[1]Yao L, Xiao Y , Gong X , Hou, J ,   Chen X ..A novel intelligent method for fault diagnosis of electric vehicle battery   system based on wavelet neural network[J]. Journal of Power Sources, 2020,   453: 227870.SCI 1区top,IF=9.072 

[2]Yao L , Fang Z , Xiao Y , Hou, J ,   Fu Z . An Intelligent Fault Diagnosis Method for Lithium Battery Systems   Based on Grid Search Support Vector Machine[J]. Energy.SCI 1区,IF=8.738（高被引） 

[3]Yao L , Wang Z , Ma J . Fault   detection of the connection of lithium-ion power batteries based on entropy   for electric vehicles[J]. Journal of Power Sources, 2015,   293(oct.20):548-561. SCI 1区top,IF=9.072. 

[4]Yao L , Zheng J.An intelligent fault   diagnosis method for lithium-ion battery pack based on empirical mode   decomposition and convolutional neural network[J]. Journal Of Energy Storage，2023,72. SCI 2区，IF=9.304 

[5]Xiao Y, Wen J, Yao L .A   comprehensive review of the lithium-ion battery state of health prognosis   methods combining aging mechanism analysis[J].Journal Of Energy Storage，2023,65. SCI 2区，IF=9.304 

[6]Yao L, Wen J, Xu S .State of Health   Estimation Based on the Long Short-Term Memory Network Using Incremental   Capacity and Transfer Learning[J]. Sensors, 2022, 22(20), 7835. SCI 3区，IF=3.874 

[7]Yao L, Xu S ,Xiao Y .Fault   Identification of Lithium-Ion Battery Pack for Electric Vehicle Based on GA   Optimized ELM Neural Network[J].Ieee Access，2022，10：15007-15022. SCI 3区，IF=3.839 

[8]Yao L, Xu S ,Xiao Y .A Review of   Lithium-Ion Battery State of Health Estimation and Prediction   Methods[J].World Electric Vehicle Journal，12(3).EI. 

[9]姚雷, 侯俊剑,   翟洪飞, et al. 不同温度下锂离子动力电池特性研究[J]. 电源技术,   2019(9). 1445-1447,1452. 中文核心 

[10]姚雷, 王震坡.   锂离子电池极化电压特性分析[J].   北京理工大学学报, 2014,   34(9):912-916. EI 

[11]姚雷, 王震坡.   锂离子电池充电方式的研究[J].   汽车工程, 2015,   37(1):72-77.EI 

授权专利：

[1]一种电池组并联充电控制方法及装置，发明专利，2020。 

[2]一种防过载的动力电池充放电监管控制方法，发明专利，2020 

[1] 2021年第四届河南自然科学优秀学术论文奖，一等奖，第一

[2] 2021年度河南省教育厅科技成果件优秀科技论文奖，一等奖，第一

[3] 2021年度中国轻工联合会科学技术奖，二等奖，8/8

[4] 2022年度中国商业联合会科学技术奖，特等奖，10/15