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王顺利 (Shunli Wang)
个人简介
教育背景
2020.01 – 2021.01
Aalborg University 博士后 控制科学与工程
2014.09 – 2018.06
西南科技大学 博士 控制科学与工程
2009.09 – 2012.06
西南科技大学 硕士 检测技术与自动化装置
2005.09 – 2009.06
西南科技大学 本科 自动化
工作经历
2025.11 – 至今
四川大学
海纳特聘教授
2025.11 – 至今
西南科技大学
特聘教授
2025.02 – 至今
可再生能源国家联合实验室储能技术中心
副主任
2024.12 – 至今
内蒙古电力集团大青山实验室
副总经理（挂职）
2023.10 – 至今
内蒙古工业大学
学术院长、智慧储能研究院常务副院长
2023.09 – 至今
四川省电力储能系统运行控制技术工程研究中心
副主任
2022.05 – 2023.10
四川大学
联合共建新能源测控实验室常务副主任
2021.01 – 至今
四川省氢能源与多能互补微电网工程技术研究中心
常务副主任
2021.01 – 至今
国家电器安全质量检测中心
学术带头人
2020.12 – 2023.10
西南科技大学
教授
2019.12 – 2020.12
西南科技大学
副教授
2018.06 – 2023.10
中国科学技术大学
联合共建实验室负责人
2014.12 – 2019.12
西南科技大学
讲师
2012.07 – 2014.12
西南科技大学
助教
荣誉奖项
- 日内瓦国际发明展金奖
- 美国硅谷国际发明创新展金奖
- 电力建设科学技术进步奖一等奖
- 省级A类天府英才｜四川省人社厅
- 首批学术和技术带头人
- 院士专家工作站领衔专家
- 全球前2%顶尖科学家（2023、2024、2025）
- 科睿唯安2025年度全球高被引科学家名单（2025）｜科睿唯安
- 国家电器安全质量检测中心学术带头人｜国家电器安全质量检测中心
- 英国皇家学会工艺院会士（RSA Fellow）｜英国皇家学会工艺院
- 英国工程与技术学会会士（IET Fellow）｜英国工程与技术学会
- 中国科技城学术和技术带头人
- 高校企业创新人才团队领衔专家
- 龙山人才“青年学者”荣誉称号
储能站锂离子电池在线剩余使用寿命预测改进深度强化学习方法综述
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基于改进卡尔曼滤波方法的大型电站锂离子电池荷电状态估计综述
基于数据驱动的极端天气事件下电力系统面向韧性的分层调度与保险策略
针对锂离子电池在剧烈变化电流条件下的全生命周期健康状态与剩余使用寿命预测的集成卷积神经网络建模的批判性综述
PoSPX1通过促进根系生长提高树牡丹（Paeonia ostii ‘Fengdan’）的磷缺乏耐受性，该树牡丹兼具药用和观赏价值
一种用于动力锂离子电池荷电状态和可用容量估计的新型物理提取多步神经网络算法
基于改进变压器模型的深度学习框架，用于考虑锂离子电池内多时间尺度动力学效应的状态估计
一种用于锂离子电池在多种工况下联合估计荷电状态和健康状态的混合深度学习框架
大规模储能系统中在线电池荷电状态估计的改进混合深度学习建模策略综述
智能电网中电池能量状态估计的改进神经网络算法综述
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一种改进的变遗忘因子滑动窗口递推最小二乘-混沌萤火虫优化方法，用于锂离子电池关键动态参数的混合电化学经验与电路建模识别
基于N掺杂Ga₂O₃纳米线网络的高性能日盲光电突触器件用于类脑计算
改进的粒子群-无迹粒子滤波方法，用于考虑内蒙古发电站多参数变温约束影响的电池能量状态精确估计
锂离子电池荷电状态估计中自适应建模与参数辨识的综述
胸水淋巴瘤中SHOX2、RASSF1A、Septin9和HOXA9甲基化的诊断效能与亚组异质性
改进的谐波损耗——用于大规模储能电站锂离子电池在线荷电状态与储能状态协同估计的历史门控单元循环利用
蚯蚓（Metaphire guillelmi）通过缓解HCBD污染引起的pH下降和土壤酶活性抑制，增强土壤碳和氮的循环。
