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UNSW莫华东课题组博士/研究型硕士招生
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电池健康监测｜退役电池二次利用｜V2G智能电网 如果你对新能源、电动汽车、电池技术和人工智能感兴趣，希望参与全球能源转型中的前沿研究，欢迎加入 新南威尔士大学（UNSW Sydney）莫华东副教授课题组。 课题组现招收 博士生（PhD）和研究型硕士（MPhil），研究方向聚焦 电池全生命周期管理与智能能源系统。 导师主页： https://www.unsw.edu.au/staff/huadong-mo 研究方向 课题组开展 人工智能 + 电池技术 + 电力系统 的交叉研究，主要方向包括： 1. 电池健康监测与寿命预测 利用机器学习与数据驱动方法研究锂离子电池健康状态（SOH）与剩余寿命（RUL）预测，开发新一代电池管理系统（BMS）算法，提高电池安全性与可靠性。 2. 退役电池回收与二次利用（Second-life Batteries） 研究电动汽车退役电池的快速健康评估与智能分选技术，探索退役电池在储能、电网调峰等场景中的应用，推动电池循环经济发展。 3. 车网互动与智能电网（V2G） 研究电动汽车与电网互动（Vehicle-to-Grid）技术，通过AI优化充放电策略，使电动汽车车队成为可调度的储能资源，提升电网稳定性。 4. AI能源管理与电网优化 开发AI驱动的能源管理系统，实现电动汽车充电网络、电池储能系统与电网运行的协同优化。 参与国家级大型科研项目 课题组正在参与或推进多项澳大利亚国家级能源项目，包括： • ARC Linkage Project • ARC Research Hub • AEA Ignite • ACT Government Energy Innovation Fund • Trailblazer for Recycling and Clean Energy • RACE for 2030 CRC • ARENA 项目 例如参与大型能源项目 Megawatts in Motion，这是澳大利亚首个兆瓦级电动公交车V2G示范项目，项目规模超过 1亿澳币。 项目将在真实公交运营环境中部署： • 80辆V2G电动公交车 • 120kW以上双向充电系统 • AI能源管理平台 • 车队级虚拟电厂（VPP）调度 研究内容包括： • 高功率双向充电对电池寿命的影响 • V2G与传统充电模式的电池退化对比 • AI优化公交车队能量调度 • 公交车队参与电网调频与需求响应 • 退役公交电池的储能二次利用 项目合作伙伴包括 Origin Energy、AGL、BYD、Ausgrid、Zenobē Energy、StarCharge 等能源与电动车企业，学生将有机会参与真实产业项目研究。 研究平台与产业合作 课题组与多家国际企业和研究机构开展合作，包括： • BYD • CATL • Tesla • Sungrow • Infinitev 实验室拥有先进电池测试设备和真实运行数据，研究成果已发表在能源与人工智能领域国际期刊。 招生要求 欢迎以下专业背景的优秀学生申请： • 电气工程 • 能源工程 • 计算机科学 / 人工智能 • 自动化 / 控制 • 数据科学 申请者需具备： • 扎实的数学和编程基础（Python / MATLAB） • 对新能源与智能电网研究有兴趣 • 良好的科研潜力和团队合作能力 具有以下经验者优先： • 电池建模或BMS研究 • 机器学习或深度学习 • 电动汽车或储能系统研究 • 电力系统建模 申请基本条件 a. 数学、控制、统计、机械或相关专业背景； b. 在全日制高校获得（或即将获得）本科或硕士学位，并取得优秀成绩或科研成果； c. UNSW博士英语要求： TOEFL (IBT) 90 overall（写作23，其他22） 或 IELTS (Academic) 6.5 overall（单项不低于6.0）； d. GPA 80+，有第一作者论文者优先。 奖学金 优秀申请人可申请： • UNSW博士奖学金（约39,000 AUD/年） • 澳大利亚政府奖学金 • 产业合作项目奖学金 部分项目提供企业合作研究机会。 联系与申请 申请前欢迎发送邮件咨询，并附： • 个人CV • 成绩单 • 简短研究兴趣说明 导师邮箱： huadong.mo@unsw.edu.au |
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