在“设备级”，针对锂电池组动态多物理场耦合作用机制及寿命精确建模技术的瓶颈问题，考虑锂电池组退化过程中的内阻动态响应特征和随机不确定性，建立了电池内阻动态响应机理模型，建立了跨单体与系统尺度考虑多种材料响应机理的锂电池动态多物理场耦合退化模型，并给出了锂电池组寿命预计与可靠性评估方法。同时，提出了一种基于健康状态的电池组均衡管理方法。
在“系统级”，研究团队以“微网”和“电池储能系统”为对象开展研究。考虑智能电网的两种运行模式（并网、孤岛运行），突破分布式能源性能共享下的动态运行模式，给出了考虑不完美维修的电力系统可靠性评估模型。此外，考虑电池储能系统的预防性维修决策，结合蒙特卡罗树搜索算法和深度神经网络，开发了一种基于深度强化学习的序贯决策算法，在保证维护费用的同时优化了系统可靠性。
在“体系级”，研究团队以电力网络弹性为切入点，在考虑内部退化和外部冲击的条件下，设计了能源系统的弹性元模型，并给出了相应的度量方法。此外，考虑智能电网重构过程中的载荷共享，研究团队创新性地提出了一种基于智能体和生物群体智能的重构策略优化方法，实现了电网运行可靠性的动态评估和重构过程中的可靠性优化。在此基础上，研究团队针对智能电网的重构问题，调研国内外大量相关文献，从建模框架、重构技术和优化方法等三个方面探讨了电网重构研究中存在的问题、挑战和需要开展的研究工作。
团队未来将继续面向国家重大需求，结合群体智能、深度学习、数字孪生等技术，在各层次突破构建复杂系统可靠性设计、分析、评估和优化技术，为复杂系统的“智慧运维”提供理论和方法支撑。
附：论文链接
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364032120302847?via%3Dihub
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S037877531830260X?via%3Dihub
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378775319302812?via%3Dihub
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378775321001142?via%3Dihub
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S036054422100582X
https://ieeexplore.ieee.org/document/9380577
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S036083521930614X?via%3Dihub
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364032121002021
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306261919307871?via%3Dihub
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0951832018305684?via%3Dihub
（审核：王自力）
编辑：贾爱平
