姓名：李沂洹
职称：副教授，硕士生导师
研究方向（Focus Area）：
1、储能系统建模、监测及优化控制
2、机器学习技术在电池储能系统中的应用
3、源储协同优化及灵活调频控制
联系方式：
办公地址：主楼E708
电子邮箱：yihuan@ncepu.edu.cn
一、个人简介及主要荣誉称号
李沂洹，女，副教授，硕士生导师。2017年在华北电力大学获得硕士学位。2021年在英国利兹大学获得博士学位。
主要从事电池储能系统智能监控、源储协同优化及灵活调频控制等方向的研究。作为项目负责人或技术骨干，主持/参与国家自然科学基金青年基金、国家重点研发计划子课题、国家电网公司科技项目等多项科研任务。以第一或通讯作者发表SCI/EI论文17篇，其中2篇入选ESI高被引论文。
二、教学与人才培养情况（限500字）
主讲本科生课程“人工智能原理与方法”，留学生课程“Intelligent Control”，担任2022级自动化系本科班主任。
指导学生获2023届“百篇”优秀本科毕业论文。
招收控制科学与工程、控制工程、人工智能专业推免及统考硕士研究生，欢迎对储能、人工智能等方向感兴趣的同学报考！
三、主要科研项目情况
1.纵向项目
【1】国家自然科学基金青年项目：融合多源信息的锂离子电池智能健康状态估计与寿命预测研究，2024-2026，主持
【2】中央高校基本科研面上项目：基于光纤传感信号的电池健康状态估计，2022-2023，主持
【3】国家重点研发计划课题：机组长时稳定协调运行与高效优化控制技术，2023-2027，子课题负责人
2.横向项目
【1】国网甘肃电科院项目：考虑调节资源约束的新能源基地风-光-储-光热协同优化运行技术研究，2025-2026，主持
【2】国网上海电力公司项目：基于多模态数据孪生推演的基建工程动态预警技术研究及应用，2023-2025，参与
四、代表性论著（第一/通讯作者）
[1] Yihuan Li;Kaituo Liu; Wang Wei; Fang Fang; Kailong Liu; Kang Li. Multistate Asynchronous Joint Estimation for Lithium-Ion Batteries—A Nature Inspired Multitimescale Approach[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2026.
[2] Yihuan Li;Kaituo Liu; Wang Wei; Fang Fang; Kang Li. Auxiliary-Label Enhanced Semi Supervised Learning With Selective Pseudolabeling for Battery Capacity Estimation[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2026.
[3] Yihuan Li; Kang Li; Xuan Liu; Xiang Li; Li Zhang;Bruno Rente; Tong Sun; Kenneth T.V. Grattan.A hybrid machine learning framework for joint SOC and SOH estimation of lithium-ion batteries assisted with fiber sensor measurements[J]. Applied Energy, 2022, 325. (ESI高被引)
[4] Yihuan Li; Kang Li; Xuan Liu; Yanxia Wang; Li Zhang; Lithium-ion battery capacity estimation—a pruned convolutional neural network approach assisted with transfer learning. Applied Energy, 2021, 285. (ESI高被引)
[5] Bingzhe Fu, Wei Wang, Yihuan Li*, Qiao Peng. An improved neural network model for battery smarter state-of-charge estimation of energy-transportation system[J]. Green Energy and Intelligent Transportation, 2023, 2(2): 100067.
[6] Yihuan Li; Kang Li; Xuan Liu; Li Zhang; Fast battery capacity estimation using convolutional neural networks, Transactions of the Institute of Measurement and Control, 2020, 1(14).
[7] 李沂洹，郑涵晋，王玮，王燕霞.基于可解释Shapelets的锂离子电池健康状态估计[J].太阳能学报,2025,46(12):76-84.
[8]张文政，王玮，高嵩，李沂洹*，陈彪，房方.考虑火电运行平稳性的飞轮储能辅助二次调频控制策略[J].动力工程学报,2024,44(06):919-929.
[9] 陈彪，王玮，高嵩，李沂洹*，张文政，房方.计及灵活经济环保运行的火电-飞轮储能系统容量配置与调频参数协同优化[J].动力工程学报,2024,44(03):376-384.
[10] 付炳喆，李沂洹*，王玮，李慷.基于平滑因子引入和神经网络优化的锂电池SOC估计方法[J].电源技术,2024,48(01):143-149.