报告1：实际横向磁场影响下的真空电弧特性及调控措施研究 黄小龙
黄小龙副教授的报告针对实际横向磁场影响下的真空电弧展开介绍，这对于深入理解复杂电磁环境下真空电弧的行为机制意义重大。内容包括建立电磁瞬态模型、磁流体动力学模型，通过实验联合仿真探究其等离子体输运特性和电极偏烧特性，以及调控措施等方面，有助于为相关领域在提高真空开关性能、优化设备设计等方面提供理论依据和实践指导。
黄小龙副教授指出在高压和高电流的情况下，容易产生电弧且电弧会持续存在，这会导致设备损坏和安全隐患。真空断路器采用纯净且高度抽真空的密闭室作为介质，在切断电路时能防止电弧产生和延续，保持高度可靠的绝缘性能。为提高断路器的开断性能，避免电弧在外部横向磁场的影响下发生偏移，可对外部横向磁场进行屏蔽。黄小龙副教授通过将电弧仿真获得的弧柱注入阳极的能流密度作为边界条件，对真空电弧阳极温度仿真模型进行仿真分析的方法，得出了有屏蔽罩时，阳极温度分布更均匀，最高温度降低，有利于真空断路器开断的结果。
报告2：面向云端新能源汽车动力电池系统运行数据的健康管理技术研究 李晓宇
在新能源汽车高速数智化发展并产生规模运行数据的背景下，以大数据为核心，利用海量多源异构数据开展安全监管，是推动新能源汽车安全、可靠、高效应用的重要研究内容。面向云端的新能源汽车动力电池系统运行数据的健康状态估计和故障预警关键技术尤为关键。李晓宇老师的报告针对大规模实车运行数据，提出了计及季节变化的动力电池系统健康状态估计耦合模型，介绍了全生命周期内动力电池潜在衰退及异常状态诊断量化分级方法，并对研究进行了总结。
李晓宇副教授在针对真实新能源汽车动力电池系统安全管理的研究中，聚焦于健康状态估计和故障诊断等问题。首先，李晓宇副教授完善了数据分类预处理的方法，解决了实车数据干扰多、噪音大，难以直接应用这一难点；其次，针对实车健康状态估计，李晓宇副教授提出了多季节模型耦合的BCNN方法，这一方法解决了不同季节容量衰退预测精度低，温度补偿过于依赖经验的难题；最后，针对实车电池系统故障诊断及预警，李晓宇副教授提出了基于PCA降维和累积RMSD的全生命周期故障诊断和分级预警方法，解决了电池故障特征多，难以准确诊断潜在故障的问题。李晓宇副教授的这些研究工作，从健康状态估计方法，到故障诊断和预警方法的提出，形成了一套完善的体系，有力地促进了新能源汽车安全、高效、稳定运行。
