一、教育背景

2009.09－2012.06 同济大学，控制理论与控制工程专业，博士

2006.09－2009.04 江苏科技大学，控制理论与控制工程专业，硕士

2002.09－2005.07 太原理工大学，计算机科学与技术专业，本科

二、工作经历

2016.01－至今 东莞理工学院 电子工程与智能化学院，副教授

2018.08－2019.08 Case Western Reserve University（美国），国家公派访问学者

2017.10－2018.01 Technische Universität Dresden（德国），访问学者

2012.07－2015.12 东莞理工学院 电子工程学院，讲师

三、教学工作

主要讲授课程：储能原理与节能技术、PLC原理及应用、专业英语

四、主持的教学研究项目

1．《PLC原理及应用》专业核心课程建设，校教改项目，2021~2023

2．基于卓越工程师培养目标的计算机控制与检测课程群建设，广东省教育厅，2015.2017

3．基于西门子先进自动化实验平台的计算机控制系统教学模式改革与实践，校教改项目，2013-2014

五、科学研究

主要研究方向包括：储能系统建模、参数辨识与状态估计；光储直柔系统控制策略；混合储能系统能量管理、新能源功率与负荷预测等，相关研究成果发表在IEEE Transactions on Transportation Electrification、Journal of Energy Storage、 Science、Nature Communications、电工技术学报等主流学术期刊上，授权国家发明专利8项，主持国家自然科学基金青年项目1项、重点实验室开放基金1项。

（一）主持研究项目

1. 超级电容储能系统实时性能评估与剩余使用寿命预测研究，国家自然科学基金，主持

2. 网络约束下分布式光伏集群自治运行与主动支撑控制策略，广东省绿色能源技术重点实验室开放基金，主持

（二）发表的学术论文和著作

1. Zhao Yang*, Qin Feiyan, Zhang Zhaoyun. Robust Tracking Control Design of Hybrid Battery-Supercapacitor Energy Storage System in Electric Vehicles[J]. IEEE Transactions on Transportation Electrification, 2025, 11(1): 3262-3276.

2. Huang, Guiwei, Qin, Feiyan*, Zhao, Yang, et al. Quantum-inspired grey wolf optimizer for rapid lithium-ion battery parameter identification in electric vehicles[J]. Journal of Energy Storage, 2025, 136: 118425.

3. Kuang Xufei, Qin Feiyan*, Zhao Yang, et al. A Quantum Particle Filter Based Remaining Useful Life Prediction for Lithium-ion Battery[C]. 6th International Conference on Electrical Engineering and Control Technologies, CEECT 2024, Shenzhen, China, 2024-12.

4. Qin Feiyan*, Qiu Xiaobo, Zhao Yang, et al. An Improved Fuzzy Logic Rule Based Energy Management Control for Hybrid Electric Vehicles[C]. 4th Power System and Green Energy Conference, PSGEC 2024, Shanghai, China, 2024-08.

5. Qin Feiyan*, Lin Jianzhong, Zhao Yang, et al. A Markov Chain Based Method for Driving Cycle Segment Prediction of HEVs[C]. 4th Power System and Green Energy Conference, PSGEC 2024, Shanghai, China, 2024-08.

6. Huang Guiwei, Qin, Feiyan*, Zhao Yang, et al. A Grey Wolf Algorithm Improved MSTUKF for Lithium-ion Battery SOC Estimation[C]. 2023 International Conference on Electric Vehicle and Vehicle Engineering, CEVVE 2023, Shenzhen, China, 2023-11.

7. 赵洋*, 王瀚墨, 康丽, 等. 基于时间卷积网络的短期电力负荷预测[J]. 电工技术学报, 2022, 37(05): 1242-1251.

8. 赵洋*, 胡亚伟. 基于工业软件的“PLC 原理及应用” 线上实验教学实践[J]. 实验技术与管理，2021, 38 (01): 175-178+183.

9. Wang Hanmo, Zhao Yang* Tan Sha. Short-term load forecasting of power system based on time convolutional network[C]. 8th IEEE International Symposium on Next-Generation Electronics (ISNE), Zhengzhou, China, 2019-10.

10. 赵洋*. 超级电容电气参数辨识中激励信号与数据预处理问题分析[J]. 高压电器，2018, 54(02): 213-217+223.

11. Zhao Yang*. Support Vector Regression Based Supercapacitor's Dynamic Characteristic Model[C]. 2017 International Conference on Consumer Electronics and Devices (ICCED). London, UK, 2017-08.

12. 赵洋*, 胡亚伟. 工程案例教学法在“PLC 原理及应用”的教学实践[J]. 实验技术与管理，2017, 34 (12): 222-225.

13. Zhao Yang*. Characteristic Parameters Identification of Hybrid Supercapacitor with Aqueous Electrolyte under Combined Effect of Current and Temperature[C]. 2016 International Conference on Electronic Information Technology and Intellectualization (ICEITI). Guangzhou, China, 2016-06.

14. 赵洋*, 孙家南, 姜鸣. 基于改进最小二乘法的超级电容器特征参数辨识[J]. 高压电器，2016, 52(05): 199-204.

15. 赵洋*. 计算机控制与检测课程群建设与教学实践[J]. 实验技术与管理，2016, 33(10): 209-212.

16. Zhao Yang*. Performance Prediction of Supercapacitor Energy Storage System Based on Characteristic Parameter Identification[C]. IEEE Transportation Electrification Conference and Expo, Asia-Pacific, Beijing, China, 2014-08.

（三）授权发明专利

1. 黄桂伟, 秦斐燕, 赵洋, 等. 锂离子电池SOC估计方法及装置, ZL202410677497.4.

2. 张兆云, 蔡德隆, 赵洋. 一种基于归一化角点距离和目标前景信息的目标检测方法, ZL202310241880.0.

3. 张兆云, 张硕, 赵洋, 等. 基于改进鲸鱼算法的直流微电网下垂系数优化方法及系统, ZL202110501534.2.

4. 张兆云, 王启同, 赵洋, 等. 一种基于暂态方向的制动系数自适应配网差动保护方法, ZL202011402828.1.

5. 赵洋. 一种基于观测器的混合储能系统零稳态误差控制方法, ZL202010693164.2.

6. 赵洋, 康丽, 张兆云. 一种混合储能系统的无静差控制方法, ZL202010693197.7.

7. 赵洋, 王瀚墨. 一种基于时间卷积网络的电力系统短期负荷预测方法, ZL201910693080.6.

8. 赵洋, 姜鸣, 康丽. 建立超级电容器动态特性模型及评估其精度的方法, ZL201610058297.6.

六、获奖与荣誉

1. 国家教学成果二等奖，国家教育部，2022.

2. 东莞市电力科学技术奖，东莞市电机工程学会，2021.

3. 广东省教学成果一等奖，广东省教育厅，2017.

七、指导研究生

现为东莞理工学院硕士生导师。

欢迎对储能系统建模、参数辨识与状态估计；光储直柔系统控制策略；混合储能系统能量管理、新能源功率与负荷预测等方向感兴趣的同学报考硕士研究生。请有意者将个人简历、初步研究兴趣发送至本人邮箱zhaoy@dgut.edu.cn。本人将提供严谨的学术指导和丰富的科研资源，助力学生成长。