2篇论文进入ESI全球排名前1%！她是如何做到的？

写在前面

近日，科睿唯安基本科学指标数据库公布的最新ESI数据显示，我校工程学（Engineering）学科首次进入ESI全球排名前1%，标志着我校学科建设取得重大进展，工程学学科迈入了国际高水平行列。这一成绩的取得，离不开一线老师们的辛勤付出和不懈的努力。为了宣传科研工作中涌现出的先进典型，激发更多热爱科研老师的积极性，官微特邀请ESI高被引作者谈谈他们做科研的感受，分享他们发表高水平论文的经验。

今天走近的是——

汽车与交通学院武小花副教授

人如其名，她的人生

就像一朵花儿一样开得绚烂

她是车辆工程专业博士

从2016年到2020年

发表6篇SCI论文

2篇进入ESI前1%，2篇进入ESI前3%

累计被引380次以上

● 人物名片 ●

武小花，博士，副教授。国家留学基金委2019年国际清洁能源拔尖创新人才培养项目出国留学人员之一（全国仅45人）。2019年9月至2019年11月在瑞典梅拉达伦大学访问研修，主要从事清洁能源和燃料电池电动汽车研究。2014年7月至2015年7月在美国加州大学伯克利分校访问，主要从事动力电池相关理论、电动汽车智能充放电策略以及优化控制方法的研究。2012年3月至今，在西华大学汽车与交通学院从事电动汽车相关技术的教学和科研。2007年9月至2012年1月在北京理工大学电动车辆国家工程实验室从事电动汽车及其控制技术学习，获得车辆工程专业博士学位。

现受邀为Renewable and Sustainable Energy Reviews、IEEE Transactions on Smart Grid、IEEE Access等国际期刊审稿人。先后主持或参加多项国家级及省部级项目，针对新能源汽车系统建模、参数匹配、能量管理与优化控制等方面进行了大量的研究，积累了丰富的研究基础和研发经验。

研究方向

从读博开始，武小花一直从事与新能源汽车设计与控制相关的工程化与科学研究工作，特别对电动汽车整车控制技术、动力电池和驱动电机测试技术、动力传动系统优化控制、电动汽车与家庭/电网互动系统配置与能量优化管理等方面进行了深入研究，打下了扎实的研究基础，积累了丰富的研究经验。在基于优化控制理论的能量管理方法上具备较丰富的研究经验和积累，采用随机动态规划、模型预测控制、凸优化等方法对燃料电池汽车、电动汽车与家庭电网互动系统的能量管理策略进行了较深入的优化控制研究。

做科学研究的体会

能入围ESI，武小花感受最深的是第一篇SCI，从撰写至最后录用发表总共历时3年，历经5轮大小修。主要有如下体会：

高质量的论文是以好的研究为基础的。研究选题至关重要，要敢于从熟悉的研究方向向交叉学科领域过渡。以个人的经历为例，2014年以前武小花的研究方向是新能源汽车动力传动系统，偏工程应用。2014年之后她开始了电动汽车与家庭电网互动能量管理优化控制方面的研究，经过3年积累，陆续在电动汽车与家庭电网互动方向发表了4篇SCI顶级期刊论文，包括两篇ESI 1%论文。2017年，武小花的研究方向又从电动汽车与家庭电网互动能量管理优化控制拓展到燃料电池电动汽车能量源系统的智能管理与优化控制，主持与合作主持相关省部级项目3项。

优秀团队对做好研究至关重要。武小花两篇进入ESI 前1%论文的作者都有美国加州大学伯克利分校的Scott Moura教授、重庆大学胡晓松教授，以及我校阴晓峰教授。Scott Moura教授在她的第一篇SCI论文的选题和投稿过程起了非常关键的作用，如对审稿人的每一个问题都必须正面回答，真正体现了严谨的治学态度。Scott Moura教授对科研态度的严谨，令武小花深受启发。胡晓松教授在算法优化、论文语言润色方面起了非常关键的作用。阴晓峰教授对她新研究方向的支持、对论文整体内容的指导都非常重要。

敢于将自己的论文成果向顶级期刊投稿。因为顶级期刊拥有高水平的审稿专家库，对后期论文质量的提升非常重要。即使论文被拒，但审稿专家的评审意见对论文的质量的提升都会有显著的帮助。武小花也有论文在二审时被拒的经历，认真修改后改投其它期刊小修后录用；也有评审人提了几十个问题，最后写了几十页response的情况。武小花表示，不要顾虑评审意见太多，大多数评审意见对于论文质量的提升以及研究思路的拓展都大有益处。

对年轻教师的建议

作为年轻老师，要积极申报纵向课题，不论成功与否，总能凝练自己的研究方向。选好研究方向，脚踏实地认真做研究，论文是一个自然的水到渠成的过程。多与自己的导师、同门交流合作，积极把握国内、国外交流学习的机会。一定要动手写，不要担心自己的语言不行、研究内容不行，坚信好论文都是不断修改出来的。

高水平论文展示

从2016年至2020年，武小花以第一作者身份发表SCI 一、二区论文共6篇，其中有2 篇进入ESI前1%，2篇进入ESI前3%，累计被引380次以上。

[1] Xiaohua Wu, Xiaosong Hu*, Xiaofeng Yin*, Yiqiang Peng, Volker Pickert. Convex programming improved online power management in a range extended fuel cell electric truck, Journal of Power Sources, 2020, 476:1-7. (SCI期刊检索，JCR 一区，影响因子：8.247.)

论文主要贡献：基于凸优化和基于规则的策略，分析了增程燃料电池物流车的功率分配策略和等效氢消耗。通过凸优化结果提出规则控制策略参数，制定在线功率分配策略并有效降低能耗。

[2] Xiaohua Wu，Xiaosong Hu*，Xiaofeng Yin，Lei Li，Zhaowei Zeng，Volker Pickert. Convex programming energy management and components sizing of a plug-in fuel cell urban logistics vehicle，Journal of Power Sources，2019，423：358-366. (SCI期刊检索，JCR 一区，影响因子：8.247，被引次数：15.) 

论文主要贡献：在考虑不同氢、电价格和能量源系统成本的基础上，以能量源系统和行驶阶段能耗总成本最小为优化目标，采用凸优化方法同时优化了燃料电池物流车能量管理策略和能量源系统参数。

[3] Xiaohua Wu*，Xiaosong Hu*，Xiaofeng Yin，Scott Moura，Stochastic optimal energy management of smart home with PEV energy storage，IEEE Transactions on Smart Grid，2018，9(3): 2065-2075.（SCI 期刊检索，JCR一区，影响因子：8.267，ESI高被引1%，被引次数：89.）

论文主要贡献：研究了含电动汽车储能的智能家居随机优化能量管理，在充分考虑车辆出行时间随机性的条件下，应用随机动态规划初步探索了V2G、V2H、G2V三种工作模式对智能家居系统经济性能的影响，研究结果表明电动汽车储能能够极大程度的减少家庭的用电成本。

[4] Xiaohua Wu，Xiaosong Hu*，Xiaofeng Yin，Caiping Zhang，Shide Qian. Optimal battery sizing of a smart home via convex programming，Energy，2017，140：444-453. (SCI 期刊检索，JCR 二区，影响因子：6.082，ESI高被引3%，被引次数：49.)

论文主要贡献：针对含储能电池和光伏发电的智能家居系统，采用凸优化方法对系统参数及能量管理进行优化，表明了家庭储能电池的重要性。对比分析了凸优化方法与动态规划算法在优化结果和计算速度的方面的显著优势。

[5] Xiaohua Wu，Xiaosong Hu*，Yanqiong Teng，Shide Qian，Rui Cheng. Optimal integration of a hybrid solar-battery power source into smart home nanogrid with plug-in electric vehicle，Journal of Power Sources，2017，363：277-283. (SCI 期刊检索，JCR 一区，影响因子：8.247，ESI高被引3%，被引次数：90.)

论文主要贡献：针对含储能电池、光伏发电、电动汽车的智能家居系统的高效能量管理，在满足家用电能需求和电动汽车充电需求的条件下，考虑不同储能电池成本、优化时间尺度、电动汽车类型的类型和控制方式，采用凸优化方法快速高效地对储能电池参数及系统能量管理策略进行优化，系统地研究了家用储能电池的参数和家庭用电成本。

[6] Xiaohua Wu，Xiaosong Hu*，Scott Moura，Xiaofeng Yin，Volker Pickert. Stochastic control of smart home energy management with PEV energy storage and photovoltaic array，Journal of Power Sources，2016，333: 203-212. (SCI 期刊检索，JCR 一区，影响因子：8.247，ESI高被引1%，被引次数：146.)

论文主要贡献：针对含电动汽车储能和光伏发电的智能家居能量管理随机控制方面，考虑系统的多个随机变量，建立了光伏发电和家庭用电需求的预测模型、车辆出行时间的马尔科夫模型、车辆日行驶能量需求的概率分布模型，运用模型预测控制研究了智能家居系统的潜在经济效益，研究结果表明智能控制可以有效的提高拥有电动汽车和光伏发电系统的家庭微电网的经济效益。

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内容来源：西华大学报

编辑：蔡沛言

编审：黄潇、王舒

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