一、电池储能材料

       聚焦于水系锌离子电池中锌金属负极的界面工程优化，重点探索高性能保护涂层的设计与构筑机制。通过开发新型功能化涂层材料（如无机/有机复合层、人工固态电解质界面膜等），旨在抑制锌枝晶生长、缓解界面副反应（如析氢、腐蚀）并提升锌负极的循环稳定性，从而解决水系电解质中锌负极可逆性差、寿命短等瓶颈问题，推动高安全、低成本锌基储能器件的实用化进程。研究涵盖涂层材料的筛选与结构设计、界面电化学行为调控、多尺度表征及电池性能优化等关键科学问题。

二、输电线路机器人

       输电线路涂覆机器人运用动态路径追踪技术，并配备视觉传感器、激光雷达等实时监测技术，能够实时感知导线的弯曲程度以及表面的凹凸情况。基于这些实时数据，机器人可动态调整喷涂轨迹，从而精准适应各种复杂形态，确保涂层厚度误差始终控制在±0.05毫米以内。涂覆机器人借助闭环控制系统，能够自动、精准地调节喷涂压力、流量以及雾化效果。这一系统有效避免了人工操作中常见的滴漏或过喷问题，大幅提升了喷涂质量的稳定性。涂覆机器人具备显著优势。它能够全天候24小时不间断运转，喷涂速度达到人工的3至5倍，这极大地缩短了施工周期。同时，通过路径优化算法，机器人减少了涂料飞溅现象，使材料利用率提升了20%至30%。此外，结合闭环循环系统对多余涂料进行回收，进一步降低了涂料的消耗成本。在特殊作业环境中，涂覆机器人的作用尤为突出。在涉及有毒气体（如甲醛、苯等）的环境，以及高空电力线路或密闭空间等危险、恶劣的作业场景下，机器人可完全替代人工进行作业，从而有效规避职业健康风险。以电力行业为例，机器人能够对裸露导线进行带电绝缘涂覆，在无需停电的情况下即可完成维护工作，有力保障了电网的连续供电。

三、储能电池数字孪生模型

       本方向致力于锂离子电池状态预测领域的创新研究，聚焦荷电状态（SOC）与剩余使用寿命（RUL）的智能评估技术开发。研究以机理建模与数据驱动方法深度融合为核心，构建电池全生命周期状态监测的理论框架。在SOC估计方向，通过改进卡尔曼滤波算法体系，结合等效电路模型动态特性与多种参数辨识技术，建立适应复杂工况的高鲁棒性实时预测系统，有效解决非线性噪声干扰问题。针对RUL预测，提出融合物理退化机理与深度学习的混合建模方法，基于长短期记忆网络（LSTM）架构，结合注意力机制等前沿技术，突破数据异质性对寿命预测的制约，实现跨工况老化轨迹的精准建模。团队通过构建"机理-数据"双驱动协同平台，着力提升电池状态预测的物理可解释性与工程适用性，为下一代智能化电池管理系统的开发提供理论支撑，推动新能源储能技术向高可靠性、高安全性方向发展。

四、先进表面技术

       先进表面技术与功能化材料研究组是王鹏教授课题组的创始科研力量，自团队成立以来始终引领材料表界面领域的前沿发展。历经数年深耕，课题组已形成完善的科研体系与技术传承，研究成果成功应用于输电线路、新能源发电设备等重大工程。团队培养的十余名硕士毕业生中，多数进入五大发电集团及中电科、航空工业等领军企业，形成“基础研究-技术转化-人才培养”的良性循环。依托长期积累的学术声誉与产学研网络，课题组持续为新一代功能表面技术的突破提供理论支撑与工程化经验。该方向聚焦材料表面微纳结构设计与功能化改性，通过跨尺度表界面调控技术，赋予材料表面超疏水、超亲水、耐腐蚀、防生物附着、绝缘等特殊性能。具体为：

仿生功能表面构建：开发微纳复合结构制备技术；研究荷叶效应、猪笼草表面、北极熊毛皮等仿生机制，制备仿生先进涂层；

环境耐受性表面工程：设计多层梯度防护涂层体系；材料的功能化和应用化；建立表面失效机理的分子动力学模拟平台；

功能材料的工程化应用：根据实际应用环境对材料进行应用研究；

研究涵盖从基础理论建模到工程应用的完整创新链，致力于突破传统材料性能边界，解决输电线路工程、新能源等领域的技术瓶颈。