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基于简化电化学模型中固体颗粒表面锂浓度的锂离子电池瞬时可用功率预测
Lithium-ion Battery Instantaneous Available Power Prediction Using Surface Lithium Concentration of Solid Particles in a Simplified Electrochemical Model
| 作者 | Linfeng Zheng · Jianguo Zhu · Guoxiu Wang · Dylan Dah-Chuan Lu · Tingting He |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2018年11月 |
| 技术分类 | 储能系统技术 |
| 技术标签 | 储能系统 电池管理系统BMS 储能变流器PCS 机器学习 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 锂离子电池 瞬时可用功率 电化学模型 表面锂浓度 功率能力 电池管理系统 |
语言:
中文摘要
准确的电池功率能力预测有助于在安全运行范围内充分利用电池。本文提出了一种基于简化电化学模型的方法，通过监测电池内部固体颗粒表面的锂浓度，实现对电池瞬时可用功率的精确预测，从而提升电池在充放电过程中的安全性和利用效率。
English Abstract
Accurate battery power capability prediction can contribute to reliable and sufficient utilization of the battery to absorb or deliver a certain amount of power within its safe operating area. The power capability of a battery is a finite quantity that is limited by the electrochemical reaction properties occurring inside the battery. Note that the instantaneous available power of the battery is s...
S
SunView 深度解读
该研究直接服务于阳光电源的储能业务，特别是PowerTitan和PowerStack系列大型储能系统。通过引入基于电化学机理的功率预测模型，可以更精准地评估电池在不同SOC和温度下的瞬时功率边界，从而优化BMS的控制策略。这不仅能提升储能系统在调频、调峰等高频次应用场景下的安全性，还能在保证电池寿命的前提下，挖掘系统在瞬时高功率输出时的潜力，提升阳光电源储能产品的市场竞争力和运行可靠性。