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针对锂离子电池模型失配的精确荷电状态估计：一种联合移动视界估计方法
Accurate State of Charge Estimation With Model Mismatch for Li-Ion Batteries: A Joint Moving Horizon Estimation Approach
| 作者 | Jia-Ni Shen · Jia-Jin Shen · Yi-Jun He · Zi-Feng Ma |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2019年5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 机器学习 控制与算法 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 荷电状态 (SOC) 锂离子电池 模型失配 移动视界估计 (MHE) 电池管理系统 (BMS) 估计精度 |
语言:
中文摘要
精确的荷电状态（SOC）估计对锂电池的安全管理及充放电控制至关重要。然而，电池一致性差异及动态特性变化导致的模型失配问题，常使传统基于模型的SOC估计精度受限。本文提出一种联合移动视界估计（MHE）方法，旨在有效解决模型失配带来的估计误差，提升电池状态监测的鲁棒性与准确性。
English Abstract
The accurate state of charge (SOC) estimation plays a significant role in charge/discharge control, balance control, and safe management of lithium-ion batteries (LIBs). However, due to the model mismatch issues, either from battery inconsistency or battery dynamic characteristics difference, the accuracy of the model-based SOC estimation method is usually unsatisfactory. To solve this problem, a ...
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SunView 深度解读
该研究直接服务于阳光电源PowerTitan、PowerStack等储能系统及BMS核心算法的优化。在大型储能电站中，电池组的一致性衰减是长期运行的痛点，模型失配会导致SOC估算偏差，进而影响电池均衡与可用容量。引入移动视界估计（MHE）算法，能够显著提升BMS在复杂工况下的SOC估计精度，延长电池循环寿命，并提升系统安全性。建议研发团队将其集成至iSolarCloud智能运维平台，通过云端大数据与本地BMS协同，实现更精准的电池健康状态管理。