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考虑老化条件的锂离子电池健康预测
Lithium-Ion Batteries Health Prognosis Considering Aging Conditions
| 作者 | Asmae El Mejdoubi · Hicham Chaoui · Hamid Gualous · Peter Van Den Bossche · Noshin Omar · Joeri Van Mierlo |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2019年7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 故障诊断 机器学习 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 锂离子电池 健康预测 健康状态 (SOH) 剩余使用寿命 (RUL) 电池老化 储能系统 故障预测与健康管理 (PHM) |
语言:
中文摘要
锂离子电池的健康管理对于储能系统的运行性能及成本控制至关重要。本文提出了一种考虑电池老化条件的锂电池预测模型，通过对健康状态（SOH）的评估及剩余使用寿命（RUL）的预测，旨在提升储能系统在车辆及电网应用中的可靠性与经济性。
English Abstract
The prognosis and health management of lithium-ion batteries are extremely important issues for operating performance as well as the cost of energy storage systems in vehicular applications. This is achieved through the estimation of the state-of-health and the prediction of remaining useful life (RUL). This paper presents a lithium battery prognosis model considering the battery-aging conditions....
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SunView 深度解读
该研究直接服务于阳光电源PowerTitan和PowerStack等储能系统业务。通过更精准的SOH评估和RUL预测，能够显著优化BMS（电池管理系统）的算法逻辑，提升系统全生命周期的运维效率。建议将该模型集成至iSolarCloud智能运维平台，实现对电站侧储能资产的精细化健康管理，提前预警潜在故障，从而降低运维成本，并为储能系统的梯次利用及容量衰减评估提供数据支撑，增强阳光电源在储能全生命周期管理中的技术竞争力。