← 返回
一种电动汽车锂离子电池组传感器故障诊断方法
A Sensor Fault Diagnosis Method for a Lithium-Ion Battery Pack in Electric Vehicles
| 作者 | Rui Xiong · Quanqing Yu · Weixiang Shen · Cheng Lin · Fengchun Sun |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2019年10月 |
| 技术分类 | 储能系统技术 |
| 技术标签 | 故障诊断 电池管理系统BMS 储能系统 可靠性分析 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 电动汽车 电池管理系统 传感器故障诊断 荷电状态 (SOC) 健康状态 (SOH) 锂离子电池 |
语言:
中文摘要
在电动汽车中,电池管理系统(BMS)高度依赖电流、电压和温度测量来估算荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)。因此,确保传感器正常运行对于保护电池安全至关重要。本文提出了一种简单有效的基于模型的传感器故障诊断方法。
English Abstract
In electric vehicles, a battery management system highly relies on the measured current, voltage, and temperature to accurately estimate state of charge (SOC) and state of health. Thus, the normal operation of current, voltage, and temperature sensors is of great importance to protect batteries from running outside their safe operating area. In this paper, a simple and effective model-based sensor...
S
SunView 深度解读
该研究对于提升阳光电源储能系统(如PowerTitan、PowerStack)的安全性具有重要参考价值。储能系统在长周期运行中,传感器故障可能导致BMS误判,进而引发电池过充过放风险。该基于模型的诊断方法可集成至iSolarCloud平台或BMS底层算法中,实现对电芯级电压、电流及温度传感器的实时在线监测与故障预警,显著提升储能电站的运维可靠性与安全性,降低运维成本,是保障大容量储能系统全生命周期稳定运行的关键技术。