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基于主动电流注入的锂离子电池状态与参数联合估计
Combined State and Parameter Estimation of Lithium-Ion Battery With Active Current Injection
| 作者 | Ziyou Song · Hao Wang · Jun Hou · Heath F. Hofmann · Jing Sun |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2020年4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 荷电状态 (SoC) 健康状态 (SoH) 参数估计 主动电流注入 电池管理系统 (BMS) |
语言:
中文摘要
本文研究了锂离子电池荷电状态(SoC)、健康状态(SoH)及动态参数的联合估计问题。针对传统方法收敛速度慢及受测量噪声和模型误差影响大的问题,提出了一种主动电流注入策略,以提高估计的收敛速度与精度,确保电池系统运行的可靠性与最优性。
English Abstract
Estimating the State-of-Charge (SoC) and State-of-Health (SoH), together with the parameters used in representing the dynamics of a lithium-ion battery, is essential to ensure optimal and reliable operation. However, this simultaneous estimation can take a significant amount of time to converge, and the estimation accuracy is limited by measurement noise and model inaccuracy. Note that for overact...
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SunView 深度解读
该技术对阳光电源的储能业务(如PowerTitan、PowerStack及户用储能系统)具有极高的应用价值。通过主动电流注入实现SoC/SoH的高精度联合估计,可显著提升BMS的估算准确度,延长电池循环寿命,并降低因模型偏差导致的过充过放风险。建议研发团队将其集成至iSolarCloud智能运维平台及BMS核心算法中,以优化大型储能电站的调峰调频性能,提升系统在复杂工况下的可靠性与安全性。