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基于在线模型参数辨识的电池荷电状态观测器设计：一种鲁棒方法
State-of-Charge Observer Design for Batteries With Online Model Parameter Identification: A Robust Approach
| 作者 | Quan Ouyang · Jian Chen · Jian Zheng |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2020年6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 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 荷电状态 (SOC) 锂离子电池 递推最小二乘法 参数辨识 电池管理系统 鲁棒估计 等效电路模型 |
语言:
中文摘要
本文研究了一种鲁棒的基于模型的电池荷电状态（SOC）估计策略。通过电池等效电路模型，利用鲁棒递归最小二乘法进行模型参数辨识，从而实现对锂离子电池SOC的精确估计，这对电池运行优化及延长使用寿命具有重要意义。
English Abstract
The state-of-charge (SOC) indicates a lithium-ion battery's remaining capacity, and an accurate SOC estimation plays a crucial role in the battery's operation optimization and lifetime extension. This article studies a robust model-based SOC estimation strategy for batteries. Based on a battery equivalent circuit model, a robust recursive-least-squares algorithm is utilized for the model parameter...
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SunView 深度解读
该研究直接服务于阳光电源储能业务的核心——电池管理系统（BMS）。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中，SOC的估算精度直接决定了电池组的一致性管理和系统可用容量。该文提出的在线参数辨识与鲁棒观测器设计，能有效应对电池老化及工况变化带来的模型失配问题，显著提升储能系统的安全运行水平和循环寿命。建议研发团队将其应用于iSolarCloud平台的远程诊断算法中，以优化储能电站的调峰调频策略，提升系统全生命周期的经济性。