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| 作者 | Jinpeng Tian · Rui Xiong · Weixiang Shen |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2020年10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 可靠性分析 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 健康状态(SOH) 锂离子电池 电池老化 温度变化 温差 电池管理系统(BMS) |
语言:
中文摘要
针对锂离子电池老化导致的健康状态（SOH）评估难题，本文提出了一种基于电池表面温差曲线的新型SOH估计方法。该方法突破了传统仅依赖电压特性的局限，通过分析充放电过程中的热行为变化，为电池老化监测提供了新的物理维度，有效提升了电池全生命周期管理的精度。
English Abstract
State-of-health (SOH) estimation is necessary for lithium ion batteries due to ineluctable battery ageing. Existing SOH estimation methods mainly focus on voltage characteristics without considering temperature variation in the process of health degradation. In this article, we propose a novel SOH estimation method based on battery surface temperature. The differential temperature curves during co...
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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痛点。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中，精准的SOH评估是保障系统安全与延长寿命的关键。目前BMS多依赖电压/电流数据，引入温差特征可显著提升对电池内部老化机理的感知能力，减少因电池不一致性导致的容量衰减风险。建议研发团队将该算法集成至iSolarCloud智能运维平台，通过多物理场数据融合，优化储能电站的运维策略，提升系统全生命周期经济性。