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基于同步输入与状态估计算法的锂离子电池容量与剩余寿命在线预测
An Online Prediction of Capacity and Remaining Useful Life of Lithium-Ion Batteries Based on Simultaneous Input and State Estimation Algorithm
| 作者 | Tiancheng Ouyang · Peihang Xu · Jingxian Chen · Jie Lu · Nan Chen |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2021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 可靠性分析 机器学习 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 锂离子电池 容量预测 剩余使用寿命 状态估计 在线预测 鲁棒性 电动汽车 |
语言:
中文摘要
针对电动汽车锂离子电池,本文提出了一种基于同步输入与状态估计的在线预测算法。该方法旨在解决现有研究在复杂测试环境下鲁棒性不足的问题,通过提高容量与剩余寿命(RUL)预测的准确性,为电池全生命周期管理提供可靠的技术支撑。
English Abstract
For lithium-ion batteries used in the electric vehicles, accurate prediction of capacity and remaining useful life online is extremely important. However, most of the research works focus on the prediction accuracy but neglect the complexity of the test environment, which makes many methods show poor robustness in application. To solve the problem, in this article, we first introduce the simultane...
S
SunView 深度解读
该研究直接服务于阳光电源储能业务(PowerTitan、PowerStack及户用储能系统)。电池SOH(健康状态)及RUL的精准预测是BMS核心算法的难点,直接影响储能电站的运维效率与安全性。该算法的鲁棒性提升有助于优化iSolarCloud平台的电池健康管理功能,减少运维成本,并为储能系统在调峰调频等高频次应用场景下的寿命评估提供理论依据。建议研发团队关注该算法在复杂工况下的计算资源消耗,评估其在嵌入式BMS控制器中的落地可行性。