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锂离子电池系统的多故障检测与隔离
Multi-fault Detection and Isolation for Lithium-Ion Battery Systems
| 作者 | Kai Zhang · Xiaosong Hu · Yonggang Liu · Xianke Lin · Wenxue Liu |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2022年1月 |
| 技术分类 | 储能系统技术 |
| 技术标签 | 储能系统 故障诊断 电池管理系统BMS 机器学习 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 锂离子电池 故障诊断 故障隔离 基于模型的方法 熵方法 电池安全 |
语言:
中文摘要
锂离子电池系统中的各类故障威胁着性能与安全。由于故障特征相似,早期故障难以检测且易产生误报。本文提出了一种融合模型驱动与熵方法的在线多故障诊断策略,能够有效检测并隔离多种类型的电池故障。
English Abstract
Various faults in the lithium-ion battery system pose a threat to the performance and safety of the battery. However, early faults are difficult to detect, and false alarms occasionally occur due to similar features of the faults. In this article, an online multifault diagnosis strategy based on the fusion of model-based and entropy methods is proposed to detect and isolate multiple types of fault...
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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安全需求。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中,电池簇的早期故障预警是提升系统可靠性的关键。该文提出的模型与熵融合诊断策略,可集成至iSolarCloud智能运维平台或BMS底层算法中,有效解决复杂工况下故障特征重叠导致的误报问题。建议研发团队重点关注该算法在复杂环境下的计算资源占用,将其作为提升储能系统全生命周期安全管理与运维精细化水平的重要技术储备。