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基于开路电压模型与增量容量分析融合的锂离子电池健康状态估计
State-of-Health Estimation of Lithium-Ion Batteries by Fusing an Open Circuit Voltage Model and Incremental Capacity Analysis
| 作者 | Xiaolei Bian · Zhongbao GAE Wei · Weihan Li · Josep Pou · Dirk Uwe Sauer · Longcheng Liu |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2021年1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 开路电压 增量容量分析 电池管理系统 (BMS) 可靠性 寿命诊断 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种融合开路电压（OCV）模型与增量容量分析（ICA）的锂离子电池健康状态（SOH）估计新方法。通过构建新型OCV模型提取关键特征（FOIs），实现了对电池老化过程的精准诊断，为提升电池系统的可靠性与寿命管理提供了有效手段。
English Abstract
The state of health (SOH) is a vital parameter enabling the reliability and life diagnostic of lithium-ion batteries. A novel fusion-based SOH estimator is proposed in this study, which combines an open circuit voltage (OCV) model and the incremental capacity analysis. Specifically, a novel OCV model is developed to extract the OCV curve and the associated features-of-interest (FOIs) from the meas...
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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估算对于保障电站全生命周期收益至关重要。该融合算法可集成至BMS（电池管理系统）中，通过结合OCV与ICA分析，提升电池老化诊断精度，从而优化iSolarCloud平台的运维策略，实现更精准的电池寿命预测与故障预警。建议研发团队将此算法模型化，应用于储能电站的精细化运营，以延长系统循环寿命并降低运维成本。