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电动汽车锂离子电池过放电的数据驱动故障诊断
Data-Driven Fault Diagnosis of Lithium-Ion Battery Overdischarge in Electric Vehicles
| 作者 | Naifeng Gan · Zhenyu Sun · Zhaosheng Zhang · Shiqi Xu · Peng Liu · Zian Qin |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2022年4月 |
| 技术分类 | 储能系统技术 |
| 技术标签 | 储能系统 故障诊断 机器学习 电池管理系统BMS |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 锂离子电池 过放电 故障诊断 数据驱动 电池管理系统 电动汽车 健康状态 (SOH) |
语言:
中文摘要
过放电会严重缩短锂离子电池寿命。本文提出一种数据驱动方法，旨在检测电池电压低于截止电压的过放电状态，从而预防电池损坏。该研究对于提升电池管理系统（BMS）的安全性与可靠性具有重要意义。
English Abstract
The overdischarge can significantly degrade a lithium-ion (Li-ion) battery's lifetime. Therefore, it is important to detect the overdischarge and prevent severe damage of the Li-ion battery. Depending on the battery technology, there is a minimum voltage (cutoff voltage) that the battery is allowed to be discharged in common practice. Once the battery voltage is below the cutoff voltage, it is con...
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SunView 深度解读
该研究对于阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack及户用储能系统）具有极高的应用价值。过放电保护是BMS的核心功能，通过引入数据驱动的故障诊断算法，可以显著提升系统在极端工况下的安全性，延长电池组使用寿命。建议将此类机器学习算法集成至iSolarCloud智能运维平台，通过云端大数据分析实现电池健康状态（SOH）的精准评估与故障预警，从而降低运维成本，提升阳光电源储能产品在全生命周期内的竞争优势。