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一种电动汽车锂离子电池组软短路诊断方法
A Soft Short-Circuit Diagnosis Method for Lithium-Ion Battery Packs in Electric Vehicles
| 作者 | Yiming Xu · Xiaohua Ge · Weixiang Shen · Ruixin Yang |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2022年7月 |
| 技术分类 | 可靠性与测试 |
| 技术标签 | 故障诊断 电池管理系统BMS 储能系统 机器学习 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 锂离子电池 软短路 故障诊断 H-infinity 观测器 状态空间模型 电动汽车 电池安全 |
语言:
中文摘要
针对电动汽车锂离子电池组软短路(SC)故障,本文提出了一种联合检测与估计方法。通过构建增广状态空间电池模型,利用H∞非线性观测器实现故障的早期识别与量化,旨在提升电池系统安全性并预防灾难性事故。
English Abstract
The early detection of soft short-circuit (SC) faults in lithium-ion battery packs is critical to enhance electric vehicle safety and prevent catastrophic hazards. This article proposes a battery fault diagnosis method that achieves joint soft SC fault detection and estimation. Specifically, based on an augmented state-space battery model, an $H_{\infty }$ nonlinear observer is constructed to esti...
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SunView 深度解读
该研究对于阳光电源的储能业务(PowerTitan、PowerStack系列)具有极高的应用价值。软短路是导致储能系统热失控的关键诱因,通过引入H∞非线性观测器等先进算法,可显著提升BMS(电池管理系统)对电芯早期异常的感知能力。建议将此诊断逻辑集成至iSolarCloud智能运维平台,实现对大规模储能电站电芯状态的实时监测与预警,从而降低运维成本,提升系统全生命周期的安全性与可靠性。