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考虑实际工况的锂离子电池增量容量曲线确定方法对比研究
Comparative Study of Incremental Capacity Curve Determination Methods for Lithium-Ion Batteries Considering the Real-World Situation
| 作者 | Peng Liu · Yizhong Wu · Chengqi She · Zhenpo Wang · Zhaosheng Zhang |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2022年10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 机器学习 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 增量容量分析 健康状态 (SOH) 锂离子电池 电动汽车 电池管理系统 (BMS) 数据处理 充电条件 |
语言:
中文摘要
增量容量分析（ICA）是电池健康状态（SOH）评估的关键技术，但电动汽车在实际运行中充电条件不确定且数据不完整，限制了增量容量（IC）曲线的提取。本文针对真实工况下的IC曲线确定方法进行了深入对比分析，旨在提升复杂环境下电池状态评估的准确性与鲁棒性。
English Abstract
The incremental capacity analysis (ICA) method is a promising method in battery state of health (SOH) estimation studies. The incremental capacity (IC) curve determination is one of the critical parts of the ICA method. However, the uncertain and incomplete charging conditions of real-world electric vehicles (EVs) significantly limit the IC curve determination. This article provides a thorough ana...
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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，高精度的SOH估算对于保障电站全生命周期收益至关重要。通过引入更鲁棒的IC曲线提取算法，可显著提升iSolarCloud平台对电池衰减的预测精度，优化电池管理系统（BMS）的均衡策略与运维建议。建议研发团队将该方法集成至BMS算法库中，以应对储能电站复杂工况下的电池健康管理，降低运维成本，并为储能系统的梯次利用提供数据支撑。