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基于多域迁移学习的电池健康状态估计
Battery Health Estimation Based on Multidomain Transfer Learning
| 作者 | Hanmin Sheng · Biplob Ray · Shaben Kayamboo · Xintao Xu · Shafei Wang |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2024年4月 |
| 技术分类 | 智能化与AI应用 |
| 技术标签 | 储能系统 电池管理系统BMS 机器学习 深度学习 故障诊断 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 电池健康状态估计 SOH 机器学习 迁移学习 概念漂移 电池管理系统 |
语言:
中文摘要
机器学习在电池健康状态（SOH）估计中具有显著优势，但面临数据分布差异带来的概念漂移挑战。本文提出一种多域迁移学习方法，旨在解决训练集与测试集分布不一致的问题，从而提升电池SOH估计的准确性与鲁棒性。
English Abstract
Machine learning methods are expected to play a significant role in battery state of charge (SOH) estimation, leveraging their strengths in self-learning and nonlinear fitting. One of the key challenges in SOH estimation is the concept drift issue, which refers to changes in the data distribution between the training and test datasets. General machine learning methods assume that the training data...
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SunView 深度解读
该技术对阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack系列）具有极高价值。电池健康状态（SOH）的精准评估是提升储能系统全生命周期经济性的核心。目前储能电站面临工况复杂、数据分布差异大的挑战，引入多域迁移学习算法，可显著提升iSolarCloud平台对大规模储能电站的运维精度，减少电池衰减预测误差。建议研发团队将其集成至BMS算法库中，以优化电池簇的均衡策略与寿命管理，进一步增强阳光电源储能系统在电网侧及工商业侧的市场竞争力。