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面向锂离子电池测量不确定性的精确状态估计集成框架
Integrated Framework for Accurate State Estimation of Lithium-Ion Batteries Subject to Measurement Uncertainties
| 作者 | Muhammad Saeed · Shuai Lu · Ziyou Song · Xiaosong Hu |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2024年7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 可靠性分析 智能化与AI应用 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 锂离子电池 电池管理系统（BMS） 状态估计 测量不确定性 非线性系统 传感器精度 |
语言:
中文摘要
本文针对锂离子电池管理系统（BMS）中传感器测量不确定性导致的估计误差问题，提出了一种精确的状态估计集成框架。该方法旨在克服电池非线性特性带来的挑战，通过优化传感器不确定性检测与状态估计机制，提升BMS对电池荷电状态（SOC）及健康状态（SOH）的监测精度，从而增强储能系统的安全性和可靠性。
English Abstract
The effectiveness of a battery management system (BMS) in lithium-ion batteries (LIBs) is significantly dependent on the accuracy of battery sensors. However, owing to the highly nonlinear nature of LIBs, detecting small uncertainties in sensor measurements, which can lead to high estimation errors, poses a remarkable challenge. Moreover, in conventional BMS, sensor uncertainty detection and state...
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SunView 深度解读
该研究直接服务于阳光电源PowerTitan和PowerStack等储能系统核心BMS算法的优化。在大型储能电站中，传感器精度对电池簇的一致性管理至关重要。该框架提出的不确定性处理方法，有助于提升阳光电源iSolarCloud平台在电池全生命周期状态监测的准确性，降低因测量误差导致的过充过放风险。建议研发团队将其引入BMS算法库，以提升系统在复杂工况下的运行稳定性，并为未来高精度电池诊断功能提供技术支撑。