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结合元学习与CNN-LSTM算法的锂离子电池健康状态估计
Combined Meta-Learning With CNN-LSTM Algorithms for State-of-Health Estimation of Lithium-Ion Battery
| 作者 | Tiancheng Ouyang · Yingying Su · Chengchao Wang · Song Jin |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2024年8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 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 锂离子电池 健康状态 (SOH) 元学习 CNN-LSTM 电池管理系统 深度学习 |
语言:
中文摘要
针对锂离子电池实际运行工况复杂导致健康状态（SOH）估计泛化能力差的问题，本文提出了一种结合元学习与CNN-LSTM的SOH估计方法。该方法通过元学习框架提升模型在不同工况下的适应性，有效解决了传统深度学习模型对大规模数据依赖及泛化性不足的难题。
English Abstract
Due to the complexity of the actual operating conditions of lithium-ion batteries, accurately estimating their state-of-health (SOH) often requires a significant amount of battery data, but most of the current SOH estimation methods lack generalizability. To address this issue, this article proposes a meta-learning SOH estimation method, which combines the meta-learning model with the convolutiona...
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SunView 深度解读
该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack等储能系统至关重要。目前BMS在全生命周期SOH预测上存在精度与泛化性的平衡难题，元学习算法能显著提升系统在不同环境温度、充放电倍率下的电池寿命评估准确度。建议将此算法集成至iSolarCloud智能运维平台，通过云端大数据训练与边缘侧BMS部署相结合，优化储能电站的资产管理，降低运维成本，并为电池梯次利用及全生命周期健康管理提供核心技术支撑。