← 返回
面向锂离子电池跨工况容量估计的多源加权域自适应方法
Multisource Weighted Domain Adaptation for Cross-Conditions Capacity Estimation of Lithium-Ion Batteries
| 作者 | Hui Hua · Lifeng Wu |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2024年8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 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 容量估计 电池管理系统 域自适应 机器学习 退化过程 在线监测 |
语言:
中文摘要
准确的在线电池容量估计对BMS安全至关重要。由于锂离子电池在不同运行环境和负载条件下表现出差异化的退化过程，本文提出一种多源加权域自适应方法，旨在解决多工况下的无监督电池容量估计难题，提升复杂场景下的状态监测精度。
English Abstract
Accurate online lithium-ion battery capacity estimation is essential for ensuring the safety of battery management systems (BMS). Lithium-ion batteries exhibit varying dynamic degradation processes across different operating environments and load conditions (i.e., different domains). In real engineering scenarios, unsupervised battery capacity estimation under multiple operating conditions becomes...
S
SunView 深度解读
该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack储能系统具有极高的应用价值。目前储能系统在不同电网环境（如调峰、调频）及温度工况下，电池衰减特性差异巨大，传统的BMS算法往往难以兼顾泛化性。通过引入域自适应（Domain Adaptation）算法，可显著提升iSolarCloud智能运维平台对大规模储能电站电池健康状态（SOH）的预测精度，减少运维成本，并优化电池簇的寿命管理策略。建议研发团队将此算法集成至下一代BMS控制策略中，以应对复杂工况下的电池全生命周期管理需求。