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基于可解释全维统计分析的车载电池组软短路故障诊断

Soft Short-Circuit Fault Diagnosis for Vehicular Battery Packs With Interpretable Full-Dimensional Statistical Analytics

作者 Fei Peng · Shuai Jiang · Yuanzhe Zhao · Linjie Ren
期刊 IEEE Transactions on Power Electronics
出版日期 2024年9月
技术分类 储能系统技术
技术标签 故障诊断 电池管理系统BMS 储能系统 机器学习
相关度评分 ★★★★ 4.0 / 5.0
关键词 软短路故障 电池组 故障诊断 可解释性分析 锂离子电池 热失控 虚拟电压测量
语言:

中文摘要

本文针对车载锂离子电池组软短路故障诊断的挑战,提出了一种基于改进虚拟电压测量流式差分矩阵的全维统计分析方法。该方法通过全维特征提取与可解释性分析,有效提升了电池组内部短路故障的检测精度与诊断可靠性,为预防电池热失控提供了技术支撑。

English Abstract

Severe thermal runaway is induced in the majority by short-circuit faults inside battery packs in vehicular applications. In this article, the challenging issue of interpretable soft short-circuit fault diagnosis for lithium-ion battery packs is investigated comprehensively. By using the streaming differential matrices from improved virtual voltage measurement, a full-dimensional statistical analy...
S

SunView 深度解读

该技术对阳光电源的储能业务(如PowerTitan、PowerStack系列)具有重要参考价值。随着储能系统规模化应用,电池安全是核心痛点。该研究提出的软短路故障诊断方法,可深度集成至阳光电源的BMS(电池管理系统)及iSolarCloud智能运维平台中,通过高精度的故障预警替代传统的阈值报警,显著提升储能电站的安全性。建议研发团队关注该算法在大型液冷储能系统中的工程化落地,利用其可解释性特征,优化电池健康状态评估,降低运维成本,提升产品全生命周期可靠性。