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磷酸铁锂电池荷电状态与健康状态的偏差补偿联合估计
Bias-Compensated State of Charge and State of Health Joint Estimation for Lithium Iron Phosphate Batteries
| 作者 | Baozhao Yi · Xinhao Du · Jiawei Zhang · Xiaogang Wu · Qiuhao Hu · Weiran Jiang · Xiaosong Hu · Ziyou Song |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2025年2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 储能变流器PCS 用户侧储能 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 磷酸铁锂电池 荷电状态 (SOC) 健康状态 (SOH) 电压测量偏差 偏差补偿算法 电池管理系统 |
语言:
中文摘要
准确的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）估计对电池安全运行至关重要。由于磷酸铁锂（LFP）电池开路电压（OCV）曲线平坦，电压测量偏差严重影响估计精度。本文提出了一种偏差补偿算法，实现了LFP电池SOC和SOH的可靠联合估计。
English Abstract
Accurate estimation of the state of charge (SOC) and state of health (SOH) is crucial for safe and reliable operation of batteries. Voltage measurement bias strongly affects state estimation accuracy, especially in Lithium Iron Phosphate (LFP) batteries, owing to the flat open-circuit voltage (OCV) curves. This work introduces a bias-compensated algorithm to reliably estimate SOC and SOH of LFP ba...
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SunView 深度解读
该研究直接服务于阳光电源储能业务的核心痛点。LFP电池是PowerTitan和PowerStack系列产品的核心，其平坦的OCV曲线在实际应用中极易受传感器偏差影响，导致SOC估算漂移。该偏差补偿算法可集成至阳光电源的BMS（电池管理系统）中，显著提升系统在长周期运行下的SOC/SOH估算精度，减少运维干预。建议研发团队将其应用于iSolarCloud智能运维平台，通过云端大数据与本地算法协同，优化储能电站的充放电策略，提升系统全生命周期收益。