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基于可视化单循环数据的锂离子电池循环寿命超早期预测
Ultra-Early Prediction of Lithium-Ion Battery Cycle Life Based on Visualized Single-Cycle Data
| 作者 | Wenjin Yang · Fanqi Min · Jingying Xie · Hengzhao Yang |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2025年5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 循环寿命预测 可视化数据 单循环 机器学习 电池管理系统 超早期预测 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种基于电池运行超早期单次充放电循环可视化数据的循环寿命预测框架。通过滑动窗口法将原始序列数据转化为图像，并利用欧几里得距离等方法进行特征提取，实现了对电池寿命的早期精准预测。
English Abstract
This article proposes a battery cycle life prediction framework based on the visualized data of a single charging-discharging cycle during the ultra-early stage of the battery operation. To develop the framework, a sliding window-based image construction method is proposed that divides the raw sequential data extracted from a single cycle into multiple sub-sequences and uses the Euclidean distance...
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SunView 深度解读
该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS）具有极高的应用价值。通过在电池运行初期实现寿命的超早期预测，可显著优化BMS的健康状态（SOH）评估算法，提升储能电站的运维效率。建议将此可视化预测模型集成至iSolarCloud平台，通过大数据分析实现储能资产的精细化管理，提前预警电池衰减风险，从而降低全生命周期的运维成本，并为储能系统的梯次利用和残值评估提供科学依据。