面向多目标工况的电池健康状态估计的多源域元学习网络

Multisource Domain Metalearning Network for Battery State-of-Health Estimation Under Multitarget Working Conditions

作者	Mengqi Miao · Chaoang Xiao · Jianbo Yu
期刊	IEEE Transactions on Power Electronics
出版日期	2025年7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	健康状态(SOH) 电池健康预测域偏移域自适应元学习电池管理系统

语言:

中文摘要

电池健康状态（SOH）估计对电池寿命预测至关重要。工况差异导致的域偏移现象是准确估计SOH的主要障碍。本文提出一种多源域元学习网络，通过最小化不同工况下的分布差异，解决电池SOH估计中的域偏移问题，提升在多目标工况下的预测精度。

English Abstract

State of health (SOH) estimation is important in battery health prognostics. The discrepancy in working conditions gives rise to the phenomenon of domain shift, which presents a significant obstacle to the accurate estimation of battery SOH. Domain adaptation (DA) has been widely used to solve the domain shift problem in battery SOH estimation by minimizing the distribution discrepancy between dif...

SunView 深度解读

该研究直接服务于阳光电源的储能业务核心需求。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中，电池全生命周期的SOH精准评估是保障系统安全与收益的关键。该元学习算法能有效解决不同温度、充放电倍率等复杂工况下的数据分布偏移问题，显著提升BMS的预测精度。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端模型部署，优化储能电站的调峰调频策略，延长电池组使用寿命，降低运维成本，进一步巩固公司在储能系统智能化管理领域的领先地位。