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一种基于模型与数据驱动相结合的串并联电池组多故障诊断方法
A Combined Model-Based and Data-Driven Multi-Fault Diagnosis Method for Series–Parallel Battery Packs
| 作者 | Tiantian Lin · Ziqiang Chen · Shiyao Zhou |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2025年8月 |
| 技术分类 | 储能系统技术 |
| 技术标签 | 储能系统 故障诊断 电池管理系统BMS 机器学习 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 多故障诊断 锂离子电池 串并联连接 基于模型 数据驱动 H-infinity滤波器 电池管理系统 |
语言:
中文摘要
针对锂离子电池系统安全运行，本文提出了一种基于改进非冗余交叉电压测量拓扑的串并联电池组多故障诊断方法。该方法结合了基于模型的方法（双H无穷滤波器）与数据驱动技术，有效提升了复杂电池系统中多故障识别的准确性与可靠性。
English Abstract
Multifault diagnosis is of great significance for the safe operation of lithium-ion battery (LIB) systems. A combined model-based and data-driven multifault diagnosis method based on an improved nonredundant cross-over voltage measurement topology is proposed for series–parallel connected LIB systems in this article. First, a reference module is selected and dual H-infinity filter is employed to e...
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SunView 深度解读
该研究直接服务于阳光电源的储能业务，特别是PowerTitan和PowerStack系列大型储能系统。随着储能系统容量的不断扩大，串并联电池组的故障诊断难度显著增加。该方法提出的模型与数据驱动融合诊断策略，可深度集成至阳光电源的iSolarCloud智能运维平台及BMS系统中，实现对电芯级故障的早期预警与精准定位，显著提升系统安全性。建议研发团队关注该拓扑改进方案，以优化大规模储能系统的电池监控架构，降低运维成本，提升产品全生命周期可靠性。