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基于等效电路模型极化网络综合阻抗量化的快速电池参数辨识算法
Fast Battery Parameters Identification Algorithm Based on Equivalent Circuit Model Polarization Network Comprehensive Impedance Quantification
| 作者 | Zhihao Yu · Shunyuan Wang · Luning Liu · Yu Liu · Pengyu Cui · Ruituo Huai · Long Chang |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2025年11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 故障诊断 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 锂电池 等效电路模型 RC 网络 参数辨识 阻抗量化 电池管理系统(BMS) 瞬态响应 |
语言:
中文摘要
本文针对锂电池等效电路模型(ECM)中RC网络参数辨识难以收敛且缺乏明确工程物理意义的问题,提出了一种基于极化网络综合阻抗量化的参数辨识方法。该方法有效解决了多参数组合的最优解不唯一性,实现了电池动态特性的快速、准确辨识,为电池状态估计提供了更可靠的理论基础。
English Abstract
The RC network in the equivalent circuit model (ECM) can accurately describe the transient of lithium batteries. However, it has many combinations of optimal parameter values, which makes it difficult for the identification results of each parameter to converge to a clear quantitative value and to independently reflect engineering value. This article proposes a method of quantifying the impedance ...
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SunView 深度解读
该算法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。精确的电池参数辨识是BMS核心算法的基础,能够显著提升SOC/SOH估算的精度,优化电池组的一致性管理。在阳光电源的储能系统中,应用该快速辨识算法可提升PCS对电池动态响应的控制性能,增强系统在调峰调频等复杂工况下的运行稳定性,并为电池健康状态的早期预警提供技术支撑,从而降低运维成本,提升iSolarCloud平台的智能化运维水平。