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基于模型的储能系统SOC与SOH实时估计
Real-Time Model-Based Estimation of SOC and SOH for Energy Storage Systems
| 作者 | Mario Cacciato · Giovanni Nobile · Giuseppe Scarcella · Giacomo Scelba |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2017年1月 |
| 技术分类 | 储能系统技术 |
| 技术标签 | 储能系统 储能变流器PCS 电池管理系统BMS 故障诊断 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 储能系统 SOC估计 SOH估计 电池建模 电化学电池 控制算法 |
语言:
中文摘要
为充分挖掘电池潜力，需建立精确的电化学模型。本文旨在通过实时估计电池组的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH），为储能系统（ESS）的控制算法设计提供精确依据，并对现有的SOC与SOH估计方法进行了综述。
English Abstract
To obtain a full exploitation of battery potential in energy storage applications, an accurate modeling of electrochemical batteries is needed. In real terms, an accurate knowledge of state of charge (SOC) and state of health (SOH) of the battery pack is needed to allow a precise design of the control algorithms for energy storage systems (ESSs). Initially, a review of effective methods for SOC an...
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SunView 深度解读
该研究直接服务于阳光电源PowerTitan和PowerStack等储能系统核心控制逻辑。精确的SOC/SOH估计是BMS（电池管理系统）的核心，直接影响PCS（储能变流器）的充放电策略、系统调峰调频的响应精度以及电池寿命管理。建议将该模型算法集成至iSolarCloud智能运维平台，通过实时监测与预测，提升电站资产的精细化管理水平，降低运维成本，并为未来构网型（GFM）储能系统的电池安全边界控制提供理论支撑。