找到 25 条结果 · 储能系统技术
高倍率锂离子电池早期内部短路电阻识别的电流曲线优化
Current Profile Optimization for Accurate Early-Stage Internal Short Circuit Resistance Identification of High-Rate Lithium-ion Batteries
Guanzheng Li · Bin Li · Guirong Lu · Shuai Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
高倍率锂离子电池广泛应用于电动汽车及调频储能电站，但易产生锂枝晶引发内部短路（ISC），导致热失控。本文提出一种电流曲线优化方法，旨在实现早期ISC电阻的精确识别，为电池安全预警提供关键指标，对提升储能系统安全性具有重要意义。
解读: 该研究对于阳光电源PowerTitan和PowerStack等大型储能系统至关重要。作为全球储能领先企业，电池安全是核心竞争力。通过优化电流激励曲线实现ISC早期精准识别，可直接集成于阳光电源的BMS（电池管理系统）算法中，显著提升系统在调频等高倍率工况下的故障预警能力，降低热失控风险。建议研发团队...
基于充电容量差异分析的钠离子电池内部短路无模型定量诊断
Model-Free Quantitative Diagnosis of Internal Short Circuit for Sodium-Ion Batteries With Charging Capacity Difference Analysis
Gang Liu · Zhengpeng Gao · Mingqiang Lin · Xingtao Liu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
钠离子电池内部短路（ISC）引发的热失控严重威胁电动汽车及储能系统安全。本文提出一种基于充电容量差异分析的无模型定量诊断方法，旨在早期识别微小漏电故障，从而有效降低火灾与爆炸风险，提升储能系统的安全性与可靠性。
解读: 该研究对阳光电源PowerTitan和PowerStack等储能系统具有重要价值。随着钠离子电池在储能领域的商业化应用，其安全监测技术至关重要。该无模型诊断方法可集成至iSolarCloud智能运维平台及BMS算法中，通过分析充电过程中的容量差异，实现对电池内部短路的早期预警。这不仅能提升储能电站的...
用于锂离子电池故障诊断的零样本神经架构搜索微型实时紧凑型深度神经网络
Miniature Real-Time Compact Deep Neural Network With Zero-Shot Neural Architecture Search for Lithium-Ion Battery Fault Diagnosis
Zeyang Chen · Dezhi Xu · Chao Shen · Yujian Ye 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年4月
电池储能系统（BESS）对于现代能源管理至关重要，有助于可再生能源整合和电网稳定。然而，BESS的故障诊断需要大量的手动网络调优。为克服这一问题，我们提出了一种用于BESS故障诊断的零样本神经架构搜索方法。首先，将神经网络分解为分段线性函数，并计算此类函数的拉德马赫复杂度。为防止批量归一化（BN）层反复缩放拉德马赫复杂度而使网络比较失效，利用BN层的方差来近似拉德马赫复杂度。最后，通过8位量化对选定的模型进行压缩，以便在移动设备上部署。该方法仅需0.51个GPU小时即可达到99.42%的准确率，...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项基于零样本神经架构搜索的锂电池故障诊断技术具有重要的工程应用价值。该技术通过Rademacher复杂度理论自动优化神经网络结构，在0.51 GPU小时内即可达到99.42%的诊断准确率，这为我们大规模储能电站的智能运维提供了高效解决方案。 该技术的核心优势在于三...
协同分布对齐神经网络用于高性能变流器故障定位
Synergetic Distribution Align Neural Network for High-Performance Power Converters Fault Location
Wu Fan · Qiu Gen · Zhang Gang · Sheng Hanming 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月
基于深度学习的数据驱动方法在变流器故障诊断中表现优异，但普遍存在依赖故障样本、精度与鲁棒性不足的问题，限制了其在工业系统中的应用。本文提出一种小样本学习理论，通过共享特征提取器实现严格的跨域特征分布对齐，以同时获取域不变性与故障判别性特征，从而提升诊断性能。基于该理论，设计了一种具有嵌入式结构和参数分离训练机制的渐近特征分布对齐神经网络。该结构通过多层渐近特征约束实现严格分布对齐，并结合渐近损失函数提升训练稳定性。在多种变流器上的实验表明，即使在零样本条件下，该方法仍能准确识别多个开路故障位置，...
解读: 该协同分布对齐神经网络技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的智能运维具有重要应用价值。其零样本/小样本学习能力可解决工业现场故障数据稀缺问题，直接应用于iSolarCloud云平台的预测性维护模块。针对IGBT/SiC功率模块开路故障的精准定位能力，可显著提升PowerTitan大型...
奇偶时间对称磁耦合无线电力传输系统的功率和距离增强
Power and Distance Enhancement in Parity-Time Symmetric Magnetic Coupling Wireless Power Transfer Systems
Jun Hang · Xiaodong Wang · Zhengzheng Tian · Jie Fang 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月
提出通过负阻结构和高阶补偿拓扑增强奇偶时间对称磁耦合无线电力传输系统输出功率和传输距离的方法。该方法利用PT对称特性突破传统WPT系统传输距离限制，同时提高功率传输能力。理论分析和实验结果验证所提方法显著提升系统性能。
解读: 该PT对称WPT研究对阳光电源长距离无线充电技术创新有前瞻价值。突破传统传输距离限制的技术可应用于阳光探索特殊场景无线供电方案，如工业设备远距离充电。对阳光拓展WPT应用边界有启发意义。...
梯度提升特征选择用于串补输电线路集成故障诊断
Gradient Boosting Feature Selection for Integrated Fault Diagnosis in Series-Compensated Transmission Lines
Rab Nawaz · Abdul Wadood · Khawaja Khalid Mehmood · Syed Basit Ali Bukhari 等6人 · IEEE Access · 2025年4月
串补输电线路是现代电网的组成部分，增强系统可靠性和稳定性。然而，它们引入电压反转、谐波失真和非线性动态等挑战，使当代电力系统故障诊断复杂化。本研究引入创新方法分析故障信号波形，利用互联网和传感器技术进步提供时间序列形式的大量电压和电流数据。通过优化从特征提取到模型学习的每个数据处理阶段，所提系统有效解决故障检测、分类和定位作为多分类问题。特征提取与高效梯度提升特征选择集成确保高准确度、速度和计算效率，优于需要大量预处理的技术。该方法使用四种集成分类器实施：自适应提升AB、轻量梯度提升机LGBM、...
解读: 该故障诊断技术对阳光电源光伏储能系统智能运维具有重要价值。阳光大型地面电站和集中式储能站需要快速准确的故障检测和定位。该研究的梯度提升特征选择和多分类模型可集成到阳光iSolarCloud平台，实现电站级故障智能诊断。在输电线路并网场景下，阳光储能系统需要识别电网侧故障并快速响应。该RF和XGB算法...
一种用于识别锂离子电池内部短路电阻的快速无模型方法
A Fast Model-Free Method for Identifying Internal Short Circuit Resistance in Lithium-ion Battery
Guanzheng Li · Bin Li · Shuai Wang · Peiyu Chen 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年3月
内部短路是锂离子电池热失控的主要诱因。本文提出了一种新型、准确且快速的无模型内部短路电阻识别方法。通过Cramer-Rao下界分析，该方法能够有效提升电池早期故障检测的精度与响应速度，为电池安全管理提供关键技术支撑。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack及户用储能系统）具有极高的应用价值。电池安全是储能系统的核心，该无模型识别方法无需复杂的电池建模，计算效率高，非常适合集成至iSolarCloud智能运维平台及BMS系统中。通过在BMS中嵌入该算法，可实现对电芯内部短路故障的早期...
基于滑模观测器的储能系统双向交错变换器鲁棒开关故障诊断
Sliding Mode Observer-Based Robust Switch Fault Diagnosis of Bidirectional Interleaved Converters for Energy Storage System
Shengrong Zhuo · Yuqi Ma · Ruixin Zhang · Yigeng Huangfu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年2月
与储能系统相连的直流 - 直流功率变换器的可靠运行对于许多关键任务应用至关重要，而可靠的故障诊断在此类应用中必不可少。本文提出了一种基于滑模观测器的鲁棒开关开路故障诊断方法，并将其应用于储能系统的双向交错式降压/升压变换器。该方法利用滑模观测器生成残差，然后将残差发送至评估模块以做出故障决策。由于滑模控制算法具有鲁棒性，所生成的残差将开关故障与不确定性和干扰解耦。因此，该方法对电路参数不确定性和负载干扰具有很强的抗干扰能力。此外，由于作为诊断变量的电感电流处于闭环控制系统内，无需额外的传感器。仿...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项基于滑模观测器的开关故障诊断技术具有显著的应用价值。该技术针对双向交错式Buck/Boost变换器的开路故障诊断问题，与我司储能变流器（PCS）的核心拓扑结构高度契合，可直接应用于大规模储能电站的功率变换单元。 该技术的核心优势在于三个方面：首先，滑模控制算法的...
DC-DC变换器先进故障诊断方法：利用电信号的时间连续性
Advanced Fault Diagnosis Method for DC–DC Converters: Leveraging the Temporal Continuity of Electrical Signals
Li Wang · Zidong Wang · Chao Xu · Yiming Xu 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月
本文聚焦可靠的直流 - 直流转换器运行对现代电力电子设备稳定性的关键作用。解决了直流 - 直流转换器故障诊断中的一个常见问题：倾向于依赖局部特征拟合，而忽略了电信号的时间连续性。从数据处理的角度提出了一种利用自适应小波变换的创新诊断方法。该技术可以动态调整尺度和平移参数，以适应电路条件变化导致的电信号连续变化。从模型改进的角度，设计了扩展卷积胶囊网络模型。该模型通过多尺度特征提取、全局 - 局部注意力机制的融合以及全局向量分析，有效诊断故障特征。结果表明，本文方法能有效提取电信号的时间连续性特征...
解读: 作为全球领先的光伏逆变器和储能系统供应商，阳光电源的产品核心依赖于高可靠性的DC-DC变换器。该论文提出的基于时序连续性特征的故障诊断方法，对我们现有产品线具有重要应用价值。 从业务角度看，该技术直击当前诊断系统的痛点。传统方法侧重局部特征拟合，在光伏逆变器面对复杂光照变化、储能系统应对频繁充放电...
一种基于FCS-MPC的无阈值牵引逆变器开路故障诊断方法
An FCS-MPC-Based Threshold-Free Diagnosis Method for Open-Circuit Faults in Traction Inverters
Hongwei Tao · Yunquan Song · Zhen Huang · Yunjun Yu · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年1月
针对牵引系统中两电平逆变器常见的开路故障，提出一种基于有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）的无阈值故障诊断方法。通过分析正常与故障工况下的代价函数估计值生成残差序列，遍历该序列获取最小残差以定位故障，并引入残差变化率进行故障结果的二次确认。该方法无需设定阈值，也无需额外硬件。实验结果表明，该方法在参数失配情况下具有较强鲁棒性，可在八分之一个电周期内准确诊断开路故障，验证了其有效性和可行性。
解读: 该无阈值开路故障诊断技术对阳光电源储能变流器和新能源汽车产品线具有重要应用价值。针对ST系列储能变流器和PowerTitan系统，该方法可在八分之一电周期内快速诊断IGBT开路故障，无需额外传感器即可提升系统可靠性，降低硬件成本。对于车载OBC和电机驱动产品，基于FCS-MPC的诊断方法与现有控制策...
嵌入式系统电驱动故障诊断的平均池化降采样数据融合方法
Fault Diagnosis for Electric Drives Using Averagely Pooled and Downsampled Data Fusion on Embedded Systems
Jaehoon Shim · Gyu Cheol Lim · Sangwon Lee · Jung-Ik Ha · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年12月
提出嵌入式系统电驱动故障诊断的数据驱动方法,无需额外传感器或外部计算资源诊断霍尔电流传感器偏置/比例误差和功率开关开路故障。首先识别并建议电驱动系统中故障信息丰富的数据类型,使用统计分析提出候选输入数据类型的有效融合方法创建诊断模型。其次引入利用平均池化(AP)的降采样方法从DSP处理的大量原始数据中有效采样,保留关键信息同时减小数据量。最后提出采用神经网络(NN)分类器的诊断方案使用降采样数据准确诊断故障。通过分析和统计验证证明从采样到诊断的有效性。使用TMS320F28379S DSP展示实...
解读: 该嵌入式电驱动故障诊断技术对阳光电源电机驱动产品有重要应用价值。平均池化降采样方法可应用于新能源汽车OBC和电机控制器的实时故障诊断,在资源受限的嵌入式系统中实现高准确度诊断。神经网络分类器对ST储能系统的功率开关和传感器故障检测有借鉴意义,可提高系统可靠性和可维护性。该技术对阳光电源智能运维平台的...
一种基于低质量数据的三相逆变器功率开关开路故障鲁棒数据驱动诊断方法
A Robust Data-Driven Method for Open-Circuit Fault Diagnosis of Power Switches in Three-Phase Inverters With Low-Quality Data
Yang Xia · Yan Xu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年11月
机器学习（ML）技术在电力变换器故障诊断方面显示出了巨大潜力。然而，在实际应用中，诊断处理器所测量的数据可能会受到损坏，这会降低基于机器学习的诊断模型的性能。本文提出了一种鲁棒的数据驱动方法，用于在数据存在缺失值、异常值和噪声等低质量问题的情况下进行功率开关开路故障诊断。在离线阶段，首先训练一个鲁棒子空间矩阵，用于从缺失数据和异常值中恢复受损数据。然后，通过联合稀疏编码和变换学习对恢复后的数据进一步去噪，在此过程中可以得到一个变换权重矩阵。以处理后的数据作为输入，训练一个随机向量功能链接网络来生...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对三相逆变器功率开关开路故障诊断的鲁棒数据驱动方法具有重要的应用价值。作为全球领先的光伏逆变器和储能系统供应商，阳光电源在大规模光伏电站和储能项目中部署了海量的逆变器设备，功率开关作为核心器件，其故障诊断能力直接影响系统可靠性和运维成本。 该技术的核心优势在于其对低...
基于累积概率分布的锂离子电池组快速准确故障诊断方法
A Rapid-Accurate Fault Diagnosis Method Based on Cumulative Probability Distribution for Lithium-Ion Battery Packs
Zhen Zhang · Xin Gu · Ziheng Mao · Jinglun Li 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年10月
作为电池管理系统中的一项关键技术，故障诊断方法的迭代创新与发展正受到越来越多的关注。然而，早期故障相关的异常特征并不明显，通过传统诊断技术难以识别。为此，本文提出了一种基于累积概率分布（CPD）的锂离子电池组快速准确故障诊断方法。CPD算法可将电池电压序列转换为非时间序列。基于CPD算法设计了两种故障诊断子方法，包括以长期电压数据为输入的快速预检测方法A和以短期电压数据为输入的准确诊断方法B。此后，这些提出的方法在诊断效率和准确性之间取得了平衡。实验结果表明，所提出的方法能够检测电池早期故障并估...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项基于累积概率分布的锂电池故障诊断技术具有重要的工程应用价值。当前储能系统的安全性和可靠性是制约行业发展的关键瓶颈，而该技术通过将电池电压序列转换为非时间序列的创新方法，实现了早期故障的快速准确识别，这与我们在大规模储能电站运维中的实际需求高度契合。 该方法的双重...
基于多元多尺度样本熵的储能电站电池内部短路故障诊断
Internal Short-Circuit Fault Diagnosis for Batteries of Energy Storage Stations Based on Multivariate Multiscale Sample Entropy
Chao Li · Kaidi Zeng · Bin Li · Guanzheng Li 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年7月
电池储能站（BESS）中锂离子电池（LIBs）的安全性正受到越来越多的关注。为确保电池储能站的安全运行，有必要检测可能导致火灾或爆炸的电池内部短路（ISC）故障。本文提出了一种基于多元多尺度样本熵（MMSE）的电池早期内部短路故障诊断方法。该方法利用电池的电压、电流和温度来提取故障特征。采用小波去噪方法提高多元多尺度样本熵的性能。提出自适应阈值来诊断早期内部短路故障并防止误诊断。最后，通过内部短路故障实验和电池过充实验验证了所提出的早期内部短路诊断方法的有效性。利用实际电池储能站运行数据验证了该...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项基于多元多尺度样本熵（MMSE）的锂电池内短路故障诊断技术具有重要的应用价值。当前，我司储能产品线涵盖工商业储能和大型储能电站解决方案，电池安全监测是系统可靠性的核心痛点。该技术通过融合电压、电流、温度等多维数据进行早期故障预警，与我司现有BMS系统形成技术互补，...
基于电力电子技术的锂离子电池安全增强技术：电池管理视角的综述
Power Electronics-Based Safety Enhancement Technologies for Lithium-Ion Batteries: An Overview From Battery Management Perspective
Zhaoyang Zhao · Haitao Hu · Zhengyou He · Herbert Ho-Ching Iu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年7月
本文综述了基于电力电子技术的锂离子电池安全增强方案，重点探讨了电池管理系统（BMS）在提升安全性方面的作用。文章梳理了电力电子变换器在电池均衡、故障诊断及安全防护中的最新进展，为储能系统安全设计提供了理论参考。
解读: 该研究对阳光电源的PowerTitan和PowerStack等储能系统具有极高价值。通过电力电子技术实现更精细的电池管理（如主动均衡、快速故障切断），可显著提升系统全生命周期的安全性。建议研发团队将文中提及的先进故障诊断算法集成至iSolarCloud平台，实现对电芯状态的实时预警。同时，在PCS拓...
基于集成学习相关系数法的串联电池组电压传感器与短路故障鲁棒诊断
Ensemble Learning-Based Correlation Coefficient Method for Robust Diagnosis of Voltage Sensor and Short-Circuit Faults in Series Battery Packs
Guang Wang · Gaofeng Zhao · Jiale Xie · Kailong Liu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年7月
针对电动汽车电池组安全运行，本文提出了一种基于集成学习框架的改进相关系数（CC）故障诊断方法。该方法结合多元统计分析与贝叶斯概率理论，通过多窗口宽度选择，实现了对电池组电压传感器故障及短路故障的鲁棒性诊断，显著提升了故障检测的准确性与可靠性。
解读: 该研究直接服务于阳光电源储能业务的核心安全需求。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中，电池组的故障诊断是BMS（电池管理系统）的关键功能。该算法提出的集成学习与相关系数法，可有效提升BMS对电芯电压异常及短路故障的识别精度，降低误报率，从而增强系统的运行安全性。建议研发团队将...
一种用于锂离子电池阻抗快速测量的两阶段优化框架
A Two-Stage Optimization Framework for Fast Lithium-Ion Battery Impedance Measurement
Xinghao Du · Jinhao Meng · Jichang Peng · Qiao Peng 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年5月
在线电池阻抗监测对电池状态估计与故障诊断至关重要。针对现有技术成本高、精度差的问题，本文提出了一种两阶段优化框架，通过生成具有特定功率比例的二进制序列，实现了高效的阻抗测量，提升了电池系统监测的准确性与经济性。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）具有重要价值。电池阻抗是评估电池老化状态（SOH）和早期故障预警的核心指标。通过引入该两阶段优化框架，阳光电源可在iSolarCloud平台或BMS底层算法中集成更高效的在线阻抗监测功能，无需昂贵的外部测试设备即可实现对电...
一种模块化多电平半桥储能变换器中开关常见电气故障的诊断策略
A Novel Diagnosis Strategy for Switches With Common Electrical Faults in Modular Multi-Level Half-Bridge Energy Storage Converter
Qingsong Wang · Zhouliang Hong · Fujin Deng · Ming Cheng 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年4月
本文提出了一种针对模块化多电平半桥储能子模块开关的故障诊断策略，涵盖开路故障（OCF）和短路故障（SCF）。该策略通过分析各故障状态下子模块的电流路径，推导出输出电压表达式，从而实现对故障开关的快速定位与诊断。
解读: 该研究直接服务于阳光电源PowerTitan及ST系列储能变流器（PCS）的可靠性提升。模块化多电平（MMC）拓扑在大型储能系统中应用广泛，开关故障诊断是保障系统高可用性的核心技术。通过引入该诊断策略，可显著缩短系统故障响应时间，降低运维成本，并提升iSolarCloud智能运维平台在故障预警与精准...
电动汽车锂离子电池过放电的数据驱动故障诊断
Data-Driven Fault Diagnosis of Lithium-Ion Battery Overdischarge in Electric Vehicles
Naifeng Gan · Zhenyu Sun · Zhaosheng Zhang · Shiqi Xu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年4月
过放电会严重缩短锂离子电池寿命。本文提出一种数据驱动方法，旨在检测电池电压低于截止电压的过放电状态，从而预防电池损坏。该研究对于提升电池管理系统（BMS）的安全性与可靠性具有重要意义。
解读: 该研究对于阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack及户用储能系统）具有极高的应用价值。过放电保护是BMS的核心功能，通过引入数据驱动的故障诊断算法，可以显著提升系统在极端工况下的安全性，延长电池组使用寿命。建议将此类机器学习算法集成至iSolarCloud智能运维平台，通过云...
锂离子电池系统的多故障检测与隔离
Multi-fault Detection and Isolation for Lithium-Ion Battery Systems
Kai Zhang · Xiaosong Hu · Yonggang Liu · Xianke Lin 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年1月
锂离子电池系统中的各类故障威胁着性能与安全。由于故障特征相似，早期故障难以检测且易产生误报。本文提出了一种融合模型驱动与熵方法的在线多故障诊断策略，能够有效检测并隔离多种类型的电池故障。
解读: 该研究直接服务于阳光电源储能业务的核心安全需求。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中，电池簇的早期故障预警是提升系统可靠性的关键。该文提出的模型与熵融合诊断策略，可集成至iSolarCloud智能运维平台或BMS底层算法中，有效解决复杂工况下故障特征重叠导致的误报问题。建议研...
第 1 / 2 页