找到 2 条结果 · 储能系统技术
基于增量容量曲线与S变换的电动汽车电池组健康状态估计
State-of-health estimation for EV battery packs via incremental capacity curves and S-transform
Siyi Tao · Jiangong Zhu · Yuan Lic · Siyang Chen 等10人 · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.397
准确估计电动汽车（EV）中电池的健康状态（SOH）对于缓解用户的续航焦虑具有重要作用。然而，云端电池管理系统（BMS）数据质量欠佳，加之电池正极材料的多样性，为开发适用于实际EV应用的通用SOH估计方法带来了显著挑战。本研究提出了一种基于充电过程的可推广特征提取框架。该方法从增量容量（IC）曲线中提取时域特征，并利用S变换提取频域特征，同时引入了电池间不一致性指标。为评估所提取特征的鲁棒性，本文采用实验室数据进行了验证。此外，通过针对不同容量和正极材料电池的实验，分析了温度对电池容量及所提取特征...
解读: 该研究提出的电池SOH估计方法对阳光电源储能系统(PowerTitan/ST系列PCS)及充电桩产品具有重要价值。通过增量容量曲线和S变换的多域特征提取,结合GRU-LightGBM融合模型,可显著提升BMS电池健康状态评估精度(MAPE<1.99%)。该技术框架可集成至iSolarCloud平台,...
一种基于云边智能的配电网分区与运行优化方法
A Cloud-Edge Intelligence-Based Optimization Method for Distribution Network Partitioning and Operation Considering Simulation Inaccuracy
Renjun Wang · Hongjun Gao · Haifeng Qiu · Longbo Luo 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
针对分布式可再生能源和负荷波动对配电网运行安全的影响，本文提出一种基于云边协同智能的优化方法，用于配电网分区与实时运行控制。该方法在云端集中训练，在边缘侧实时执行，通过新型分区策略降低计算负担，并引入开关重要性评估方法以压缩动作空间维度。建立多智能体马尔可夫决策过程模型，结合改进的混合多智能体软Actor-Critic算法与域随机化方法，提升策略在仿真与实际系统存在模型失配时的鲁棒性。IEEE 33节点系统及实际445节点网络的仿真验证了所提方法的有效性与优势。
解读: 该云边协同优化技术对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud平台具有重要应用价值。其云端训练-边缘执行架构可直接应用于ST系列储能变流器的分布式协调控制，通过多智能体强化学习实现储能集群的实时功率调度与电网分区管理。域随机化方法增强的鲁棒性可提升储能系统在模型失配场景下的控制可靠...