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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
Tiantian Lin · Ziqiang Chen · Shiyao Zhou · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
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。
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...
一种串并联锂离子电池组的容错SoC估计方法
A Fault-Tolerant SoC Estimation Method for Series–Parallel Connected Li-Ion Battery Pack
Shiyao Zhou · Ziqiang Chen · Deyang Huang · Tiantian Lin · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年12月
准确的荷电状态（SoC）估计对锂电池系统的安全可靠运行至关重要。然而，由于电池开路（COC）故障导致的不一致性，串并联电池组的SoC估计仍面临挑战。本文提出了一种新型容错多模块SoC估计方法，旨在解决复杂连接结构下的状态监测难题。
解读: 该研究直接服务于阳光电源PowerTitan和PowerStack等大型储能系统。随着储能规模化应用，电池组串并联结构复杂，单体故障导致的不一致性是影响系统寿命和安全的核心痛点。该容错算法可集成至阳光电源的BMS（电池管理系统）中，显著提升系统在极端工况下的SoC估算精度，降低因单体故障导致的误报警...