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基于短时特征的锂离子电池SOH估计数据驱动模型多目标优化
Multiobjective Optimization of Data-Driven Model for Lithium-Ion Battery SOH Estimation With Short-Term Feature
Lei Cai · Jinhao Meng · Daniel-Ioan Stroe · Jichang Peng 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年11月
锂离子电池广泛应用于储能系统（BESS）和电动汽车。数据驱动方法通过测量特征估计电池健康状态（SOH），但过多特征会降低精度并增加人工成本。本文提出了一种多目标优化方法，旨在通过精简特征集提升SOH估计的准确性与效率。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack系列）。SOH的高精度估计是BMS核心算法的关键，直接影响储能系统的全生命周期管理与电芯衰减预测。通过引入多目标优化算法精简特征，可显著降低iSolarCloud平台在处理海量电芯数据时的计算负载，提升远程运维的实时性。建...