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排序:
智能化与AI应用 储能系统 电池管理系统BMS 机器学习 ★ 5.0

不同环境温度下锂离子电池的无源跨域荷电状态估计

Source-Free Cross-Domain State of Charge Estimation of Lithium-Ion Batteries at Different Ambient Temperatures

Liyuan Shen · Jingjing Li · Lin Zuo · Lei Zhu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年6月

针对锂离子电池荷电状态(SOC)估计中因环境温度变化导致的域偏移问题,本文提出了一种无源跨域迁移学习方法。该方法旨在解决不同工况下数据分布差异带来的模型性能下降,无需访问源域数据即可实现模型在目标域的自适应,提升了复杂环境下SOC估计的鲁棒性与准确性。

解读: 该技术对阳光电源的储能业务(PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS)具有极高价值。电池SOC的精准估算是BMS的核心,而环境温度是影响SOC精度的主要因素。通过引入无源跨域迁移学习,阳光电源可在不依赖大规模现场数据重训练的情况下,显著提升储能系统在极端气候下的SOC估计精度,延长...