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基于深度嵌入聚类的锂离子电池储能系统不一致性识别
Inconsistency identification for Lithium-ion battery energy storage systems using deep embedded clustering
Zhen Chen · Weijie Liu · Di Zhou · Tangbin Xi 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.388
摘要 不一致性是导致锂离子电池组性能下降的关键因素。准确识别不一致电池对电池储能系统（ESS）的健康管理具有重要意义。现有大多数方法依赖先验知识，且难以获得电池动态特性的最优表征，因而不再适用于不一致性水平随时间变化的在线场景。本文提出一种基于深度嵌入聚类的电池储能系统在线无监督多层级不一致性识别方法。首先，通过一种改进的自编码器从充放电电压曲线中提取具有判别性的潜在表征，该自编码器同时考虑信息保留能力和重构误差。其次，构建基于改进自编码器与K均值算法的深度嵌入聚类模型，并设计一种贪心算法交替优...
解读: 该深度嵌入聚类技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统的电池健康管理具有重要价值。通过无监督学习实现多层级不一致性识别,可集成至iSolarCloud平台实现在线预测性维护,提升BMS诊断能力。该方法无需先验知识、适应时变特性的优势,可优化ESS全生命周期管理策略,降低电池簇退化风...
优化储能容量以增强韧性：海上风电场案例
Optimizing energy storage capacity for enhanced resilience: The case of offshore wind farms
Weijie Pan · Ekundayo Shitt · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
摘要 本文研究了在面对导致短期至中期停电的高影响低概率（HILP）事件时，不同海上风电场（OWF）网络配置对电池储能系统（BESS）最优容量的影响。由于占地面积较小且能源产出潜力较高，大规模海上风电场近年来受到投资者越来越多的关注。然而，外部环境、内部安装结构以及距离陆上设施较远等因素给海上风电场的运行和能源供应稳定性带来了重大挑战。这些因素使得系统极易受到HILP突发事件的影响，而灾后及时管理（例如修复海底输电电缆故障）也极为困难。尽管BESS长期以来被视为提升系统韧性的可行策略，但关于确定最...
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统在海上风电场景具有重要指导意义。论文提出的16%日发电量最优储能容量配置方法,可直接应用于我司海上风电储能解决方案设计。建议结合我司GFM控制技术和iSolarCloud平台的预测性维护功能,针对海上风电HILP事件开发专用储能容量优化算法...