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基于物理的锂离子电池电化学模型参数辨识及其双种群优化方法
Physics-based parameter identification of an electrochemical model for lithium-ion batteries with two-population optimization method
Aina Tian · Kailang Dong · Xiao-Guang Yang · Yuqin Wang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
摘要 伪二维（P2D）模型因其基于物理原理的高精度，在电池管理系统中展现出日益广阔的应用前景。然而，由于难以准确辨识多个参数，且常出现求解不收敛的问题，限制了其实际应用效果。传统的数据驱动型P2D模型参数辨识方法虽然先进，但通常需要大量数据，且缺乏必要的物理机理洞察，容易导致过拟合。为应对上述挑战，本研究首先开展参数敏感性分析，以确定各类参数辨识的最佳条件；进而提出一种双种群多目标优化算法，高效地筛选出非劣解参数集。该算法的独特之处在于引入非收敛种群，以增强狼群种群的更新过程，从而提升参数辨识的...
解读: 该P2D模型参数辨识技术对阳光电源储能系统具有重要价值。通过双种群优化算法精确识别23个电池参数,可显著提升ST系列PCS和PowerTitan储能系统的BMS精度,动态工况下电压预测误差控制在9mV以内。该物理驱动方法可增强iSolarCloud平台的电池健康状态评估和预测性维护能力,避免纯数据驱...
将电动汽车与离网风电捆绑：高电价市场的策略
Bundling electric vehicles with off-grid wind power: A strategy for high-electricity-Price markets
Ke Gong · Shiyun Wang · Chu Xiong · Sidun Fang 等8人 · Applied Energy · 预计 2026年5月 · Vol.410
本文探讨在高电价市场中，将电动汽车充电负荷与离网风电系统协同运行的经济性与技术可行性，重点分析能量匹配、储能缓冲及系统调度策略。
解读: 该研究契合阳光电源风电变流器及构网型储能系统（如PowerTitan）在离网/弱网场景的应用拓展。阳光电源ST系列PCS和PowerStack可作为风电侧双向变流与EV充放电协同的核心枢纽，建议强化离网模式下VSG或下垂控制算法，并集成iSolarCloud实现EV负荷预测与风电出力联合优化，支撑海...