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电动汽车电池SOC和SOH估计的数据驱动方法综述
Data-Driven Approaches for Estimation of EV Battery SoC and SoH: A Review
Shahid Gulzar Padder · Jayesh Ambulkar · Atul Banotra · Sudhakar Modem 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
电动汽车EV技术已在交通行业奠定坚实基础。荷电状态SoC和健康状态SoH的精确评估对解决EV中的续航焦虑和意外故障问题至关重要。本文检查各种方法，包括库仑计数CC和开路电压OCV等传统方法、先进滤波器方法和现代数据驱动方法。讨论不同方法的广泛评估以及优缺点识别。使用机器学习算法的数据驱动估计在复杂电池管理系统中展现卓越准确性和适应性。电压、电流、时间和温度VCTT等外部电池参数以及阻抗和超声波数据等内部电池参数是数据驱动方法的主要组成部分。本研究中机器学习算法在预测和维持电动汽车电池寿命方面展现...
解读: 该SOC和SOH估计综述对阳光电源BMS技术路线规划有全面参考价值。阳光车载OBC和储能BMS需要准确的SOC/SOH估计算法。数据驱动方法相比传统方法的优势支持阳光引入机器学习技术。VCTT外部参数和阻抗内部参数的综合应用与阳光多传感器融合策略一致。该综述强调持续进步和开创性技术的必要性，可指导阳...
增强风力发电机可调度性的储能系统容量迭代启发式优化方法
An Iterative Heuristic Optimization Method for the Optimum Sizing of Battery Energy Storage System
Shubham Kashyap · Tirthadip Ghose · IEEE Access · 2025年1月
本研究旨在设计方法优化支持风能系统WES的储能系统BESS容量，以增强能源市场中的功率承诺灵活性。方法涉及三个关键步骤：(i)估算额定kW，(ii)初始化BESS额定kWh，(iii)基于启发式规则迭代调整BESS容量以防止负荷周期后SOC限制违规。为BESS生成三个真实负荷周期，其中一个基于最大误差值生成，其他负荷周期基于印度泰米尔纳德邦Agasthianpalli风电场预测误差正态分布曲线的均值和1σ生成。提出两个简单有效的启发式规则优化BESS容量，确保每天开始时最大SOC并全天维持SOC...
解读: 该储能容量优化技术直接对应阳光电源风储一体化解决方案。阳光在风电配储项目中需要精确计算储能容量以实现风电平滑输出和可调度性。该研究的启发式优化方法考虑SOC管理和负荷周期，可集成到阳光EMS系统的容量规划模块。在风电场储能配置中，该方法可优化阳光ST储能系统容量，平衡投资成本和调度收益。研究的双场景...