找到 77 条结果 · IEEE Transactions on Power Electronics
利用电池系统局部层级控制提高独立直流微电网中光储系统的效率
Efficient Improvement of Photovoltaic-Battery Systems in Standalone DC Microgrids Using a Local Hierarchical Control for the Battery System
Yun Yang · Yaxiao Qin · Siew-Chong Tan · Shu Yuen Ron Hui · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年11月
本文针对独立直流微电网中光储系统的电池控制问题，提出了一种局部层级控制（LHC）策略。该方法在保证光伏组件最大功率点跟踪（MPPT）的同时，优化了电池荷电状态（SOC）的管理，有效提升了系统的运行效率与稳定性。
解读: 该研究提出的局部层级控制（LHC）策略对阳光电源的PowerTitan和PowerStack系列储能系统具有重要参考价值。在独立微电网或离网应用场景中，该控制算法能更精准地平衡光伏发电与电池储能的能量调度，提升系统整体转换效率。建议研发团队将此分层控制逻辑集成至iSolarCloud智能运维平台或P...
一种电动汽车锂离子电池组传感器故障诊断方法
A Sensor Fault Diagnosis Method for a Lithium-Ion Battery Pack in Electric Vehicles
Rui Xiong · Quanqing Yu · Weixiang Shen · Cheng Lin 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年10月
在电动汽车中，电池管理系统（BMS）高度依赖电流、电压和温度测量来估算荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）。因此，确保传感器正常运行对于保护电池安全至关重要。本文提出了一种简单有效的基于模型的传感器故障诊断方法。
解读: 该研究对于提升阳光电源储能系统（如PowerTitan、PowerStack）的安全性具有重要参考价值。储能系统在长周期运行中，传感器故障可能导致BMS误判，进而引发电池过充过放风险。该基于模型的诊断方法可集成至iSolarCloud平台或BMS底层算法中，实现对电芯级电压、电流及温度传感器的实时在...
基于克拉默-拉奥界分析的锂离子电池荷电状态与健康状态联合估计电流剖面优化
Current Profile Optimization for Combined State of Charge and State of Health Estimation of Lithium Ion Battery Based on Cramer–Rao Bound Analysis
Ziyou Song · Xiaogang Wu · Xuefeng Li · Jing Sun 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年7月
本文针对锂离子电池的荷电状态（SoC）与健康状态（SoH）在线估计问题，基于一阶等效电路模型（ECM），采用多尺度扩展卡尔曼滤波进行参数与状态估计。研究指出电池激励电流剖面对估计精度影响显著，通过克拉默-拉奥界（CRB）分析优化电流激励，旨在提升电池管理系统的估计效率与可靠性。
解读: 该研究直接服务于阳光电源储能业务的核心——电池管理系统（BMS）。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中，精准的SoC/SoH估计是实现电池簇均衡管理、延长循环寿命及保障安全运行的关键。通过CRB理论优化电流激励剖面，可提升BMS在复杂工况下的状态感知精度，减少因估算偏差导致的...
针对锂离子电池模型失配的精确荷电状态估计：一种联合移动视界估计方法
Accurate State of Charge Estimation With Model Mismatch for Li-Ion Batteries: A Joint Moving Horizon Estimation Approach
Jia-Ni Shen · Jia-Jin Shen · Yi-Jun He · Zi-Feng Ma · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年5月
精确的荷电状态（SOC）估计对锂电池的安全管理及充放电控制至关重要。然而，电池一致性差异及动态特性变化导致的模型失配问题，常使传统基于模型的SOC估计精度受限。本文提出一种联合移动视界估计（MHE）方法，旨在有效解决模型失配带来的估计误差，提升电池状态监测的鲁棒性与准确性。
解读: 该研究直接服务于阳光电源PowerTitan、PowerStack等储能系统及BMS核心算法的优化。在大型储能电站中，电池组的一致性衰减是长期运行的痛点，模型失配会导致SOC估算偏差，进而影响电池均衡与可用容量。引入移动视界估计（MHE）算法，能够显著提升BMS在复杂工况下的SOC估计精度，延长电池...
用于交流微电网并网功率控制与储能容量削减的混合电力弹簧
Hybrid Electric Springs for Grid-Tied Power Control and Storage Reduction in AC Microgrids
Ming-Hao Wang · Tian-Bo Yang · Siew-Chong Tan · S. Y. Hui · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年4月
传统可再生能源通过电池储能系统（BESS）并网，电池功率受限于发电与电网功率差，导致SoC控制困难且储能需求增加。本文提出一种混合电力弹簧技术，通过解耦功率波动与储能需求，实现更优的并网功率控制，有效降低储能系统容量配置。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack系列储能系统具有重要参考价值。通过引入混合电力弹簧概念，可优化储能变流器（PCS）的控制策略，在微电网应用场景中实现更精细的功率平抑。这不仅能提升系统对可再生能源波动的适应性，还能通过降低对电池容量的依赖，提升阳光电源储能解决方案的经济性与...
锂离子电池电化学阻抗谱的荷电状态相关多项式等效电路建模
State of Charge-Dependent Polynomial Equivalent Circuit Modeling for Electrochemical Impedance Spectroscopy of Lithium-Ion Batteries
Qian-Kun Wang · Yi-Jun He · Jia-Ni Shen · Xiao-Song Hu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年10月
本文探讨了利用电化学阻抗谱（EIS）分析锂离子电池反应动力学及传输机制，并将其作为一种非破坏性工具用于荷电状态（SOC）估计。研究重点在于量化SOC对等效电路模型（ECM）参数的影响，通过多项式建模提升电池状态监测的精度与可靠性。
解读: 该研究对于阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS）具有极高价值。精确的SOC估计是BMS核心算法的基础，直接影响储能系统的充放电策略、容量保持率及安全性。通过引入SOC相关的多项式等效电路模型，阳光电源可进一步优化iSolarCloud平台的电池健康状态（SO...
一种结合灰色模型与遗传算法的锂离子电池荷电状态估计新方法
A Novel State-of-Charge Estimation Method of Lithium-Ion Batteries Combining the Grey Model and Genetic Algorithms
Lin Chen · Zhengzheng Wang · Zhiqiang Lu · Junzi Li 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年10月
为保障电动汽车电池安全运行并优化能量利用，准确估计荷电状态（SoC）至关重要。本研究提出了一种基于灰色模型（GM）与遗传算法（GA）的SoC估计新方法，无需依赖高计算复杂度的电池高保真模型，实现了高效的SoC预测。
解读: 该研究提出的轻量化SoC估计算法对阳光电源的储能业务具有重要价值。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中，BMS的计算资源有限，该方法无需高保真模型即可实现高精度SoC估计，有助于提升电池组的一致性管理和全生命周期利用率。建议研发团队评估该算法在嵌入式BMS控制器中的移植可行性...
考虑均衡电流的锂电池组SOC估算
SOC Estimation of Lithium-Ion Battery Pack Considering Balancing Current
Zhiliang Zhang · Xiang Cheng · Zhou-Yu Lu · Dong-Jie Gu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年3月
针对电池组SOC估算中电芯差异导致精度不足，以及基于单体建模计算资源消耗过大的问题，本文提出了一种考虑均衡电流的电池组SOC估算方法。该方法有效解决了均衡电流对SOC估算精度的干扰，提升了电池管理系统在实时应用中的性能。
解读: 该研究直接服务于阳光电源储能业务的核心BMS技术。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中，电芯一致性管理是提升系统可用容量和寿命的关键。通过引入均衡电流补偿算法，可显著优化BMS的SOC估算精度，减少因估算偏差导致的电池过充或过放风险。建议研发团队将该算法集成至iSolarCl...
一种用于荷电状态与容量估计的多尺度双H无穷滤波器的电池在环测试与验证方法
A Lithium-Ion Battery-in-the-Loop Approach to Test and Validate Multiscale Dual H Infinity Filters for State-of-Charge and Capacity Estimation
Cheng Chen · Rui Xiong · Weixiang Shen · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年1月
本文针对电动汽车电池的高效安全运行，提出了一种多尺度双H无穷滤波器（HIF）方法，用于同步估计电池的荷电状态（SoC）与容量。通过电池在环（BiL）测试平台验证了该方法在处理容量与SoC强耦合问题上的有效性，显著提升了状态估计的精度与鲁棒性。
解读: 该研究对于阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS）具有极高的应用价值。精确的SoC与容量估计是BMS的核心算法，直接决定了储能系统的可用容量与循环寿命。多尺度双H无穷滤波算法能有效应对电池老化带来的参数漂移，提升系统在全生命周期内的运行精度。建议研发团队将该算...
基于AEKF与小波变换矩阵的锂离子电池SOC估计
SOC Estimation of Lithium-Ion Batteries With AEKF and Wavelet Transform Matrix
Zhi-Liang Zhang · Xiang Cheng · Zhou-Yu Lu · Dong-Jie Gu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年10月
针对电动汽车复杂电磁环境下电流和电压信号易受噪声干扰导致SOC估计误差的问题，本文提出了一种基于小波变换矩阵（WTM）的去噪方法。该方法能有效处理非平稳信号，在降低计算负担的同时，显著提升了自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）在SOC估计中的精度与鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack及户用储能系统）具有重要价值。在大型储能电站及工商业储能应用中，电流电压传感器的测量噪声是影响BMS SOC估算精度的核心痛点。引入小波变换矩阵去噪算法，可显著提升BMS在复杂电磁干扰环境下的状态感知能力，延长电池寿命并提高系统安...
基于硬件在环验证的锂离子电池组荷电状态与能量状态估计算法
Lithium-Ion Battery Pack State of Charge and State of Energy Estimation Algorithms Using a Hardware-in-the-Loop Validation
Yongzhi Zhang · Rui Xiong · Hongwen He · Weixiang Shen · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年6月
本文提出了一种自适应H无穷滤波方法，用于估计锂离子电池组的荷电状态（SOC）和能量状态（SOE）。该方法利用协方差匹配技术自适应更新系统和观测噪声协方差，并结合递归最小二乘法实时辨识电池模型参数，并通过硬件在环（HIL）实验验证了其有效性。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的储能业务核心竞争力。精确的SOC/SOE估计是PowerTitan和PowerStack等大型储能系统安全运行与高效调度的基石。自适应滤波算法能有效应对电池老化及复杂工况下的参数漂移，提升BMS的估算精度，从而优化电池组的一致性管理，延长系统寿命。建议将该算法集成至iSol...
一种用于集成可重构变换器电池模块间荷电状态均衡的负载分配策略
A Load-Sharing Strategy for the State of Charge Balancing Between the Battery Modules of Integrated Reconfigurable Converter
Milad Momayyezan · Branislav Hredzak · Vassilios G. Agelidis · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年5月
针对高压串联电池模块系统中的集成可重构变换器（IRC），本文提出了一种负载分配策略。该拓扑支持多种运行模式，包括负载供电、电池均衡、再生制动、充电及备用模式。通过该策略，可有效实现电池模块间的荷电状态（SOC）均衡，优化电池组的整体性能与寿命。
解读: 该研究直接关联阳光电源PowerTitan及PowerStack等储能系统核心技术。在大型储能系统中，电池簇内各模块的SOC不一致性是影响系统可用容量和寿命的关键痛点。该集成可重构变换器（IRC）拓扑通过电路重构实现均衡，为阳光电源优化PCS与BMS的协同控制提供了新思路。建议研发团队关注该拓扑在降...
一种用于孤岛交流微电网中分布式储能单元的多功能无线下垂控制方法
A Multifunctional and Wireless Droop Control for Distributed Energy Storage Units in Islanded AC Microgrid Applications
Xiaofeng Sun · Yancong Hao · Qingfeng Wu · Xiaoqiang Guo 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年1月
本文提出了一种用于交流微电网中分布式储能单元（DESUs）的多功能无线下垂控制方法。通过采用基于荷电状态（SoC）的P-f下垂控制，实现了各储能单元的SoC均衡，从而延长了电池使用寿命并充分利用了储能容量。该方法无需通信链路，增强了系统的鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack储能系统具有重要参考价值。在多机并联的微电网或离网应用场景中，通过改进下垂控制策略实现SoC均衡，可有效避免电池组间的环流问题，延长系统整体寿命。建议研发团队将此无线控制策略集成至PCS控制算法中，以提升阳光电源储能系统在复杂微电网环境下的...
基于模型的储能系统SOC与SOH实时估计
Real-Time Model-Based Estimation of SOC and SOH for Energy Storage Systems
Mario Cacciato · Giovanni Nobile · Giuseppe Scarcella · Giacomo Scelba · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年1月
为充分挖掘电池潜力，需建立精确的电化学模型。本文旨在通过实时估计电池组的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH），为储能系统（ESS）的控制算法设计提供精确依据，并对现有的SOC与SOH估计方法进行了综述。
解读: 该研究直接服务于阳光电源PowerTitan和PowerStack等储能系统核心控制逻辑。精确的SOC/SOH估计是BMS（电池管理系统）的核心，直接影响PCS（储能变流器）的充放电策略、系统调峰调频的响应精度以及电池寿命管理。建议将该模型算法集成至iSolarCloud智能运维平台，通过实时监测与...
可重构电池储能系统模块间荷电状态均衡的分布式控制
Distributed Control for State-of-Charge Balancing Between the Modules of a Reconfigurable Battery Energy Storage System
Thomas Morstyn · Milad Momayyezan · Branislav Hredzak · Vassilios G. Agelidis · IEEE Transactions on Power Electronics · 2016年11月
本文提出了一种用于可重构电池储能系统模块间荷电状态（SoC）均衡的分布式控制策略。通过稀疏通信网络共享SoC信息，各自主模块协同工作以实现SoC均衡，该策略在降低通信需求方面具有显著优势。
解读: 该研究对于阳光电源的PowerTitan和PowerStack系列储能系统具有重要参考价值。目前大容量储能系统面临电池簇间及模块间SoC不一致导致的容量衰减和利用率下降问题。该分布式控制策略能够提升BMS的精细化管理水平，减少对集中式控制器的依赖，增强系统的鲁棒性。建议研发团队将其应用于下一代模块化...
基于自适应无迹卡尔曼滤波与支持向量机的锂聚合物电池荷电状态估计
Lithium Polymer Battery State-of-Charge Estimation Based on Adaptive Unscented Kalman Filter and Support Vector Machine
Jinhao Meng · Guangzhao Luo · Fei Gao · IEEE Transactions on Power Electronics · 2016年3月
本文提出了一种结合自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）与最小二乘支持向量机（LSSVM）的锂聚合物电池荷电状态（SOC）估计算法。通过引入移动窗口法，在初始训练样本有限的情况下，有效建立了高精度的电池模型，提升了SOC估计的准确性与鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS）具有极高价值。SOC估计是BMS的核心算法，直接影响储能系统的可用容量、充放电策略及安全性。通过引入AUKF与LSSVM算法，可显著提升在复杂工况（如温度波动、老化）下的SOC估算精度，减少因估算偏差导致的电池...
采用交错式升压逆变器的单相并网磷酸铁锂电池-超级电容混合储能系统
Single-Phase Grid-Connected LiFePO4 Battery–Supercapacitor Hybrid Energy Storage System With Interleaved Boost Inverter
Damith B. Wickramasinghe Abeywardana · Branislav Hredzak · Vassilios G. Agelidis · IEEE Transactions on Power Electronics · 2015年10月
本文提出了一种集成电池与超级电容的混合储能系统（HESS），通过两个DC/AC升压逆变器直接并网，减少了功率变换级数，提高了系统效率。文章详细探讨了系统拓扑、SOC估算及控制策略。
解读: 该研究提出的混合储能架构对阳光电源的户用储能（Residential Storage）及小型工商业储能产品线具有重要参考价值。通过超级电容与电池的互补，可有效平抑功率波动，延长电池寿命。交错式升压逆变器拓扑有助于提升系统功率密度并降低输出纹波，这与阳光电源PowerStack及户用储能系统的技术演进...
基于平方根球面无迹卡尔曼滤波
Sqrt-UKFST）的纳卫星锂离子电池荷电状态
Htet Aung · Kay Soon Low · Shu Ting Goh · IEEE Transactions on Power Electronics · 2015年9月
荷电状态（SOC）估计是现代电池管理系统（BMS）的核心。针对扩展卡尔曼滤波（EKF）在雅可比矩阵推导及线性化精度方面的局限性，本文提出了一种基于平方根球面无迹卡尔曼滤波（Sqrt-UKFST）的新型SOC估计方法，旨在提升复杂动态工况下的估计精度与算法稳定性。
解读: 该研究提出的Sqrt-UKFST算法在提升SOC估计精度与数值稳定性方面具有显著优势，直接契合阳光电源PowerTitan、PowerStack等储能系统对高精度BMS的需求。随着储能系统向大容量、长寿命方向发展，更精准的SOC估计算法能有效提升电池组的一致性管理，降低运维成本，并优化iSolarC...
基于电感功率传输和双向DC-DC变换器的共享接收端电池均衡器
Shared-Receiver Battery Equalizer Based on Inductive Power Transfer and Bidirectional DC–DC Converter
Yinqin Liao · Xinzhi Zhang · Long Chen · Feiliang Li 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年3月
针对传统有线电池均衡器物理连接固定、灵活性差及安全隐患等问题，本文提出了一种基于电感功率传输（IPT）的均衡方案。该方案利用单电感DC-DC变换器实现电池组内的高效电荷转移与SOC均衡，提升了储能系统的安全性和可靠性。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）具有重要的参考价值。目前储能系统多采用BMS进行主动或被动均衡，而基于IPT的非接触式均衡技术能有效降低物理布线复杂度和维护难度，提升大型储能电站的安全性。建议研发团队关注该拓扑在模块化储能单元中的应用潜力，通过优化双向D...
基于分数阶模型的超级电容器实时端电压预测与荷电状态估计
Real Time Terminal Voltage Prediction and State-of-Charge Estimation for Supercapacitors Using Fractional Order Model
Shifa H. Rahman · Jagadanand G · Philip Varghese Saju · M. P. Shreelakshmi · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年10月
本文提出了一种基于分数阶模型（FOM）的超级电容器动态建模与荷电状态（SOC）估计方法。通过推导超级电容器在充电、放电及静置状态下的解析表达式，实现了对超级电容器状态的精确预测，这对提升电动汽车及动力系统中的储能应用可靠性具有重要意义。
解读: 超级电容器作为高功率密度储能元件，在阳光电源的电动汽车充电桩及部分储能系统（如PowerTitan系列在应对瞬时功率冲击时）中具有潜在应用价值。分数阶模型（FOM）相比传统整数阶模型能更精确地描述超级电容器的非线性动态特性。建议研发团队关注该算法在BMS/EMS中的集成，以优化储能系统在调频等高频功...
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