找到 137 条结果 · IEEE Transactions on Power Electronics
基于随机森林增强型电热老化模型的锂离子电池安全可持续快速充电策略
A Secure-Sustainable-Fast Charging Strategy for Lithium-Ion Batteries Based on a Random Forest-Enhanced Electro-Thermal-Degradation Model
Yajie Jiang · Noven Lee · Xiaojun Deng · Yun Yang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年4月
本文提出了一种基于先进电热老化（ETD）模型的锂离子电池快速充电策略。该模型耦合了温度、荷电状态（SOC）和健康状态（SOH），结合了等效电路模型的简洁性与随机森林（RF）算法的高精度，旨在实现电池充电过程中的安全性、可持续性与高效性平衡。
解读: 该研究对于阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）具有极高价值。通过引入随机森林增强的电热老化模型，公司可进一步优化BMS（电池管理系统）的充电控制算法，在保证电池寿命和安全的前提下，显著提升储能系统的充电效率。该技术可直接应用于iSolarCloud智能运维平台，通过...
一种电动汽车锂离子电池膝点直接预测的混合算法
A Hybrid Algorithm for Direct Knee Point Prediction of Lithium-Ion Battery in Electric Vehicle
Tiancheng Ouyang · Yingying Su · Weijie Peng · Longde Su · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年3月
针对现有锂电池膝点预测方法依赖早期循环数据且通用性差的问题，本文提出了一种直接预测算法。该方法仅需电池前10次循环的数据即可实现可靠的膝点预测，并结合迁移学习算法提升了模型的泛化能力。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack及户用储能）具有极高价值。锂电池的“膝点”（容量衰减加速点）是评估储能系统寿命和安全性的关键指标。通过引入该直接预测算法，阳光电源的iSolarCloud智能运维平台可实现更精准的电池健康状态（SOH）监测与寿命预警，显著降低运维...
基于改进模型预测控制的串联电池组双层能量均衡
Dual-Layer Energy Equalization for Series Battery Packs by Scheduling the Balancing Current With an Improved Model Prediction Controller
Jiale Xie · Hengyu Zhang · Feng Gao · Zhongbao Wei 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年2月
本文设计了一种用于串联电池组的双层硬件拓扑，实现了模块内及模块间电池单元的同步能量转移。底层采用总线型飞跨电感结构，通过插入死区时间减少MOSFET发热。结合改进的模型预测控制器，有效调度均衡电流，提升了电池组的一致性与能量利用效率。
解读: 该研究直接服务于阳光电源PowerTitan和PowerStack等大型储能系统。电池一致性是影响储能系统寿命和可用容量的核心痛点，该双层均衡拓扑能显著优化电池组内能量分配，减少因单体电池差异导致的“木桶效应”。建议研发团队关注该飞跨电感结构在BMS均衡板上的集成可行性，并结合MPC算法优化均衡效率...
基于等效电路模型极化网络综合阻抗量化的快速电池参数辨识算法
Fast Battery Parameters Identification Algorithm Based on Equivalent Circuit Model Polarization Network Comprehensive Impedance Quantification
Zhihao Yu · Shunyuan Wang · Luning Liu · Yu Liu 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年11月
本文针对锂电池等效电路模型（ECM）中RC网络参数辨识难以收敛且缺乏明确工程物理意义的问题，提出了一种基于极化网络综合阻抗量化的参数辨识方法。该方法有效解决了多参数组合的最优解不唯一性，实现了电池动态特性的快速、准确辨识，为电池状态估计提供了更可靠的理论基础。
解读: 该算法对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS）具有极高的应用价值。精确的电池参数辨识是BMS核心算法的基础，能够显著提升SOC/SOH估算的精度，优化电池组的一致性管理。在阳光电源的储能系统中，应用该快速辨识算法可提升PCS对电池动态响应的控制性能，增强系...
基于相邻充电周期部分电压段相似性评估的电芯级内短路识别
Identification of Internal Short Circuit on Cell-Level via Similarity Assessment of Partial Voltage Segments in Adjacent Charging Cycles
Xuan Zhao · Qiquan Liu · Jian Ma · Kai Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年11月
针对电池包内电芯不一致性导致的内短路（ISC）误报问题，本文提出了一种基于电芯历史数据自比对的ISC识别新方法。该方法通过分析充电电压序列，有效区分了正常电芯与故障电芯，提高了ISC诊断的准确性与可靠性。
解读: 该研究直接服务于阳光电源PowerTitan和PowerStack等储能系统核心安全需求。ISC是导致储能系统热失控的主要诱因，该方法通过自比对算法优化BMS策略，能显著提升iSolarCloud平台对电芯早期故障的预警能力，降低运维成本。建议将此算法集成至BMS固件中，作为电芯健康状态（SOH）监...
基于深度域特征独立对齐网络的锂离子电池无标签数据健康状态估计
State of Health Estimation for Lithium-Ion Battery With Label-Free Data Based on Deep Domain Feature Independent Alignment Network
Chenxi Song · Haitao Yuan · Guangfeng Wang · Naxin Cui · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年10月
针对锂离子电池健康状态（SOH）估计中标签数据匮乏及工况差异导致的精度受限问题，本文提出了一种基于深度域特征独立对齐网络的无标签SOH估计方法，有效提升了跨场景下的电池健康状态评估能力。
解读: 该研究直接服务于阳光电源储能业务的核心痛点。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中，电池全生命周期的健康状态监控是保障系统安全与运维收益的关键。该方法通过深度学习实现跨工况的无标签SOH估计，能够显著降低iSolarCloud平台对海量标注数据的依赖，提升电池资产的精细化管理水...
一种基于双向反激变换器的自适应高效均衡器
An Adaptive and Efficient Equalizer Based on Bidirectional Flyback Conversion
Yue Wang · Shiquan Liu · Hankun Liu · Xiangjun Li 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年10月
均衡器对提升电池组一致性及延长寿命至关重要。针对传统均衡器体积大、效率低及功能单一的问题，本文提出了一种基于双向反激变换器的自适应高效均衡拓扑，旨在优化电池管理系统性能，适用于电动汽车及储能系统领域。
解读: 该技术直接关联阳光电源的储能业务，特别是PowerTitan和PowerStack系列储能系统。电池组的一致性是影响储能系统循环寿命和安全性的核心因素。该拓扑采用双向反激变换器，能够实现高效的能量转移，有助于提升BMS（电池管理系统）的主动均衡能力。建议研发团队评估该拓扑在大型储能系统中的扩展性与成...
一种具有电池连接灵活性且与电池位置无关的高性能连续电流电容式电池均衡器
High-Performance Continuous-Current Capacitive Battery Balancer With Flexibility in Battery Cells Connection and Independent of Cells Location
Mehdi Zarei Tazehkand · Mehdi Baghdadi · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
主动电池均衡系统在均衡速度、连续性、配置灵活性及体积重量约束方面面临挑战。本文提出了一种互补星型开关电容主动均衡器（CS2CAB）电路，实现了基于平均状态的连续电荷再分配，且无需复杂的磁性元件，提升了系统集成度和均衡效率。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack等储能系统具有重要参考价值。目前大型储能系统多采用被动均衡或基于变压器的复杂主动均衡，存在体积大、发热高的问题。CS2CAB电路通过开关电容技术实现均衡，可显著降低磁性元件体积，提升储能系统的功率密度和能量效率。建议研发团队评估该拓扑在BM...
基于往复式移动视界估计的快速收敛车载锂离子电池荷电状态估计
Fast Convergent On-Board Li-Ion Battery State-of-Charge Estimation via Back-Forth Moving Horizon Estimation
Zhihao Liu · Yu Xiao · Yuan Yuan · Xiaodong Xu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
准确的荷电状态（SOC）估计对锂离子电池的安全运行至关重要。针对现有方法对初始SOC敏感及计算复杂度高的问题，本研究提出了一种车载往复式移动视界估计（BFMHE）框架，在保证高精度和鲁棒性的同时，显著提升了计算效率，适用于车载电池管理系统。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack及户用储能系统）具有极高的应用价值。SOC估计的精度与收敛速度直接决定了储能系统的可用容量及运行安全性。BFMHE框架通过优化计算复杂度，能够有效提升BMS在复杂工况下的状态感知能力，减少对初始值的依赖，从而提升系统在电网侧、工商...
LDNet-RUL：用于锂离子电池剩余寿命预测的轻量化可变形神经网络
LDNet-RUL: Lightweight Deformable Neural Network for Remaining Useful Life Prognostics of Lithium-Ion Batteries
Xiankui Wu · Penghua Li · Zhongwei Deng · Zhitao Liu 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
针对深度神经网络在电池剩余寿命（RUL）预测中计算成本高、推理时间长及易过拟合的问题，本文提出了轻量化高性能模型LDNet-RUL。该模型专为内存受限的边缘设备设计，有效提升了锂离子电池寿命预测的效率与准确性，解决了在嵌入式端侧部署的挑战。
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。目前储能系统依赖BMS进行状态监控，引入LDNet-RUL轻量化模型可直接部署于BMS边缘控制器或iSolarCloud平台，实现更精准的电池健康状态（SOH）评估与寿命预测。这不仅能优化电池集群的...
基于代理标签引导的锂离子电池鲁棒健康监测：一种深度多任务学习方法
Robust Health Monitoring for Lithium-Ion Batteries Under Guidance of Proxy Labels: A Deep Multitask Learning Approach
Ruohan Guo · Kui Zhang · Shangyang He · Shengyu Tao 等10人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
针对锂离子电池健康状态（SOH）估计中标签数据匮乏导致的泛化能力不足问题，本文提出了一种深度多任务学习方法。通过利用常规运行数据中的老化信息作为代理标签，有效提升了电池健康监测的鲁棒性，为电池全生命周期管理提供了新的数据驱动解决方案。
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。目前储能系统在电网侧和工商业侧应用中，电池SOH的精准评估是保障系统安全与延长寿命的核心。该深度学习方法能有效解决实际运行中标签数据缺失的痛点，提升BMS的健康管理精度。建议将其集成至iSolarC...
一种基于模型与数据驱动相结合的串并联电池组多故障诊断方法
A Combined Model-Based and Data-Driven Multi-Fault Diagnosis Method for Series–Parallel Battery Packs
Tiantian Lin · Ziqiang Chen · Shiyao Zhou · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
针对锂离子电池系统安全运行，本文提出了一种基于改进非冗余交叉电压测量拓扑的串并联电池组多故障诊断方法。该方法结合了基于模型的方法（双H无穷滤波器）与数据驱动技术，有效提升了复杂电池系统中多故障识别的准确性与可靠性。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的储能业务，特别是PowerTitan和PowerStack系列大型储能系统。随着储能系统容量的不断扩大，串并联电池组的故障诊断难度显著增加。该方法提出的模型与数据驱动融合诊断策略，可深度集成至阳光电源的iSolarCloud智能运维平台及BMS系统中，实现对电芯级故障的早期...
基于复用技术的电池多串均衡开关电容均衡器拓扑、建模与优化
Topology, Modeling, and Optimization of Switched-Capacitor Equalizer Based on Multiplexing Technology for Multiple Battery Strings
Longzhou Luo · Jinyu Wang · Yanglin Zhou · Song Ci · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
传统开关电容均衡器通常仅限于单串电池组。本文提出一种基于电容网络复用技术的新型开关电容均衡器，不仅能实现单串内部电池间的电压均衡，还能实现多串电池组之间的电压均衡。该技术通过电容网络复用，有效提升了多串联电池系统的均衡效率与灵活性。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack等大型储能系统具有重要应用价值。目前储能系统多采用多簇并联架构，簇间及簇内电池一致性是影响系统寿命与容量利用率的关键。该复用型均衡拓扑能有效解决多电池簇间的电压差异，提升系统整体可用容量。建议研发团队评估该拓扑在BMS中的集成可行性，特别是...
面向实际驾驶应用的锂离子电池动态阻抗谱原位表征
In Situ Characterization of Lithium-Ion Battery Dynamic Impedance Spectrum for Real-World Driving Applications
Xinghao Du · Jinhao Meng · Yassine Amirat · Fei Gao 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
动态电化学阻抗谱（DEIS）为锂离子电池在动态工况下的动力学路径提供了关键洞察，是先进车载诊断的重要手段。然而，负载波动、荷电状态（SOC）及温度变化引起的电压漂移，给DEIS的精确实现带来了挑战。本文针对上述问题提出了相应的表征与诊断方法。
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。DEIS技术能够实现电池健康状态（SOH）和荷电状态（SOC）的更精准评估，直接提升BMS的诊断精度，从而延长储能系统的循环寿命并降低运维成本。建议将该动态阻抗监测算法集成至iSolarCl...
面向多目标工况的电池健康状态估计的多源域元学习网络
Multisource Domain Metalearning Network for Battery State-of-Health Estimation Under Multitarget Working Conditions
Mengqi Miao · Chaoang Xiao · Jianbo Yu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年7月
电池健康状态（SOH）估计对电池寿命预测至关重要。工况差异导致的域偏移现象是准确估计SOH的主要障碍。本文提出一种多源域元学习网络，通过最小化不同工况下的分布差异，解决电池SOH估计中的域偏移问题，提升在多目标工况下的预测精度。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的储能业务核心需求。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中，电池全生命周期的SOH精准评估是保障系统安全与收益的关键。该元学习算法能有效解决不同温度、充放电倍率等复杂工况下的数据分布偏移问题，显著提升BMS的预测精度。建议将此算法集成至iSolarClo...
考虑功率线寄生参数的锂离子电池阻抗在线内部温度估计
Impedance-Based Online Internal Temperature Estimation for Lithium-Ion Batteries Considering the Parasitic Parameters of Power Wires
Anqi Geng · Haitao Hu · Junyu Chen · Yinbo Ge 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年5月
阻抗法可实现锂离子电池内部温度（IT）的无传感器估计。然而，现有方案未考虑功率线寄生电阻和电感的影响。本文研究了功率线对阻抗测量的影响，并提出了一种补偿方法，以提高电池内部温度估计的准确性。
解读: 该研究直接服务于阳光电源PowerTitan和PowerStack等大型储能系统的BMS核心算法优化。在储能电站中，电池簇与PCS之间的功率线缆较长，寄生参数对阻抗测量精度影响显著。通过引入该补偿算法，阳光电源可提升BMS对电芯内部温度的实时感知能力，从而在不增加额外传感器的情况下，更精准地进行热管...
一种基于电化学老化机理的锂离子电池健康状态估计数据驱动方法
An Electrochemical Aging-Informed Data-Driven Approach for Health Estimation of Lithium-Ion Batteries With Parameter Inconsistency
Shuxin Zhang · Zhitao Liu · Yan Xu · Guangwei Chen 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年5月
准确估计锂离子电池的健康状态（SOH）对保障系统安全与可靠性至关重要。本文提出了一种融合物理电化学模型与深度学习的数据驱动方法，旨在解决电池参数不一致性带来的SOH估计难题，提升电池全生命周期的健康管理精度。
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。目前储能系统规模化应用中，电池组内参数不一致性是影响系统寿命与安全的核心痛点。通过将电化学机理与深度学习结合，可显著提升iSolarCloud平台对储能电站的SOH监测精度，实现更精准的电池寿命预测...
基于短历史数据的长短期记忆模型锂离子电池SOH估计
Lithium-Ion Battery SOH Estimation Based on a Long Short-Term Memory Model Using Short History Data
Wenbin Li · Changwei Lin · Seyedmehdi Hosseininasab · Lennart Bauer 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年5月
本文针对电动汽车电池管理系统（BMS），提出了一种基于短时充电历史数据的锂离子电池健康状态（SOH）估计方法。该数据驱动模型利用长短期记忆（LSTM）网络，解决了实际应用中因部分充放电循环导致的SOH估计难题，实现了在灵活电压范围下的高精度健康状态评估。
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。目前储能系统在电网侧和工商业侧常面临频繁的浅充浅放，传统的基于全周期数据的SOH估算精度受限。引入基于LSTM的短历史数据估算模型，可显著提升iSolarCloud平台对电池衰减的预测精度，优化电池...
基于可视化单循环数据的锂离子电池循环寿命超早期预测
Ultra-Early Prediction of Lithium-Ion Battery Cycle Life Based on Visualized Single-Cycle Data
Wenjin Yang · Fanqi Min · Jingying Xie · Hengzhao Yang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年5月
本文提出了一种基于电池运行超早期单次充放电循环可视化数据的循环寿命预测框架。通过滑动窗口法将原始序列数据转化为图像，并利用欧几里得距离等方法进行特征提取，实现了对电池寿命的早期精准预测。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS）具有极高的应用价值。通过在电池运行初期实现寿命的超早期预测，可显著优化BMS的健康状态（SOH）评估算法，提升储能电站的运维效率。建议将此可视化预测模型集成至iSolarCloud平台，通过大数据分析实现储能资...
基于局部充电曲线重构的锂离子电池健康状态估计
State of Health Estimation for Lithium-Ion Batteries Based on Partial Charging Curve Reconstruction
Yiwen Sun · Qi Diao · Hongzhang Xu · Xiaojun Tan 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年4月
为保障锂离子电池安全高效运行，精确估计健康状态（SOH）至关重要。针对现有研究多依赖完整或大范围充电曲线、在实际应用中难以获取的问题，本文提出了一种基于局部充电曲线重构的SOH估计新方法，有效提升了电池状态评估的实用性与准确性。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack等储能系统具有极高的应用价值。在实际电站运维中，电池往往难以充满，基于局部曲线的SOH估计能显著提升iSolarCloud平台对电池衰减的监测精度，无需等待电池完全充电即可完成评估。建议将该算法集成至BMS核心算法库中，以优化储能电站的寿命...
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