找到 26 条结果 · IEEE Transactions on Power Electronics
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...
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...
一种用于锂离子电池无偏荷电状态估计的集总扰动补偿方案
A Lumped Disturbance Compensation Scheme for Unbiased State-of-Charge Estimation of Lithium-ion Batteries
Haoda Xi · Xijian Lin · Shuo Zhang · Xi Luo 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年3月
针对锂离子电池等效电路模型不确定性及传感器噪声导致的SOC估计精度下降问题，本文提出了一种集总扰动补偿方案。该方法有效解决了时变扰动及初始SOC未知条件下的估计偏差，显著提升了电池管理系统在复杂工况下的SOC估计鲁棒性与准确性。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的储能业务核心技术。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中，高精度的SOC估计是实现电池簇均衡管理、延长系统寿命及保障安全运行的关键。该集总扰动补偿方案可集成至iSolarCloud智能运维平台及BMS算法库中，有效提升在复杂电网环境下的SOC估算精度，...
面向锂离子电池跨工况容量估计的多源加权域自适应方法
Multisource Weighted Domain Adaptation for Cross-Conditions Capacity Estimation of Lithium-Ion Batteries
Hui Hua · Lifeng Wu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年8月
准确的在线电池容量估计对BMS安全至关重要。由于锂离子电池在不同运行环境和负载条件下表现出差异化的退化过程，本文提出一种多源加权域自适应方法，旨在解决多工况下的无监督电池容量估计难题，提升复杂场景下的状态监测精度。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack储能系统具有极高的应用价值。目前储能系统在不同电网环境（如调峰、调频）及温度工况下，电池衰减特性差异巨大，传统的BMS算法往往难以兼顾泛化性。通过引入域自适应（Domain Adaptation）算法，可显著提升iSolarCloud智能运...
面向锂离子电池测量不确定性的精确状态估计集成框架
Integrated Framework for Accurate State Estimation of Lithium-Ion Batteries Subject to Measurement Uncertainties
Muhammad Saeed · Shuai Lu · Ziyou Song · Xiaosong Hu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年7月
本文针对锂离子电池管理系统（BMS）中传感器测量不确定性导致的估计误差问题，提出了一种精确的状态估计集成框架。该方法旨在克服电池非线性特性带来的挑战，通过优化传感器不确定性检测与状态估计机制，提升BMS对电池荷电状态（SOC）及健康状态（SOH）的监测精度，从而增强储能系统的安全性和可靠性。
解读: 该研究直接服务于阳光电源PowerTitan和PowerStack等储能系统核心BMS算法的优化。在大型储能电站中，传感器精度对电池簇的一致性管理至关重要。该框架提出的不确定性处理方法，有助于提升阳光电源iSolarCloud平台在电池全生命周期状态监测的准确性，降低因测量误差导致的过充过放风险。建...
基于时频域深度卷积神经网络的锂离子电池SoC估计
Time–Frequency Domain Deep Convolutional Neural Network for Li-Ion Battery SoC Estimation
Ki-Hyeon Kim · Koog-Hwan Oh · Hyo-Sung Ahn · Hyun-Duck Choi · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年1月
针对电动汽车、无人机及不间断电源等应用，SoC估计至关重要。本文提出一种基于时频域的深度神经网络用于电池SoC估计。与仅在时域操作或使用一维卷积提取特征的传统研究不同，该方法通过时频分析提升了估计精度与鲁棒性。
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BMS算法多依赖于传统的安时积分或卡尔曼滤波，在复杂工况下精度受限。引入时频域深度学习算法，可显著提升储能系统在全生命周期内的SoC估计精度，从而优化电池均衡策略，延长系统寿命，并提升iSola...
用于优化集中式电池均衡系统的集成级联结构多端口DC-DC变换器
Multiport DC–DC Converter With Integrated Cascaded Structure for Optimizing Centralized Battery Equalization System
Xianbin Qi · Yi Wang · Mingzhu Fang · Yanbo Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年12月
针对现有集中式电池均衡方法一次仅能均衡一个电芯、导致均衡速度慢及实用性受限的问题，本文提出了一种集成级联多端口变换器（ICMPC）。该拓扑通过优化集中式均衡系统的结构，显著提升了均衡效率与系统性能。
解读: 该技术对阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack系列）具有重要参考价值。目前大型储能系统面临电芯一致性带来的容量衰减和安全隐患，高效的均衡技术是提升系统寿命的关键。该集成级联多端口变换器拓扑能够实现多电芯并行均衡，相比传统的单体均衡方案，可显著缩短均衡时间并降低BMS硬件复杂...
考虑实际工况的锂离子电池增量容量曲线确定方法对比研究
Comparative Study of Incremental Capacity Curve Determination Methods for Lithium-Ion Batteries Considering the Real-World Situation
Peng Liu · Yizhong Wu · Chengqi She · Zhenpo Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年10月
增量容量分析（ICA）是电池健康状态（SOH）评估的关键技术，但电动汽车在实际运行中充电条件不确定且数据不完整，限制了增量容量（IC）曲线的提取。本文针对真实工况下的IC曲线确定方法进行了深入对比分析，旨在提升复杂环境下电池状态评估的准确性与鲁棒性。
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，高精度的SOH估算对于保障电站全生命周期收益至关重要。通过引入更鲁棒的IC曲线提取算法，可显著提升iSolarCloud平台对电池衰减的预测精度，优化电池管理系统（BMS）的均衡策略与运维建议。...
基于开关矩阵单电容均衡器与最优配对算法的串联电池组直接单体均衡
Direct Cell-to-Cell Equalizer for Series Battery String Using Switch-Matrix Single-Capacitor Equalizer and Optimal Pairing Algorithm
Phuong-Ha La · Sung-Jin Choi · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年7月
针对串联电池组中因SOC失配、阻抗差异及自放电率不同导致的单体不一致性问题，本文提出了一种基于开关矩阵单电容均衡器及最优配对算法的直接均衡方案。该方法通过自动均衡机制有效缓解了过充与过放风险，提升了电池组的整体利用率与安全性。
解读: 该技术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。电池单体一致性是影响储能系统寿命与安全的核心痛点，该研究提出的开关矩阵均衡拓扑及优化算法，可显著提升BMS（电池管理系统）的主动均衡效率，减少因单体失配导致的容量衰减。建议研发团队关注该拓扑在长串联...
并联与串联输出电池功率模块的荷电状态
SOC）均衡
Mohamed Kamel · Vivek Sankaranarayanan · Regan Zane · Dragan Maksimovic · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年6月
本文提出了一种用于主动式电池管理系统（BMS）的新型SOC均衡方法，适用于并联和串联输出的电池功率模块（BPM）。该方法通过将所有BPM的输入电流调节至公共参考值，实现对整个电池组平均SOC的控制，从而提升了电池组及系统级的模块化水平。
解读: 该研究直接服务于阳光电源PowerTitan及PowerStack等大型储能系统。通过优化BPM的SOC均衡策略，可有效解决电池簇内因电芯不一致导致的容量衰减和可用容量受限问题，显著提升系统循环寿命和放电效率。建议研发团队关注该拓扑在模块化储能架构中的应用，通过改进BMS控制算法，增强阳光电源储能产...
基于CPSO的锂离子电池分数阶建模参数辨识方法
CPSO-Based Parameter-Identification Method for the Fractional-Order Modeling of Lithium-Ion Batteries
Zhihao Yu · Ruituo Huai · Hongyu Li · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年10月
针对电池等效电路模型参数辨识，本文结合分数阶建模与仿生算法（CPSO）的优势，旨在解决传统方法计算成本高的问题。该方法能更精确地描述电池阻抗特性，为提升电池管理系统（BMS）的建模精度和计算效率提供了有效方案。
解读: 该研究对阳光电源的PowerTitan和PowerStack储能系统具有重要价值。分数阶模型能更精准地捕捉锂电池在复杂工况下的非线性阻抗特性，结合CPSO算法可显著提升BMS在SOC/SOH估算及电池健康状态监测方面的精度。建议研发团队将该算法集成至iSolarCloud智能运维平台，通过更精准的电...
一种宽寿命周期下串联电池组在线SOC估计的放电模式识别新方法
A Novel Discharge Mode Identification Method for Series-Connected Battery Pack Online State-of-Charge Estimation Over A Wide Life Scale
Shiqi Liu · Junhua Wang · Qisheng Liu · Jia Tang 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年1月
针对锂电池组内因老化差异导致的SOC估计难题，本文提出了一种放电模式识别（DMI）方法。该方法通过简化处理流程，实现了在宽寿命周期内对串联电池组SOC的精确在线估计，有效提升了储能系统在全生命周期内的运行精度与可靠性。
解读: 该研究直接服务于阳光电源PowerTitan和PowerStack等储能系统核心的BMS算法优化。在大型储能电站中，电芯老化不一致性是影响系统可用容量和安全性的关键痛点。该DMI方法能够提升BMS对电池组SOC的估算精度，特别是在电池全生命周期内，有助于延长系统运行寿命并优化调峰调频性能。建议研发团...
基于开路电压模型与增量容量分析融合的锂离子电池健康状态估计
State-of-Health Estimation of Lithium-Ion Batteries by Fusing an Open Circuit Voltage Model and Incremental Capacity Analysis
Xiaolei Bian · Zhongbao GAE Wei · Weihan Li · Josep Pou 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年1月
本文提出了一种融合开路电压（OCV）模型与增量容量分析（ICA）的锂离子电池健康状态（SOH）估计新方法。通过构建新型OCV模型提取关键特征（FOIs），实现了对电池老化过程的精准诊断，为提升电池系统的可靠性与寿命管理提供了有效手段。
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，精准的SOH估算对于保障电站全生命周期收益至关重要。该融合算法可集成至BMS（电池管理系统）中，通过结合OCV与ICA分析，提升电池老化诊断精度，从而优化iSolarCloud平台的运维策略，实...
基于温差的锂离子电池健康状态
SOH）估计
Jinpeng Tian · Rui Xiong · Weixiang Shen · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年10月
针对锂离子电池老化导致的健康状态（SOH）评估难题，本文提出了一种基于电池表面温差曲线的新型SOH估计方法。该方法突破了传统仅依赖电压特性的局限，通过分析充放电过程中的热行为变化，为电池老化监测提供了新的物理维度，有效提升了电池全生命周期管理的精度。
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，精准的SOH评估是保障系统安全与延长寿命的关键。目前BMS多依赖电压/电流数据，引入温差特征可显著提升对电池内部老化机理的感知能力，减少因电池不一致性导致的容量衰减风险。建议研发团队将该算法集成...
基于新型指标与分数阶灰色模型及无迹粒子滤波的电池剩余寿命预测
Remaining Useful Life Prediction of Battery Using a Novel Indicator and Framework With Fractional Grey Model and Unscented Particle Filter
Lin Chen · Jing Chen · Huimin Wang · Yijue Wang 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年6月
锂离子电池是电动汽车供电的核心。准确预测电池剩余使用寿命（RUL）对于保障系统安全与可靠性至关重要。由于电池老化机制复杂，BMS进行RUL预测面临挑战。本文提出了一种基于新型退化指标的预测框架，结合分数阶灰色模型与无迹粒子滤波算法，有效提升了电池寿命预测的精度与鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）具有极高的应用价值。电池寿命预测是储能系统安全运维的核心，该算法可集成至iSolarCloud智能运维平台，通过更精准的RUL评估，优化电池簇的充放电策略，延长系统全生命周期收益。建议研发团队将该分数阶灰色模型与无迹粒子滤...
基于主动电流注入的锂离子电池状态与参数联合估计
Combined State and Parameter Estimation of Lithium-Ion Battery With Active Current Injection
Ziyou Song · Hao Wang · Jun Hou · Heath F. Hofmann 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年4月
本文研究了锂离子电池荷电状态（SoC）、健康状态（SoH）及动态参数的联合估计问题。针对传统方法收敛速度慢及受测量噪声和模型误差影响大的问题，提出了一种主动电流注入策略，以提高估计的收敛速度与精度，确保电池系统运行的可靠性与最优性。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack及户用储能系统）具有极高的应用价值。通过主动电流注入实现SoC/SoH的高精度联合估计，可显著提升BMS的估算准确度，延长电池循环寿命，并降低因模型偏差导致的过充过放风险。建议研发团队将其集成至iSolarCloud智能运维平台...
磷酸铁锂电池组主动均衡的运行到运行
Run-to-Run）控制
Xiaopeng Tang · Changfu Zou · Torsten Wik · Ke Yao 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年2月
磷酸铁锂电池因电压平台平坦导致荷电状态（SOC）观测困难，成为电池均衡管理的难点。本文针对串联磷酸铁锂电池组，提出了一种实时主动均衡控制策略，旨在解决电池组在缺乏精确模型情况下的均衡难题，提升储能系统的整体效率与寿命。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的储能业务核心。磷酸铁锂（LFP）是PowerTitan和PowerStack系列储能系统的核心电芯技术，电池一致性直接影响系统可用容量与寿命。该Run-to-Run控制策略可优化BMS（电池管理系统）的均衡算法，提升多串联电池组的利用率。建议研发团队将其集成至iSolarC...
锂离子电池管理系统中高效的电芯均衡方法
Highly Effective Cell Equalization in a Lithium-Ion Battery Management System
Markos Koseoglou · Evangelos Tsioumas · Nikolaos Jabbour · Christos Mademlis · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年2月
本文提出了一种用于锂离子电池管理系统（BMS）的高效电芯电压均衡方法，适用于近零能耗建筑、微电网及电动汽车等应用场景。该方法通过精确调节电池组中每个电芯的充电电流，实现高效的电压均衡控制。
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。电芯均衡技术直接决定了电池组的可用容量、循环寿命及安全性。在大型储能系统中，高效的均衡策略能显著降低电池簇的失配损耗，提升系统整体效率。建议研发团队评估该方法在PowerStack系列中的集成潜力，以...
第 1 / 2 页