找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Power Electronics
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...
一种基于部分充电数据的电池开路电压重构与容量估计的曲线重定位方法
A Curve Relocation Approach for Robust Battery Open Circuit Voltage Reconstruction and Capacity Estimation Based on Partial Charging Data
Ruohan Guo · Yiming Xu · Cungang Hu · Weixiang Shen · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年3月
本文提出了一种基于部分充电数据的电池开路电压(OCV)重构与容量估计方法。通过分析电极级老化机制，引入三个电极老化参数(EAPs)来量化OCV畸变与容量衰减，实现了在非满充状态下对电池健康状态的鲁棒性评估。
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。目前储能系统在电网侧和工商业应用中，往往难以保证每次都能进行满充满放，该方法通过部分充电数据即可实现精准的OCV重构与容量估计，能显著提升iSolarCloud平台对电池健康状态(SOH)的...