找到 3 条结果 · IEEE Transactions on Power Electronics
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...
一种基于反激变换的大电流电池组均衡器
A Compact Large-Current Equalizer Based on Flyback Conversion for Large-Scale Battery Packs
Shiquan Liu · Yue Wang · Shiyu Wang · Wenyuan Zhao 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年1月
本文提出了一种基于反激变换的紧凑型电池均衡拓扑，旨在解决现有均衡技术中存在的均衡速度慢、体积大及控制复杂等问题。该方案通过优化电路结构，有效提升了大规模串联电池组的电压一致性，特别适用于电动汽车及大规模储能系统，在提高系统能量利用率和安全性方面具有显著优势。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）具有重要参考价值。电池一致性是大型储能系统安全运行的核心，目前阳光电源的BMS系统正向高集成度、高均衡效率方向演进。该反激式均衡拓扑的紧凑化设计，有助于优化PCS内部空间布局，提升电池簇在充放电过程中的动态均衡能力，从而延...
基于集成学习和电压重构的锂离子电池健康状态估计
Ensemble Learning and Voltage Reconstruction Based State of Health Estimation for Lithium-Ion Batteries With Twenty Random Samplings
Xing Shu · Zheng Chen · Jiangwei Shen · Shiquan Shen 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年4月
针对电动交通工具中锂离子电池随机充放电行为导致的健康状态（SOH）估计精度下降问题，本文提出了一种基于集成学习和电压重构的SOH估计框架。该方法通过处理随机采样数据，有效提升了在线SOH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（PowerTitan、PowerStack及户用储能）具有极高价值。目前储能系统在实际运行中面临工况复杂、数据碎片化等挑战，该集成学习框架可深度集成至iSolarCloud智能运维平台及BMS算法中，通过电压重构技术提升电池全生命周期SOH监测精度。这不仅能优化电池资产的...