找到 77 条结果 · IEEE Transactions on Power Electronics
一种基于开关复用多谐振开关电容变换器的串联电池簇快速均衡控制策略
A Fast Equalization Control Strategy for Series-Connected Battery Clusters Based on Switch-Multiplexing Multiresonant Switched-Capacitor Converter
Haile Zhang · Xuntao Shi · Jianwen Zhang · Jianqiao Zhou 等9人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年6月
随着可再生能源并网需求增加，电池储能系统常采用多电池组串联以提升电压等级。为确保系统安全稳定运行，实现电池组间的荷电状态（SOC）均衡至关重要。本文提出了一种基于开关复用多谐振开关电容变换器的均衡控制策略，旨在提升串联电池簇的均衡速度与效率。
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参考价值。在多电池组串联架构中，电池组间的SOC不一致会限制系统整体容量并影响寿命。该多谐振开关电容变换器方案通过优化拓扑结构，能显著提升均衡效率，减少能量损耗。建议研发团队评估该拓扑在BMS均衡模块中的集成可行性，以...
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...
一种基于李雅普诺夫的直流堆叠模块化电池系统局部功率控制方案
A Lyapunov-Based Control Scheme for DC-Stacked Modular Battery System With Local Power Control
Nan Wang · Junming Zhang · Xunwei Zhou · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年3月
传统锂电池储能系统受限于电芯间容量和SOC不一致性，导致簇间环流及容量加速衰减。为提升大规模储能应用的效率、模块化程度及安全性，本文提出一种具备局部功率控制的直流堆叠模块化架构，旨在解决上述挑战并优化系统运行性能。
解读: 该技术直接契合阳光电源PowerTitan和PowerStack系列储能系统的核心痛点。直流堆叠架构与局部功率控制技术能够有效解决大容量储能系统中电池簇间的不一致性问题，减少环流损耗，延长电池寿命。对于阳光电源而言，该方案可优化BMS与PCS的协同控制策略，提升系统在电网侧及工商业场景下的运行效率与...
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...
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...
考虑荷电状态与功率爬坡率的混合飞轮-电池储能系统功率管理
Power Management of Hybrid Flywheel-Battery Energy Storage Systems Considering the State of Charge and Power Ramp Rate
Seyede Masoome Maroufi · Shahab Karrari · Karthik Rajashekaraiah · Giovanni De Carne · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年7月
飞轮与锂电池的互补特性可提升电网服务的功率响应、能量容量及循环寿命。本文针对储能系统的实时功率管理展开研究，重点考虑荷电状态（SoC）与功率爬坡率限制，旨在通过优化控制策略提升混合储能系统的整体运行性能与系统寿命。
解读: 该研究对阳光电源的PowerTitan和PowerStack系列储能系统具有重要参考价值。通过引入飞轮与电池的混合储能架构，可有效平抑高频功率波动，减少电池频繁充放电带来的损耗，从而延长系统寿命。建议研发团队在PCS控制算法中集成此类功率分配策略，特别是在调频等高频响应场景下，利用飞轮的快速响应特性...
基于模型预测控制的混合储能微电网统一控制方案
Unified Control Scheme Based on Model Predictive Control for Hybrid-Energy-Storage-Based Microgrids
Kuldeep Kumar · Chaeeun Lee · Sungwoo Bae · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年3月
本文提出了一种基于混合储能的交流微电网间功率分配统一分层控制方法。在本文中，每个微电网均包含混合储能（即超级电容器、电池和氢气储能）和可再生能源发电机（即光伏组件）。所提出的分层控制框架确保微电网间的功率分配取决于给定微电网中混合储能的荷电状态（SOC）。本文提出了一种基于自适应模型预测控制的三级控制层，该层负责根据给定微电网中各储能装置的SOC在微电网间实现精确的功率分配。三级控制层为二级控制层生成参考信号，二级控制层对各微电网中逆变器的脉宽调制进行控制。一级控制负责根据电源、负载以及储能装置...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于模型预测控制的混合储能微电网统一控制方案具有显著的战略价值。该技术构建了包含超级电容、电池和氢储能的三层级控制架构，与我司在光储氢一体化解决方案的布局高度契合。 **技术价值方面**，该方案的核心创新在于通过自适应模型预测控制实现多微电网间基于SOC状态的精准功率...
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，...
考虑荷电状态和功率爬坡率的飞轮-电池混合储能系统能量管理
Power Management of Hybrid Flywheel-Battery Energy Storage Systems Considering the State of Charge and Power Ramp Rate
Seyede Masoome Maroufi · Shahab Karrari · Karthik Rajashekaraiah · Giovanni De Carne · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年2月
飞轮和锂离子电池在功率和能量特性上具有互补性，能够为电网提供服务，增强功率响应、提高能量容量和循环能力，并延长系统使用寿命。实时功率管理以及考虑储能组件的荷电状态（SoC）和爬坡率，对于优化性能至关重要。然而，为确保管理策略准确高效，仍需进一步改进荷电状态校正技术，并进行严格、实际的测试。本文针对混合飞轮和电池储能系统，提出了一种基于移动平均法（MA）和模糊逻辑的功率管理方法。该方法将飞轮的荷电状态和电池的爬坡率分别视为两种技术中最受关注的变量，在两种技术之间实现功率的最优分配。该系统通过集成移...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角看，该论文提出的飞轮-电池混合储能功率管理技术具有重要的战略参考价值。当前我司储能产品以锂电池为主，面临高频充放电场景下电池寿命衰减和功率响应速度受限的挑战。飞轮储能的高功率密度、快速响应特性与锂电池的高能量密度形成天然互补，这为构建新一代混合储能系统提供了技术路径。 该...
磷酸铁锂电池荷电状态与健康状态的偏差补偿联合估计
Bias-Compensated State of Charge and State of Health Joint Estimation for Lithium Iron Phosphate Batteries
Baozhao Yi · Xinhao Du · Jiawei Zhang · Xiaogang Wu 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年2月
准确的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）估计对电池安全运行至关重要。由于磷酸铁锂（LFP）电池开路电压（OCV）曲线平坦，电压测量偏差严重影响估计精度。本文提出了一种偏差补偿算法，实现了LFP电池SOC和SOH的可靠联合估计。
解读: 该研究直接服务于阳光电源储能业务的核心痛点。LFP电池是PowerTitan和PowerStack系列产品的核心，其平坦的OCV曲线在实际应用中极易受传感器偏差影响，导致SOC估算漂移。该偏差补偿算法可集成至阳光电源的BMS（电池管理系统）中，显著提升系统在长周期运行下的SOC/SOH估算精度，减少...
基于长短期记忆模型利用短历史数据的锂离子电池健康状态估计
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1月
准确估计电池健康状态（SOH）对于车辆应用中电池管理系统的预测与健康管理至关重要。由于在实际应用中部分循环是常见情况，使用灵活电压范围短期数据的算法正受到广泛关注。为此，本文提出了一种利用短期充电历史数据的驱动模型。该模型将增量容量分析曲线分类与基于长短期记忆网络的时间序列预测相结合，用于在荷电状态（SOC）变化较小的情况下进行SOH估计。使用了三个具有不同电池化学体系和老化轨迹的数据集进行验证。结果表明，所提出的模型实现了准确的SOH估计，平均绝对误差和均方根误差在1%至2%之间。该模型的突出...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项基于LSTM的电池SOH短历史数据估算技术具有显著的工程应用价值。当前我司储能产品线涵盖工商业储能、大型地面电站及户用储能系统，精准的电池健康状态评估直接关系到系统全生命周期的安全性和经济性。 该技术的核心优势在于突破了传统SOH估算对完整充放电循环的依赖，仅需...
基于传感器融合的智能电池模组荷电状态估计
Sensor Fusion-Enabled State of Charge Estimation of Smart Battery Module
Haoyong Cui · Zhongbao Wei · Rui Wang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年1月
随着锂离子电池精细化管理需求增长，本文针对智能电池模组提出了一种数据与模型双驱动的高精度荷电状态（SOC）估计方案。通过引入低成本准冗余电流传感技术，有效提升了单体电池级SOC估计的准确性与可靠性，为电池管理系统的智能化升级提供了新路径。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack系列储能系统具有重要应用价值。通过引入传感器融合与数据驱动算法，可显著提升BMS在电池模组层级的SOC估算精度，从而优化电池簇的一致性管理，延长系统循环寿命。建议研发团队关注该方案的低成本实现路径，将其集成至iSolarCloud平台，以实...
基于Delta型级联H桥变换器的梯次利用电池储能系统SOC平衡双阶段MPC
Dual-Stage MPC for SoC Balancing in Second-Life Battery Energy Storage Systems Based on Delta-Connected Cascaded H-Bridge Converters
Pablo Poblete · Rodrigo H. Cuzmar · Ricardo P. Aguilera · Javier Pereda 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年9月
利用退役电池（SLBs）构建电池储能系统（BESSs）可产生显著的环境和经济效益。级联 H 桥（CHB）变流器已成为将退役电池集成到电网中的理想选择，它能够高效且低成本地实现其子模块（SMs）间的不平衡功率分配。然而，退役电池之间的容量差异给控制系统带来了进一步的挑战，即既要满足电池储能系统的功率约束，又要平衡退役电池的荷电状态（SoC）。本文提出了一种双级模型预测控制（DS - MPC）策略，用于通过三角形连接的级联 H 桥（DCHB）变流器来平衡退役电池的荷电状态。所提出的双级模型预测控制策...
解读: 从阳光电源储能系统业务角度分析，该论文提出的基于三角形连接级联H桥变换器的双阶段模型预测控制技术，为退役电池梯次利用储能系统提供了创新性解决方案，与公司"储能+光伏"战略高度契合。 该技术的核心价值在于通过双阶段MPC算法实现不同容量退役电池的SoC精确平衡，这直接解决了梯次利用储能系统面临的关键...
基于传感器融合的智能电池模块荷电状态估计
Sensor Fusion-Enabled State of Charge Estimation of Smart Battery Module
作者未知 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年7月
随着对锂离子电池（LIBs）精细化管理的日益重视，在单个锂离子电池电芯层面进行低成本的荷电状态（SOC）估计存在着巨大需求。本文遵循新兴的智能电池理念，提出了一种数据与模型双驱动的高精度SOC估计解决方案。具体而言，首先提出了一种经济高效的准冗余电流传感器配置，该配置结合了最小二乘法电流调整技术，以实现基于融合的电芯精确电流传感。在此基础上，利用智能电池建模提出了一种基于迭代扩展卡尔曼滤波器的SOC估计算法，该算法创新性地将电芯电气耦合纳入其中，以增强电芯级SOC估计中的信息。实验结果表明，传感...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项基于传感器融合的电池荷电状态（SOC）估算技术具有重要的战略价值。该技术通过准冗余电流传感器配置和迭代扩展卡尔曼滤波算法，实现了单体电池级的高精度SOC估算，最大误差仅为1%，这对我们的储能系统精细化管理具有直接应用价值。 在储能系统业务方面，该技术可显著提升我...
电池储能系统电力系统的分层频率与SOC控制
Hierarchical Frequency and SOC Control of Power Grids With Battery Energy Storage Systems
Zakaria Afshar · Indra Bhogaraju · Hamid Rahmanei · Mehdi Farasat · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年7月
本文提出了一种将电池储能系统（BESS）荷电状态（SOC）集成到电力系统负荷频率控制中的新方法。通过将SOC作为状态空间模型中的状态变量，引入了分层频率与SOC控制方案，在一次调频的基础上实现了频率稳定与SOC的协同管理。
解读: 该研究提出的分层控制策略对阳光电源的PowerTitan（电网侧储能）和PowerStack（工商业储能）产品线具有重要参考价值。通过将SOC纳入频率控制模型，可显著提升储能系统在参与电网辅助服务（调频）时的响应精度与运行寿命。建议研发团队在iSolarCloud智能运维平台中集成此类分层控制算法，...
基于可重构直流电池组的分层荷电状态均衡与二次谐波电流抑制控制
Hierarchical State-of-Charge Balancing and Second-Harmonic Current Suppressing Control With a Scalable DC Reconfigurable Battery Pack
Zheng Chen · Chang Liu · Yikai Zhang · Ranchen Yang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年6月
本文提出了一种用于可重构电池组（RBP）的分层均衡架构。通过模块化设计，将电池单元分组并由从控制器管理，系统控制器负责闭环控制及电压步长分配。该方案有效实现了电池组内荷电状态（SOC）的均衡，并抑制了储能系统中的二次谐波电流，提升了电池系统的利用率与运行稳定性。
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参考价值。目前储能系统多采用固定串并联结构，电池簇内不一致性会导致容量木桶效应。引入可重构电池组（RBP）技术，结合分层控制架构，可实现电池模块的动态重组，显著提升电池组的可用容量并延长循环寿命。此外，针对二次谐波的抑...
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...
基于控制导向电热模型的锂离子电池SoC修正核心温度估计
SoC-Modified Core Temperature Estimation of Lithium-Ion Battery Based on Control-Oriented Electro-Thermal Model
Xingchen Zhang · Yujie Wang · Zonghai Chen · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年9月
锂离子电池及其控制技术是交通电气化与智能化的核心。动态热管理是智能电池管理系统（BMS）的关键技术，实时监测电池内部温度特性对于实现高效、安全的电池热管理至关重要。本文提出了一种基于控制导向电热模型的SoC修正核心温度估计方法，旨在提升电池运行的安全性与寿命。
解读: 该研究直接服务于阳光电源储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）。电池核心温度的精确估计是提升储能系统安全性的关键，能够优化BMS的热管理策略，防止电池过热引发的风险，并延长电池循环寿命。建议将该控制导向电热模型集成至iSolarCloud智能运维平台及BMS底层算法中，实现对储...
不同环境温度下锂离子电池的无源跨域荷电状态估计
Source-Free Cross-Domain State of Charge Estimation of Lithium-Ion Batteries at Different Ambient Temperatures
Liyuan Shen · Jingjing Li · Lin Zuo · Lei Zhu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年6月
针对锂离子电池荷电状态（SOC）估计中因环境温度变化导致的域偏移问题，本文提出了一种无源跨域迁移学习方法。该方法旨在解决不同工况下数据分布差异带来的模型性能下降，无需访问源域数据即可实现模型在目标域的自适应，提升了复杂环境下SOC估计的鲁棒性与准确性。
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。电池SOC的精准估算是BMS的核心，而环境温度是影响SOC精度的主要因素。通过引入无源跨域迁移学习，阳光电源可在不依赖大规模现场数据重训练的情况下，显著提升储能系统在极端气候下的SOC估计精度，延长...
面向锂离子电池跨域荷电状态估计的温度自适应迁移网络
Temperature Adaptive Transfer Network for Cross-Domain State-of-Charge Estimation of Li-Ion Batteries
Liyuan Shen · Jingjing Li · Jieyan Liu · Lei Zhu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年3月
荷电状态（SOC）估计是电池管理系统（BMS）的核心，对保障电池安全至关重要。现有的数据驱动方法依赖大量标注数据，且假设训练与测试数据分布一致。然而，实际应用中往往缺乏标注数据且存在分布差异。本文提出一种温度自适应迁移网络，旨在解决不同工况及温度下的跨域SOC估计难题。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack等储能系统具有极高价值。目前储能电站面临不同温度环境及电池老化带来的数据分布偏移问题，导致BMS估算精度下降。引入温度自适应迁移网络，可显著提升iSolarCloud平台在复杂工况下的SOC估算准确度，减少对大规模离线训练数据的依赖。建议研...
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