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面向锂离子电池健康状态估计的无源动态加权联邦迁移学习
Source-Free Dynamic Weighted Federated Transfer Learning for State-of-Health Estimation of Lithium-Ion Batteries With Data Privacy
Tengfei Han · Shang Yue · Pu Yang · Ruixu Zhou 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年11月
针对电池健康状态（SOH）估计中数据孤岛与隐私保护难题，本文提出一种无源动态加权联邦迁移学习方法。该方法无需共享原始数据即可实现多用户模型协同训练，有效解决了单一用户数据不足的问题，提升了SOH估计的准确性与鲁棒性，为电池全生命周期管理提供了隐私保护下的智能化解决方案。
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iSolarCloud智能运维平台中，利用联邦学习技术，可在不泄露客户隐私的前提下，汇聚全球电站的电池衰减数据，优化BMS的SOH估计算法。这不仅能提升储能电站全生命周期的安全性与运维效率，还能为电池梯次利用...