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虚拟同步发电机控制微电网中退役非等容量锂电池的一致性算法SOC均衡方案
Consistency Algorithm-Based SOC Balancing Scheme of Retired Non-Equal Capacity Lithium Battery in Virtual Synchronous Generator Controlled Microgrids
Qingfeng Wu · Xiaolin Chu · Yamin Fan · Liqun Liu 等5人 · IEEE Access · 2025年1月
退役电动汽车锂电池可用于微电网以充分利用锂电池剩余容量。由于使用寿命和环境差异，微电网中退役锂电池包的荷电状态和容量难以完全一致，SOC均衡是延长退役锂电池寿命的重要手段。然而传统虚拟同步发电机控制方案和现有基于虚拟同步发电机的SOC均衡方案无法实现虚拟同步发电机控制微电网中非等容量退役锂电池的SOC均衡。因此提出基于虚拟同步发电机控制的非等容量退役锂电池SOC均衡方案。分析传统虚拟同步发电机控制和退役锂电池容量差异在SOC均衡中的影响机制，通过修正传统虚拟同步发电机控制参数和线路阻抗消除容量对...
解读: 该退役电池SOC均衡技术与阳光电源储能系统梯次利用战略高度契合。阳光在电池梯次利用领域布局储能系统，该虚拟同步机和一致性算法方案可优化非等容量电池包的能量管理。阳光可将该技术应用于ST系列储能系统的BMS和EMS协同控制，实现梯次利用电池的高效均衡和寿命延长，降低储能成本，提升系统经济性，推进循环经...
基于电池荷电状态相关报价的多时段能量-备用联合优化
Multi-Interval Energy-Reserve Co-Optimization With SoC-Dependent Bids From Battery Storage
Cong Chen · Siying Li · Lang Tong · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年12月
我们研究了电池储能参与方提交荷电状态（SoC）相关报价情况下的能源 - 备用联合优化市场出清问题。虽然荷电状态相关报价考虑了储能的损耗和机会成本，但此类报价会导致市场出清过程中的优化问题呈现非凸性。更具挑战性的是调节备用容量出清，其中荷电状态相关成本是不确定的，因为它取决于市场出清后未知的调节轨迹。为解决多时段联合优化实时能源 - 备用市场中的非凸性和不确定性问题，我们对荷电状态相关报价引入了一个简单的限制条件，并提出了一个鲁棒优化模型，将不确定情况下的非凸市场出清问题转化为标准的凸分段线性规划...
解读: 该SoC相关报价的多时段能量-备用联合优化技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。通过在iSolarCloud云平台中集成SoC分段报价策略，可精确刻画储能系统在不同荷电状态下的充放电能力边界，优化电池全生命周期管理。该技术可直接应用于储能参与电力辅助服务...
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，...
基于凸优化的锂离子电池SOC与SOH解耦联合估计
Reduced-Coupling Coestimation of SOC and SOH for Lithium-Ion Batteries Based on Convex Optimization
Dianxun Xiao · Gaoliang Fang · Sheng Liu · Shaoyi Yuan 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年11月
本文针对锂离子电池SOC与SOH估计中存在的强耦合与非线性问题，提出了一种新型的解耦联合估计算法。通过引入凸优化方法，简化了观测器网络设计并降低了稳定性分析的复杂性，有效提升了电池状态估计的精度与鲁棒性。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的储能业务核心——电池管理系统（BMS）。在PowerTitan和PowerStack等大规模储能系统中，高精度的SOC/SOH估计是实现电池簇均衡、延长系统寿命及保障安全运行的关键。传统的非线性观测器计算量大且难以收敛，而本文提出的凸优化解耦算法能显著降低BMS计算负载，提...
一种串并联锂离子电池组的容错SoC估计方法
A Fault-Tolerant SoC Estimation Method for Series–Parallel Connected Li-Ion Battery Pack
Shiyao Zhou · Ziqiang Chen · Deyang Huang · Tiantian Lin · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年12月
准确的荷电状态（SoC）估计对锂电池系统的安全可靠运行至关重要。然而，由于电池开路（COC）故障导致的不一致性，串并联电池组的SoC估计仍面临挑战。本文提出了一种新型容错多模块SoC估计方法，旨在解决复杂连接结构下的状态监测难题。
解读: 该研究直接服务于阳光电源PowerTitan和PowerStack等大型储能系统。随着储能规模化应用，电池组串并联结构复杂，单体故障导致的不一致性是影响系统寿命和安全的核心痛点。该容错算法可集成至阳光电源的BMS（电池管理系统）中，显著提升系统在极端工况下的SoC估算精度，降低因单体故障导致的误报警...
适用于具有显著电压平台区的LiFePO₄锂离子电池的鲁棒荷电状态估计
Robust state-of-charge estimation for LiFePO₄ Lithium-ion batteries with pronounced voltage plateau regions
Kaixuan Zhang · Cheng Chena · Lixin Era · Weixiang Shenb 等5人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401
准确的荷电状态（SOC）估计对于电动汽车和储能系统的安全高效运行至关重要。针对磷酸铁锂（LiFePO₄或LFP）电池在电压平台区可观测性降低和对噪声敏感的问题，本研究提出了一种具有双误差协同机制的自适应鲁棒扩展卡尔曼滤波器（AREKF），用于SOC估计。首先，基于辨识得到的开路电压（OCV）和估计的SOC构建收敛条件，控制SOC校正的激活与关闭；进一步地，通过将不可测量的SOC误差条件转化为基于状态预测与反馈误差的可测电压条件，扩展了存在SOC误差时的校正窗口。其次，通过比较计算得到的电压残差协...
解读: 该LFP电池SOC估算技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。针对磷酸铁锂电池平台区可观测性弱的难题,所提自适应鲁棒EKF算法可直接集成至BMS与PCS协同控制架构中,提升储能系统在宽温度范围(-20~60℃)及高噪声工况下的SOC估算精度(±2%),优化充放电策...
模块化多电平超级电容储能系统的有源SOC均衡控制策略
Active SOC Balancing Control Strategy for Modular Multilevel Super Capacitor Energy Storage System
Kaitao Bi · Li Sun · Quntao An · Jiandong Duan · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年5月
本文提出了一种用于模块化超级电容储能系统的有源荷电状态（SOC）均衡控制策略。该策略采用主从结构，包含公共直流母线电压环和各子模块独立的电流环。公共电压环确保系统直流母线电压的稳定性不受SOC均衡控制的影响。
解读: 该研究提出的模块化多电平拓扑及主从控制策略，对阳光电源PowerTitan和PowerStack系列储能系统具有重要的参考价值。随着储能系统向高压、大容量方向发展，模块化多电平技术（MMC）能有效降低器件应力并提升电能质量。该文提出的SOC均衡策略可优化储能单元间的能量分配，延长系统寿命。建议研发团...
基于在线模型参数辨识的电池荷电状态观测器设计：一种鲁棒方法
State-of-Charge Observer Design for Batteries With Online Model Parameter Identification: A Robust Approach
Quan Ouyang · Jian Chen · Jian Zheng · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年6月
本文研究了一种鲁棒的基于模型的电池荷电状态（SOC）估计策略。通过电池等效电路模型，利用鲁棒递归最小二乘法进行模型参数辨识，从而实现对锂离子电池SOC的精确估计，这对电池运行优化及延长使用寿命具有重要意义。
解读: 该研究直接服务于阳光电源储能业务的核心——电池管理系统（BMS）。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中，SOC的估算精度直接决定了电池组的一致性管理和系统可用容量。该文提出的在线参数辨识与鲁棒观测器设计，能有效应对电池老化及工况变化带来的模型失配问题，显著提升储能系统的安全运...
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...
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...
一种联合估计锂离子电池SOC与SOH的框架：消除对初始状态的依赖
A framework for joint SOC and SOH estimation of lithium-ion battery: Eliminating the dependency on initial states
Xiaoyong Zeng · Yaoke Sun · Xiangyang Xia · Laien Chen · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
基于模型的方法被广泛用于电池状态估计，构成了电池管理系统的基础。然而，这些方法的有效性依赖于准确的初始状态设定，初始状态不准确可能导致严重的不稳定甚至发散，从而对电池安全构成重大威胁。由于状态荷电（SOC）与健康状态（SOH）之间存在相互依赖关系，这一问题在SOC与SOH的联合估计中尤为突出。本研究致力于消除对初始状态的依赖。首先，构建了两个具有外部输入的径向基函数自回归模型（RBF-ARXM），以捕捉电池的非线性动态特性，并建立SOC、SOH与观测值之间的关联关系。基于这些模型，推导出有效的目...
解读: 该SOC/SOH联合估算框架对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统的BMS优化具有重要价值。通过消除初始状态依赖性,可显著提升储能系统全生命周期的状态估计精度和安全性。基于RBF-ARXM的非线性建模方法可集成至iSolarCloud平台,实现预测性维护和电池健康管理。该技术同样适用...
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...
锂离子电池电化学阻抗谱的荷电状态相关多项式等效电路建模
State of Charge-Dependent Polynomial Equivalent Circuit Modeling for Electrochemical Impedance Spectroscopy of Lithium-Ion Batteries
Qian-Kun Wang · Yi-Jun He · Jia-Ni Shen · Xiao-Song Hu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年10月
本文探讨了利用电化学阻抗谱（EIS）分析锂离子电池反应动力学及传输机制，并将其作为一种非破坏性工具用于荷电状态（SOC）估计。研究重点在于量化SOC对等效电路模型（ECM）参数的影响，通过多项式建模提升电池状态监测的精度与可靠性。
解读: 该研究对于阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS）具有极高价值。精确的SOC估计是BMS核心算法的基础，直接影响储能系统的充放电策略、容量保持率及安全性。通过引入SOC相关的多项式等效电路模型，阳光电源可进一步优化iSolarCloud平台的电池健康状态（SO...
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...
电动汽车锂离子电池基于等效电路模型的荷电状态估计
On Equivalent Circuit Model-Based State-of-Charge Estimation for Lithium-Ion Batteries in Electric Vehicles
Fatma Ahmed · Khalid Abualsaud · Ahmed M. Massoud · IEEE Access · 2025年4月
本文研究电动汽车锂离子电池SOC估计的先进模型方法。基于电化学阻抗谱建立三阶等效电路模型，采用粒子群算法辨识参数，对比扩展卡尔曼滤波EKF和无迹卡尔曼滤波UKF算法。结果显示UKF的RMSE和最大误差分别为1.06%和1.15%，优于EKF。EKF-UKF混合方法实现最优性能，RMSE仅0.2%，最大误差0.5%，为电动汽车实时电池监测提供高精度解决方案。
解读: 该SOC估计技术与阳光电源新能源汽车电驱控产品线高度相关。阳光电源车载OBC和电池管理系统需要高精度SOC估计算法来优化充电策略和电池保护。EKF-UKF混合算法可集成到阳光BMS中，提高电池状态估计准确性和充电效率。该技术结合阳光800V高压快充平台，可实现更安全高效的电池管理和更优的用户充电体验...
基于温度相关扩展卡尔曼滤波与深度学习的锂离子电池荷电状态与健康状态联合估计方法
A State-of-Charge and State-of-Health Joint Estimation Method of Lithium-Ion Battery Based on Temperature-Dependent Extended Kalman Filter and Deep Learning
Shiquan Wang · Kai Ou · Wei Zhang · Ya-Xiong Wang · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年7月
准确估算荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）对于改进电池管理技术至关重要。然而，电池会受到温度和老化的影响，导致其呈现出更难以表征的非线性关系。本文提出了一种基于温度相关扩展卡尔曼滤波器（EKF）和深度学习的锂离子电池SOC - SOH联合估算方法。首先，创建包含温度和容量变量的电池模型状态矩阵、控制矩阵和观测矩阵，以便在本地端使用EKF进行实时SOC估算。其次，利用卷积神经网络（CNN）和注意力机制提取并加权电池老化特征，并结合门控单元解决长序列记忆问题，从而在远程计算平台上进行SOH估算。...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角看，这项基于温度依赖扩展卡尔曼滤波与深度学习的SOC-SOH联合估算技术具有显著的工程应用价值。该技术直击储能系统电池管理的核心痛点——在复杂温度环境和电池老化条件下实现精准状态估计，这对我司大规模储能电站和户用储能产品的安全性、经济性至关重要。 技术架构上，论文提出的"...
基于自放电阻抗变化的锂电池存储容量衰减评估技术
Evaluation Technology of Capacity Degradation for Lithium Batteries Based on Self-Discharge Impedance Variation
董明李晓枫熊锦晨刘王泽宇罗阳任明 · 中国电机工程学报 · 2025年2月 · Vol.45
锂电池在存储过程中因自放电导致性能衰退，影响其寿命。本文通过容量增量曲线分析容量衰减内因，结合不同因素下自放电过程的阻抗谱变化，采用弛豫时间分布法解析电化学反应机理，并建立容量衰减模型。结果表明，存储期间SEI膜阻抗增大，且随温度和初始SOC升高而加剧；容量损失主要源于活性锂消耗与SEI生长，容量衰减量与时间近似呈0.5次方关系。实验数据拟合验证了模型有效性，为锂电池寿命预测提供理论依据。
解读: 该自放电阻抗评估技术对阳光电源ST系列储能系统和PowerTitan大型储能产品具有重要应用价值。研究揭示的SEI膜阻抗增长机理与温度、SOC的关联规律，可直接应用于iSolarCloud平台的电池健康状态（SOH）预测算法优化，通过阻抗谱监测实现存储容量衰减的精准评估。容量衰减与时间0.5次方关系...
考虑均衡电流的锂电池组SOC估算
SOC Estimation of Lithium-Ion Battery Pack Considering Balancing Current
Zhiliang Zhang · Xiang Cheng · Zhou-Yu Lu · Dong-Jie Gu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年3月
针对电池组SOC估算中电芯差异导致精度不足，以及基于单体建模计算资源消耗过大的问题，本文提出了一种考虑均衡电流的电池组SOC估算方法。该方法有效解决了均衡电流对SOC估算精度的干扰，提升了电池管理系统在实时应用中的性能。
解读: 该研究直接服务于阳光电源储能业务的核心BMS技术。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中，电芯一致性管理是提升系统可用容量和寿命的关键。通过引入均衡电流补偿算法，可显著优化BMS的SOC估算精度，减少因估算偏差导致的电池过充或过放风险。建议研发团队将该算法集成至iSolarCl...
基于AEKF与小波变换矩阵的锂离子电池SOC估计
SOC Estimation of Lithium-Ion Batteries With AEKF and Wavelet Transform Matrix
Zhi-Liang Zhang · Xiang Cheng · Zhou-Yu Lu · Dong-Jie Gu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年10月
针对电动汽车复杂电磁环境下电流和电压信号易受噪声干扰导致SOC估计误差的问题，本文提出了一种基于小波变换矩阵（WTM）的去噪方法。该方法能有效处理非平稳信号，在降低计算负担的同时，显著提升了自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）在SOC估计中的精度与鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack及户用储能系统）具有重要价值。在大型储能电站及工商业储能应用中，电流电压传感器的测量噪声是影响BMS SOC估算精度的核心痛点。引入小波变换矩阵去噪算法，可显著提升BMS在复杂电磁干扰环境下的状态感知能力，延长电池寿命并提高系统安...
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