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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...
基于模型的储能系统SOC与SOH实时估计
Real-Time Model-Based Estimation of SOC and SOH for Energy Storage Systems
Mario Cacciato · Giovanni Nobile · Giuseppe Scarcella · Giacomo Scelba · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年1月
为充分挖掘电池潜力，需建立精确的电化学模型。本文旨在通过实时估计电池组的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH），为储能系统（ESS）的控制算法设计提供精确依据，并对现有的SOC与SOH估计方法进行了综述。
解读: 该研究直接服务于阳光电源PowerTitan和PowerStack等储能系统核心控制逻辑。精确的SOC/SOH估计是BMS（电池管理系统）的核心，直接影响PCS（储能变流器）的充放电策略、系统调峰调频的响应精度以及电池寿命管理。建议将该模型算法集成至iSolarCloud智能运维平台，通过实时监测与...
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，...
基于动态可重构电池储能系统的新型SOC一致性评估方法
A novel SOC consistency evaluation method based on dynamic reconfigurable battery energy storage system
Congjia Zhang · Yanglin Zhoua · Xiangjin Wangb · Min Liub 等6人 · Applied Energy · 2025年10月 · Vol.396
摘要 退役电动汽车（EV）电池在储能系统（ESS）中的梯次利用对资源循环利用和环境保护具有重要意义。然而，退役电池模块之间显著的一致性差异给电池储能系统（BESS）带来了安全隐患。由于复杂的工作条件以及磷酸铁锂（LiFePO4）模块较为平坦的开路电压-荷电状态（OCV-SOC）曲线，传统BESS的荷电状态（SOC）一致性评估面临挑战。为此，本文提出一种基于动态可重构电池系统（DRBS）的新型SOC一致性评估方法。首先，得益于DRBS能够将模块从系统中断开，可实现快速在线OCV估计。然后，将OCV...
解读: 该动态重构电池储能系统的SOC一致性评估方法对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。通过模块在线断开实现快速OCV估算,可优化退役电池梯次利用场景下的BMS算法。变异系数法克服磷酸铁锂电压平台特性,可集成至iSolarCloud平台实现预测性维护,提升储能电站安全...
基于平方根球面无迹卡尔曼滤波
Sqrt-UKFST）的纳卫星锂离子电池荷电状态
Htet Aung · Kay Soon Low · Shu Ting Goh · IEEE Transactions on Power Electronics · 2015年9月
荷电状态（SOC）估计是现代电池管理系统（BMS）的核心。针对扩展卡尔曼滤波（EKF）在雅可比矩阵推导及线性化精度方面的局限性，本文提出了一种基于平方根球面无迹卡尔曼滤波（Sqrt-UKFST）的新型SOC估计方法，旨在提升复杂动态工况下的估计精度与算法稳定性。
解读: 该研究提出的Sqrt-UKFST算法在提升SOC估计精度与数值稳定性方面具有显著优势，直接契合阳光电源PowerTitan、PowerStack等储能系统对高精度BMS的需求。随着储能系统向大容量、长寿命方向发展，更精准的SOC估计算法能有效提升电池组的一致性管理，降低运维成本，并优化iSolarC...
基于SoC的独立供电系统恒功率负载下垂系数稳定性区域分析
SoC-Based Droop Coefficients Stability Region Analysis of the Battery for Stand-Alone Supply Systems With Constant Power Loads
Rui Wang · Qiuye Sun · Wei Hu · Yushuai Li 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年7月
本文针对多电池组成的独立供电系统，研究了下垂控制在无通信条件下的运行稳定性。指出电池荷电状态（SoC）及充放电模式的变化会导致下垂系数波动，进而引发小信号失稳。文章提出了一种分析方法，以评估恒功率负载下电池系统的稳定性区域，为优化储能系统控制策略提供了理论支撑。
解读: 该研究直接关联阳光电源PowerTitan和PowerStack等储能变流器（PCS）的核心控制算法。在微电网或离网应用场景中，PCS通常采用下垂控制实现多机并联。随着电池SoC动态变化，传统的固定下垂系数可能导致系统振荡。该分析方法有助于阳光电源研发团队优化PCS的自适应下垂控制策略，提升在恒功率...
一种用于孤岛交流微电网中分布式储能单元的多功能无线下垂控制方法
A Multifunctional and Wireless Droop Control for Distributed Energy Storage Units in Islanded AC Microgrid Applications
Xiaofeng Sun · Yancong Hao · Qingfeng Wu · Xiaoqiang Guo 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年1月
本文提出了一种用于交流微电网中分布式储能单元（DESUs）的多功能无线下垂控制方法。通过采用基于荷电状态（SoC）的P-f下垂控制，实现了各储能单元的SoC均衡，从而延长了电池使用寿命并充分利用了储能容量。该方法无需通信链路，增强了系统的鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack储能系统具有重要参考价值。在多机并联的微电网或离网应用场景中，通过改进下垂控制策略实现SoC均衡，可有效避免电池组间的环流问题，延长系统整体寿命。建议研发团队将此无线控制策略集成至PCS控制算法中，以提升阳光电源储能系统在复杂微电网环境下的...
针对锂离子电池模型失配的精确荷电状态估计：一种联合移动视界估计方法
Accurate State of Charge Estimation With Model Mismatch for Li-Ion Batteries: A Joint Moving Horizon Estimation Approach
Jia-Ni Shen · Jia-Jin Shen · Yi-Jun He · Zi-Feng Ma · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年5月
精确的荷电状态（SOC）估计对锂电池的安全管理及充放电控制至关重要。然而，电池一致性差异及动态特性变化导致的模型失配问题，常使传统基于模型的SOC估计精度受限。本文提出一种联合移动视界估计（MHE）方法，旨在有效解决模型失配带来的估计误差，提升电池状态监测的鲁棒性与准确性。
解读: 该研究直接服务于阳光电源PowerTitan、PowerStack等储能系统及BMS核心算法的优化。在大型储能电站中，电池组的一致性衰减是长期运行的痛点，模型失配会导致SOC估算偏差，进而影响电池均衡与可用容量。引入移动视界估计（MHE）算法，能够显著提升BMS在复杂工况下的SOC估计精度，延长电池...
基于时空耦合校正方法的软包锂离子电池SOC与SOTD联合估计算法
An Online SOC-SOTD Joint Estimation Algorithm for Pouch Li-Ion Batteries Based on Spatio-Temporal Coupling Correction Method
Wei Li · Yi Xie · Xiaosong Hu · Yangjun Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年6月
本文提出了一种针对软包锂离子电池的SOC（荷电状态）与SOTD（温度分布状态）联合估计算法。该方法结合了一阶RC模型、分布式产热模型、热阻网络模型，并利用基于空间恢复算法和双卡尔曼滤波（DKF）的时空耦合校正技术。与传统的一维温度估计不同，该算法能更精确地反映电池内部温度场分布。
解读: 该研究对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）具有极高的应用价值。目前大容量储能系统面临严峻的电池热管理挑战，传统的集总参数模型难以捕捉电池包内部的局部热点，易导致过充或过放风险。该算法通过时空耦合校正实现更精准的SOC与温度场估计，可直接集成于阳光电源的BMS（电池...
一种Sigmoid加权共识方法用于平衡多个电池储能系统
A Sigmoid-Weighted-Consensus for Balancing Multiple Battery Energy Storage Systems
Lucas Jonys Ribeiro Silva · Márcio Von Rondow Campos · Bruno Meneghel Zilli · Thales Augusto Fagundes 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年9月
本文提出了一种用于由电池储能系统（BESS）组成的直流微电网（MG）中荷电状态（SoC）均衡、电压调节和精确电流分配的加权一致性策略。该一致性策略与一种被称为S形函数（即神经网络中常用的激活函数——Sigmoid函数）结合使用。通过邻居间通信，每个电池储能系统交换其荷电状态信息以实现更快的荷电状态均衡，并仅利用自身容量进行精确的电流分配。Sigmoid函数确保了系统在电池储能系统充放电过程中的连续性和可微性，即使因通信故障导致通信图断开或一致性策略关闭，也能保证荷电状态均衡。由于每个电池储能系统...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角看，这项基于Sigmoid加权共识算法的多储能单元协调控制技术具有显著的工程应用价值。该技术针对直流微电网中多个电池储能系统（BESS）的荷电状态（SoC）平衡、电压调节和电流精确分配问题，提出了一种借鉴神经网络激活函数的创新控制策略。 对于阳光电源的储能产品线而言，这项...
基于学习率优化的深度全卷积网络锂离子电池SOC估计
SOC Estimation of Li-ion Batteries With Learning Rate-Optimized Deep Fully Convolutional Network
M. A. Hannan · D. N. T. How · M. S. Hossain Lipu · Pin Jern Ker 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年7月
本文提出了一种深度全卷积网络（DFCN）模型，直接利用电压、电流和温度数据估计锂离子电池的荷电状态（SOC）。通过引入学习率优化策略，该模型在恒定及变温环境下均表现出优异的SOC估计精度，为电池管理系统提供了高效的算法支撑。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack及户用储能系统）具有极高价值。SOC估计的精度直接决定了储能系统的可用容量和安全性。通过引入深度全卷积网络（DFCN）及学习率优化策略，可显著提升BMS在复杂工况（如变温、动态充放电）下的SOC估算准确度，从而优化电池均衡策略，...
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...
考虑动态电价的交通能源系统滞后能量管理与优化
Hysteresis energy management and optimization of transportation energy system considering dynamic electricity price
Minwang Wanga1 · Wenlong Yangb1 · Wenchao Zhu · Yang Yang 等10人 · Energy Conversion and Management · 2025年3月 · Vol.327
高比例可再生能源接入电动汽车充电站和氢燃料加注站时，常面临显著的能量波动、能源浪费和系统不稳定等挑战。为应对这些挑战，本研究提出了一种新型动态滞后能量管理策略（DHEM）。该策略引入滞后理论，通过设定锂离子电池荷电状态（SOC）的阈值——SOC_grid、SOC_elzoff 和 SOC_elzon，调节储能系统的充放电策略。此外，设计了针对动态电价的价格差评估机制，以优化电解槽和电池的运行，实现储能与能耗之间的平衡。随后采用非支配排序遗传算法进行多目标优化，重点评估平准化能源成本（LCOE）和...
解读: 该动态滞环能源管理策略对阳光电源储能系统及充电桩业务具有重要价值。文中提出的SOC多阈值控制机制可直接应用于ST系列PCS的电池管理优化,通过动态电价响应机制提升PowerTitan储能系统的经济性。LCOE降低17%的成果为充电站配储方案提供了优化方向,特别是在光储充一体化场景中,结合iSolar...
一种结合灰色模型与遗传算法的锂离子电池荷电状态估计新方法
A Novel State-of-Charge Estimation Method of Lithium-Ion Batteries Combining the Grey Model and Genetic Algorithms
Lin Chen · Zhengzheng Wang · Zhiqiang Lu · Junzi Li 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年10月
为保障电动汽车电池安全运行并优化能量利用，准确估计荷电状态（SoC）至关重要。本研究提出了一种基于灰色模型（GM）与遗传算法（GA）的SoC估计新方法，无需依赖高计算复杂度的电池高保真模型，实现了高效的SoC预测。
解读: 该研究提出的轻量化SoC估计算法对阳光电源的储能业务具有重要价值。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中，BMS的计算资源有限，该方法无需高保真模型即可实现高精度SoC估计，有助于提升电池组的一致性管理和全生命周期利用率。建议研发团队评估该算法在嵌入式BMS控制器中的移植可行性...
一种宽寿命周期下串联电池组在线SOC估计的放电模式识别新方法
A Novel Discharge Mode Identification Method for Series-Connected Battery Pack Online State-of-Charge Estimation Over A Wide Life Scale
Shiqi Liu · Junhua Wang · Qisheng Liu · Jia Tang 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年1月
针对锂电池组内因老化差异导致的SOC估计难题，本文提出了一种放电模式识别（DMI）方法。该方法通过简化处理流程，实现了在宽寿命周期内对串联电池组SOC的精确在线估计，有效提升了储能系统在全生命周期内的运行精度与可靠性。
解读: 该研究直接服务于阳光电源PowerTitan和PowerStack等储能系统核心的BMS算法优化。在大型储能电站中，电芯老化不一致性是影响系统可用容量和安全性的关键痛点。该DMI方法能够提升BMS对电池组SOC的估算精度，特别是在电池全生命周期内，有助于延长系统运行寿命并优化调峰调频性能。建议研发团...
基于新型混合深度神经网络的电池SOC和SOH估计
Battery State of Charge and State of Health Estimation Using a New Hybrid Deep Neural Network Approach
Saeid Jorkesh · Ryan Ahmed · Saeid Habibi · Reza Hosseininejad 等5人 · IEEE Access · 2024年10月
电动汽车BEV采用增加推动电池管理系统BMS进步，以应对成本和续航焦虑等挑战，两者均与电池性能相关。本文研究各种荷电状态SOC和健康状态SOH估计方法，提出结合门控循环单元GRU和长短期记忆LSTM模型的新型混合神经网络。所提方法在SOH和SOC估计精度方面显示显著改进，所需训练数据最少。关键贡献包括(1)混合GRU-LSTM模型提升SOC/SOH精度，(2)自优化能力，(3)有效处理温度变化无需OCV-SOC查找表，(4)适用于各种锂电池类型。实验结果显示，该方法在-10°C至40°C温度范围...
解读: 该混合神经网络技术对阳光电源电池管理系统具有重要应用价值。阳光ST储能系统和OBC车载充电机需要高精度SOC和SOH估计以优化充放电策略和延长电池寿命。该GRU-LSTM混合模型在宽温度范围内的高精度（SOC误差2%、SOH误差0.65%）可集成到阳光BMS系统，提升电池状态估计准确性。在工商业储能...
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...
考虑分布式储能SOC均衡与多智能体合作博弈的主动配电网协调优化调度
Coordinated Optimal Dispatch in Active Distribution Network Considering SOC Equalization of Distributed Energy Storage and Multi-Agent Cooperative Game
Ruoxi Cheng · Chengfu Wang · Guoying Wang · Chunling Liu 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年7月
在主动配电网（ADN）中，分布式储能（DES）荷电状态（SOC）不均衡，再加上多个利益相关者的利益相互交织，极大地增加了系统协调与调度的复杂性。对此，提出一种考虑分布式储能荷电状态均衡和多主体合作博弈的主动配电网协调优化调度方法。首先，提出一种基于荷电状态均衡的分布式储能功率分配策略。该策略将分布式储能单元划分为优先充电组和优先放电组，通过组间和组内双层分配实现储能单元间充放电功率的均衡优化。其次，为准确描述主动配电网能量交易过程中配电网运营商、分布式储能运营商和负荷聚合商之间的经济交互，提出一...
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。SOC均衡控制技术可直接应用于分布式储能集群管理，解决多台储能设备并联运行时的SOC不一致问题，有效避免过充过放，延长电池寿命。多智能体合作博弈机制可集成到iSolarCloud云平台的智能调度模块，实现多储能站点...
基于TimeGAN的多样化合成数据生成结合基于BERT的模型用于电动汽车电池SOC预测：一种前沿方法
TimeGAN-Based Diversified Synthetic Data Generation Following BERT-Based Model for EV Battery SOC Prediction: A State-of-The-Art Approach
Prasanta Kumar Mohanty · Premalata Jena · Narayana Prasad Padhy · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
近年来，电动汽车（EV）的使用量不断增长，这就需要开发出高效且安全的电池模块和管理系统。估算车辆电池的荷电状态（SOC）是一个关键因素，它会影响车辆的续航里程并优化充电偏好。文献中的大量研究尝试通过使用电池电压、电流和温度作为输入参数来估算SOC。目前存在两个重大研究空白。其一，大多数研究忽略了诸如车速和牵引力等对电池性能有直接影响的参数。这就需要一个更强大的模型来确定SOC，同时考虑车辆的额外动态因素。其二，缺乏能够预测SOC的定性且多样化的电池数据集，这对实际应用而言是一个重大限制。此外，数...
解读: 从阳光电源储能系统和新能源汽车业务的视角来看，这篇论文提出的TimeGAN-BERT混合方案为电池管理系统（BMS）的核心技术——SOC预测提供了创新思路，具有重要的借鉴价值。 该研究的核心突破在于两个方面：首先，通过TimeGAN生成合成数据集，有效解决了储能和电动汽车领域长期面临的高质量电池数...
基于集总质量模型的柱状锂离子电池荷电状态与核心温度估计
Lumped-Mass Model-Based State of Charge and Core Temperature Estimation for Cylindrical Li-Ion Batteries Considering Reversible Entropy Heat
Jiale Xie · Xiaobing Chang · Guang Wang · Zhongbao Wei 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年10月
准确估算电池的荷电状态（SoC）和核心温度（CoT）对于制定高效的能量管理和热管理策略至关重要。本文聚焦圆柱形锂离子电池，构建了一个等效电路模型和一个双状态热模型；然后利用包含温度、热量和荷电状态的桥梁变量，将这两个不同物理性质的集总参数模型进行闭环处理。值得注意的是，除了传统的欧姆效应不可逆生热之外，通常被忽略的可逆熵热也被建模并通过实验进行了校准。随后，采用变遗忘因子最小二乘法自适应地识别电模型和热模型的参数。最后，利用一种计算效率高且能处理非线性问题的算法，即基于奇异值分解的卡尔曼滤波器，...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项针对圆柱形锂离子电池的SoC和核心温度联合估计技术具有重要应用价值。该技术通过构建电-热耦合集总参数模型，特别是将通常被忽略的可逆熵热纳入建模范畴，显著提升了电池状态估计的精度，这对我们的储能系统安全性和能量管理效率至关重要。 该技术的核心优势在于其工程实用性。...
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