找到 69 条结果
数字孪生与TD3算法实现车联网中电动汽车能量管理优化
Digital Twin and TD3-Enabled Optimization of xEV Energy Management in Vehicle-to-Grid Networks
Irum Saba · Abdulraheem H. Alobaidi · Sultan Alghamdi · Muhammad Tariq · IEEE Access · 2025年5月
电动汽车快速普及需优化储能系统管理以提升性能、寿命和可靠性。传统ESS管理方法在实时状态估计、能量优化和预测性维护方面存在困难，导致电池利用和可持续性效率低下。本文提出先进ESS框架，集成数字孪生DT技术和双延迟深度确定性策略梯度TD3算法（源自DDPG的最先进强化学习方法）。该集成实现关键ESS状态（SOC、SOH、SOE和RUL）的精确实时估计，增强预测性维护和运营效率。所提框架促进主动电池健康监控，生成潜在故障早期预警，通过DT驱动ESS控制实现智能电池更换。通过动态调整ESS控制策略，T...
解读: 该数字孪生技术对阳光电源新能源汽车业务具有重要价值。阳光OBC车载充电机和BMS系统需要精准的电池状态估计和智能能量管理。该研究的DT-TD3框架可集成到阳光车辆能量管理系统，实现99.8%的高精度SOC/SOH估计，优化充电策略和电池寿命管理。在V2G车网互动场景下，该技术可预测电池健康状态，智能...
利用PWM开关振荡进行IGBT关断时间的非接触式监测
Noncontact Monitoring of IGBT Turn-OFF Time Using PWM Switching Ringing for Inverter-Fed Machine Systems
Dawei Xiang · Ning Zhao · Hao Li · Xinyu Zhang 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年10月
IGBT关断时间是评估器件结温及健康状态的关键参数。传统直接测量法存在安全与复杂性问题。本文提出一种利用PWM开关振荡进行非接触式监测的新方法，无需直接接触高压侧，即可实现对IGBT运行状态的有效监控。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（光伏逆变器、储能PCS、风电变流器）具有极高的应用价值。作为全球领先的逆变器供应商，阳光电源的产品广泛应用于严苛环境，IGBT的可靠性直接决定了系统的寿命。该非接触式监测方法可集成至iSolarCloud智能运维平台，实现对组串式及集中式逆变器内部核心功率模块的实时健康...
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...
基于克拉默-拉奥界分析的锂离子电池荷电状态与健康状态联合估计电流剖面优化
Current Profile Optimization for Combined State of Charge and State of Health Estimation of Lithium Ion Battery Based on Cramer–Rao Bound Analysis
Ziyou Song · Xiaogang Wu · Xuefeng Li · Jing Sun 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年7月
本文针对锂离子电池的荷电状态（SoC）与健康状态（SoH）在线估计问题，基于一阶等效电路模型（ECM），采用多尺度扩展卡尔曼滤波进行参数与状态估计。研究指出电池激励电流剖面对估计精度影响显著，通过克拉默-拉奥界（CRB）分析优化电流激励，旨在提升电池管理系统的估计效率与可靠性。
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，精准的SoC/SoH估计是实现电池簇均衡管理、延长循环寿命及保障安全运行的关键。通过CRB理论优化电流激励剖面，可提升BMS在复杂工况下的状态感知精度，减少因估算偏差导致的...
基于物理信息神经网络的锂离子电池健康状态、剩余使用寿命与短期退化路径联合估计
Physics-informed neural network for co-estimation of state of health, remaining useful life, and short-term degradation path in Lithium-ion batteries
Li Yanga · Mingjian Heab · Yatao Ren · Baohai Gao 等5人 · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.398
摘要 锂离子电池由于各种内部和外部因素会随时间逐渐退化，这种退化带来了显著的安全性和可靠性风险，凸显了电池健康管理作为关键研究领域的重要性。然而，当前仍面临一个重大挑战，即开发一种通用的健康管理方法，以适应不同的电池材料、工作环境以及多样化的任务需求。为应对这一问题，本文提出了一种新颖的多任务健康管理方法，该方法将多任务处理框架与物理信息神经网络相结合。通过共享参数与任务特定参数的协同设计，并结合基于物理规律的特征提取机制，该方法高效地整合了健康状态估计、剩余使用寿命预测以及短期退化路径预测三项...
解读: 该物理信息神经网络多任务学习框架对阳光电源储能系统具有重要应用价值。可直接集成至ST系列PCS和PowerTitan储能系统的BMS中,实现SOH估算(误差0.75%)、RUL预测(误差104循环)和短期退化路径预测的协同管理。其基于恒压充电阶段电压电流数据的特征提取方法,与阳光电源iSolarCl...
基于精细化多状态建模的电池储能系统可靠性指标与评估
Refined multi-state modeling based battery energy storage system reliability indicators and evaluation
Xiaohe Yan · Jialiang Li · Nian Liu · Applied Energy · 2025年9月 · Vol.393
准确评估电池储能系统（BESS）的可靠性对于提高其运行效率、延长使用寿命以及降低维护成本具有重要意义。可靠性指标是实现BESS可靠性评估的关键环节。然而，当前的可靠性指标大多从BESS的整体角度出发进行设定，忽略了内部电池性能的退化过程，难以适用于大容量、多单元、拓扑结构复杂的BESS。因此，本文提出了一种基于BESS精细化多状态模型的可靠性指标体系及综合评价方法。首先，考虑电池单体的性能衰减，建立了基于电池单体健康状态（SOH）的多状态模型，并通过算子分裂的递归通用生成函数（UGF）方法将其扩...
解读: 该电池储能系统多状态可靠性建模技术对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能解决方案具有重要应用价值。论文提出的基于电芯SOH的精细化多状态模型和'良好-衰减-风险-缺陷-故障'五级分类体系,可直接应用于阳光电源大容量储能系统的健康管理。结合iSolarCloud平台的预测性维护功能,该可靠...
基于图特征与深度学习的锂离子电池退化轨迹早期感知
Early perception of Lithium-ion battery degradation trajectory with graphical features and deep learning
Haichuan Zhao · Jinhao Meng · Qiao Peng · Applied Energy · 2025年3月 · Vol.381
摘要 在电池储能系统（BESS）的全生命周期管理中，早期捕捉锂离子电池（LIB）的退化路径至关重要，然而现有研究主要集中在短期电池健康状态（如健康状态，SOH）诊断。本研究提出一种创新性概念，旨在仅利用少量初始循环数据即可感知锂离子电池的退化轨迹，从而为BESS复杂化的运行与维护策略预留充足的调整空间。本文提出一种新颖的深度学习框架，通过构建基于电池早期使用数据的图特征来获取容量退化轨迹。为了捕获更丰富的容量衰减特征，该框架通过生成增量容量（IC）曲线和容量差分曲线对电压-容量数据进行增强，并将...
解读: 该早期电池退化轨迹预测技术对阳光电源ST系列储能系统及PowerTitan产品具有重要价值。通过少量初始循环数据的图形化特征和深度学习,可在电池全生命周期早期预判容量衰减路径,为储能系统预测性维护提供60个循环内的精准预警。该技术可集成至iSolarCloud平台,结合增量容量曲线分析,优化BMS健...
锂离子电池高倍率放电老化机理与解析建模：侧重于正极集流体溶解与颗粒断裂
Mechanism and analytical modeling of high-rate discharge aging in lithium-ion batteries: Emphasizing cathode current collector dissolution and particle fracture
Jingbo Han · Guoliang Li · Chong Zhu · Yansong Wang 等7人 · Applied Energy · 2025年9月 · Vol.393
摘要 以LiMnxNiyCozO2（NMC）为正极材料的能量型电池因其优异的能量密度特性，被广泛应用于电动汽车（EV）中。随着高功率应用场景的不断增加，研究能量型电池在高倍率放电条件下的老化机理，并对老化现象进行定量分析，已成为一项至关重要的任务。本研究首先在1C、2C和3C三种放电倍率下开展了加速老化实验，并结合多种宏观与微观测试技术，对电池老化的物理过程进行了系统深入的分析。结果表明，正极集流体溶解、铝元素在负极的沉积以及正极颗粒的破裂是导致容量衰减的主要原因。此外，通过将改进的巴特勒-伏尔...
解读: 该研究揭示的高倍率放电老化机制对阳光电源储能系统具有重要价值。针对正极集流体溶解、颗粒破裂等衰减机理,可优化PowerTitan储能系统的BMS热管理策略和充放电曲线设计。所建立的电化学-热-老化耦合模型可集成至iSolarCloud平台,实现全生命周期SOH精准预测和预防性维护。对ST系列PCS的...
超级电容器研究中的能量存储：从分子模拟到机器学习的跨学科应用
Energy storage in supercapacitor researches: Interdisciplinary applications from molecular simulations to machine learning
Yawen Dong1 · Yutong Liu1 · Feifei Mao · Hua Wu · Applied Energy · 2025年9月 · Vol.393
摘要 科学界持续关注超级电容器（SCs），因其在环境保护和能量存储方面具有重要意义。超级电容器的性能取决于比容量、循环稳定性、功率密度和能量密度等关键特性，其中电极材料的性能、电极与电解质之间的相互作用以及电极表面或层间的电荷转移过程，对超级电容器整体性能具有显著影响。在超级电容器的研究领域中，计算模拟的应用至关重要，因其具备强大的模拟计算与预测能力。本文综述了近年来利用密度泛函理论（DFT）和机器学习（ML）技术设计与优化超级电容器的最新进展。我们总结了DFT在理解电极材料的电子结构、电荷存储...
解读: 该超级电容器研究整合DFT、分子动力学与机器学习的方法论,对阳光电源储能系统具有重要价值。在ST系列PCS和PowerTitan产品中,可借鉴ML技术优化电极材料设计,提升功率密度和循环寿命;将SOH预测算法应用于iSolarCloud平台,实现储能设备健康状态智能监测;结合SiC器件特性,通过计算...
第 4 / 4 页