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考虑预测不确定性的电池储能系统最优管理以实现削峰和电池健康
Optimal BESS Management for Peak Load Shaving and Battery Health Under Prediction Uncertainty
Lixin Li · Tim Kappler · Bernhard Schwarz · Nina Munzke 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
在现代电力系统中，为缓解可再生能源出力波动，部署电池储能系统（BESS）日益重要。然而，可再生能源与负荷预测的不确定性给BESS运行优化带来挑战。本文提出一种新颖的随机模型预测控制（SMPC）框架，兼顾削峰负荷与电池健康，并有效应对预测不确定性。该框架采用长短期记忆（LSTM）神经网络进行预测，并结合约束收紧技术构建滚动时域随机优化问题。基于德国某企业负荷数据的仿真结果表明，相比传统模型预测控制（MPC），该方法额外降低峰值取电功率99 kW（5.8%），验证了其处理不确定性的优势。
解读: 该SMPC框架对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。研究提出的LSTM预测结合约束收紧技术可直接集成到iSolarCloud云平台的智能调度模块，提升储能系统在工商业削峰场景下的经济性。相比传统MPC额外降低5.8%峰值功率的效果，可优化ST2236/250...
基于多阶段恒流温控策略的电动航空电池健康快速充电
Health-Conscious Fast Charging for Electrified Aircraft Batteries Using a Multistage-Constant-Current Temperature-Controlled Strategy
Chandan Chetri · Sheldon Williamson · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年2月
电动飞机的运行效率与普及程度高度依赖其储能系统。快速充电虽可缩短停机时间、提升周转效率，但易因温升加剧和化学退化而损害电池健康，尤其在低温环境下更为显著。本文提出一种闭环多阶段恒流温控（MCC-TC）快速充电策略，通过实时温度反馈调节充电电流，有效保护航空级电池健康。实验结果表明，相较于传统CC-CV方法，MCC-TC显著降低了温升ΔT及温升速率ΔT/Δt。在−5 °C和30 °C下，ΔT分别降低47.68%和49.74%，ΔT/Δt分别降低65.35%和38.96%，验证了该算法在提升充电效率...
解读: 该多阶段恒流温控快速充电技术对阳光电源储能系统和充电桩产品线具有重要应用价值。针对ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统，可借鉴其闭环温度反馈机制优化电池管理策略，在快充场景下通过动态调节充电电流降低温升47-50%，显著延长储能电池循环寿命。对于车载OBC充电机和充电桩产品，该算法可...
基于混合注意力深度强化学习的健康感知集成热管理策略
Health-Conscious Integrated Thermal Management Strategy Using Hybrid Attention Deep Reinforcement Learning for Battery Electric Vehicles
Changcheng Wu · Jiankun Peng · Dawei Pi · Xin Guo 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年6月
有效的热管理策略（TMS）可以延长纯电动汽车（BEV）的续航里程，并在高温环境下提高车内热舒适性。考虑到集成热管理系统（ITMS）的发展趋势以及动力电池在纯电动汽车中的关键作用，本文建立了一个嵌入电池健康意识的集成热管理系统模型。为进一步挖掘所提出的集成热管理系统的温度控制和节能潜力，采用双延迟深度确定性策略梯度算法（TD3）设计了一种学习型热管理策略。鉴于集成热管理系统内复杂的状态信息，引入了一种混合注意力机制对原始TD3算法进行优化，使TD3智能体能够辨别各种状态信息的相对重要性，从而提高其...
解读: 从阳光电源的业务布局来看，这项基于混合注意力深度强化学习的电动汽车热管理技术具有显著的战略价值。该研究将电池健康意识嵌入集成热管理系统，通过TD3算法实现了电池健康退化降低22.50%、能量损失减少35.33%的效果，这与我司在储能系统和电动汽车动力解决方案领域的核心诉求高度契合。 从技术迁移角度...