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利用开关控制电容与双相移控制提升双向感应功率传输的输出稳定性
Enhancing Output Stability in Bidirectional Inductive Power Transfer Using Switching Controlled Capacitors and Dual-Phase-Shift Control
Seungjin Jo · Seungmin Kim · Junchen Xie · Guangyao Li 等5人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年8月
双向感应电能传输（BIPT）系统可为电动汽车及其他应用提供高效的非接触式电能传输。然而，停车未对准、电池荷电状态（SoC）变化以及SAE J2954标准所施加的限制等实际挑战限制了其可靠性，尤其是在车辆到电网运行期间。现有方法主要侧重于单向充电，且常假设理想对准情况，忽略了其在实际运行中的适用性。本文提出一种将开关控制电容器（SCC）与双相移（DPS）控制相结合的新型BIPT系统，以应对这些挑战。SCC通过谐振参数调谐来补偿电抗变化，而DPS则实现宽输入 - 输出增益控制，以适应SoC变化。这种...
解读: 该双向感应功率传输技术对阳光电源新能源汽车产品线具有重要应用价值。开关控制电容与双相移控制的协同策略可直接应用于车载OBC充电机和无线充电桩产品，通过动态调节补偿电容实现宽负载范围的输出稳定性，解决传统接触式充电的磨损问题。该技术的双向功率传输特性与阳光电源V2G（车网互动）战略高度契合，可增强电动...
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。...
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...