陈爱琢 · 张从佳 · 周杨林 · 史兴华 等6人 · 中国电机工程学报 · 2025年1月 · Vol.45

动态可重构电池网络（DRBN）由多个异质电池单元通过电力电子开关串并联构成，需通过拓扑协同控制实现均衡管理与故障隔离。本文结合图论割集分析方法与电池n阶Thevenin模型，构建DRBN整体状态空间模型，揭示电池单元间耦合关系，并提出一种基于该模型的荷电状态（SOC）一体化估计方法。通过实验与仿真对比现有基于单体模型的SOC估计方法，验证了所提方法在精度与鲁棒性方面的优越性，为DRBN的能量管理与优化运行提供有效支持。

解读: 该动态可重构电池网络技术对阳光电源ST系列储能系统和PowerTitan大型储能方案具有重要应用价值。DRBN的拓扑重构与故障隔离机制可直接应用于ESS集成方案中的电池簇管理，通过电力电子开关实现异质电池单元的动态组网，提升系统容错能力。所提出的基于状态空间模型的整体SOC估计方法，相比传统单体估计...

作者未知 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年1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...

Saeid Jorkesh · Ryan Ahmed · Saeid Habibi · Reza Hosseininejad 等5人 · IEEE Access · 2025年1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...

Fatma Ahmed · Khalid Abualsaud · Ahmed M. Massoud · IEEE Access · 2025年1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...