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基于自适应无迹卡尔曼滤波与支持向量机的锂聚合物电池荷电状态估计
Lithium Polymer Battery State-of-Charge Estimation Based on Adaptive Unscented Kalman Filter and Support Vector Machine
Jinhao Meng · Guangzhao Luo · Fei Gao · IEEE Transactions on Power Electronics · 2016年3月
本文提出了一种结合自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）与最小二乘支持向量机（LSSVM）的锂聚合物电池荷电状态（SOC）估计算法。通过引入移动窗口法，在初始训练样本有限的情况下，有效建立了高精度的电池模型，提升了SOC估计的准确性与鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS）具有极高价值。SOC估计是BMS的核心算法，直接影响储能系统的可用容量、充放电策略及安全性。通过引入AUKF与LSSVM算法，可显著提升在复杂工况（如温度波动、老化）下的SOC估算精度，减少因估算偏差导致的电池...
基于Z源整流器的源荷电池模拟器
Load and Source Battery Simulator Based on Z-Source Rectifier
Seong-Chon Choi · Jung-Hyo Lee · Yong-Su Noh · Do-Yun Kim 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年8月
本文提出了一种基于Z源整流器（ZSR）的电池模拟器，旨在模拟高压大容量锂聚合物电池的充放电特性。该模拟器结合了Shepherd模型和Thevenin模型，能够灵活调整电池参数，主要用于电池相关应用及电力电子设备的功率测试。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）及充电桩业务具有极高的参考价值。在储能变流器（PCS）的研发与出厂测试阶段，利用Z源整流器构建高精度电池模拟器，可替代昂贵且笨重的真实电池组，显著降低研发测试成本并提升安全性。此外，该拓扑具备升降压能力，有助于优化PCS在...