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基于宽电压范围双向变换器与DBSCAN聚类算法的退役电池组高效快速主动均衡方法
Efficient and Fast Active Equalization Method for Retired Battery Pack Using Wide Voltage Range Bidirectional Converter and DBSCAN Clustering Algorithm
Wang Lujun · Ke Jinyang · Zhan Min · Tian Aina 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年11月
本文提出了一种基于宽电压范围双向变换器与DBSCAN聚类算法的退役电池梯次利用均衡方法。利用四开关双向变换器的宽电压及Buck-Boost特性，实现了电池能量的高效双向流动与均衡，显著提升了退役电池组的利用效率与一致性。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack储能系统具有重要参考价值。随着储能电站规模扩大，退役电池梯次利用是降低系统全生命周期成本的关键。文章提出的宽电压范围双向变换器拓扑与DBSCAN聚类控制策略，可优化BMS的主动均衡逻辑，解决电池组内单体不一致性导致的容量损失问题。建议研发团...
基于物理的锂离子电池电化学模型参数辨识及其双种群优化方法
Physics-based parameter identification of an electrochemical model for lithium-ion batteries with two-population optimization method
Aina Tian · Kailang Dong · Xiao-Guang Yang · Yuqin Wang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
摘要 伪二维（P2D）模型因其基于物理原理的高精度，在电池管理系统中展现出日益广阔的应用前景。然而，由于难以准确辨识多个参数，且常出现求解不收敛的问题，限制了其实际应用效果。传统的数据驱动型P2D模型参数辨识方法虽然先进，但通常需要大量数据，且缺乏必要的物理机理洞察，容易导致过拟合。为应对上述挑战，本研究首先开展参数敏感性分析，以确定各类参数辨识的最佳条件；进而提出一种双种群多目标优化算法，高效地筛选出非劣解参数集。该算法的独特之处在于引入非收敛种群，以增强狼群种群的更新过程，从而提升参数辨识的...
解读: 该P2D模型参数辨识技术对阳光电源储能系统具有重要价值。通过双种群优化算法精确识别23个电池参数,可显著提升ST系列PCS和PowerTitan储能系统的BMS精度,动态工况下电压预测误差控制在9mV以内。该物理驱动方法可增强iSolarCloud平台的电池健康状态评估和预测性维护能力,避免纯数据驱...