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储能系统技术 电池管理系统BMS ★ 5.0

一种基于多时间分辨率注意力机制的交互网络用于多种电池状态联合估计

A multi-time-resolution attention-based interaction network for co-estimation of multiple battery states

Ruixue Liu · Benben Jiang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.381

摘要 高效且可靠的电池管理系统依赖于对多个电池状态的精确联合估计,包括荷电状态(SOC)、健康状态(SOH)和剩余使用寿命(RUL)。然而,由于这些状态在不同时间尺度上具有不同的时间分辨率以及复杂的相互作用,特别是在缺乏历史电池数据的情况下,该任务面临显著挑战。为应对这些挑战,本文提出了一种新颖的端到端多时间分辨率注意力机制交互网络(MuRAIN),用于多种电池状态的联合估计,该方法直接利用当前的充放电循环数据,无需历史数据。MuRAIN方法引入了一个多分辨率分块模块,能够从循环数据中智能提取具...

解读: 该多时间分辨率注意力交互网络技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan储能系统的BMS优化具有重要价值。MuRAIN可实现SOC、SOH、RUL的高精度联合估计,无需历史数据即可基于当前循环数据运行,特别适合浅循环工况下的商业储能应用。该技术可集成至iSolarCloud平台,提升预测性...