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基于知识蒸馏与自适应模型的锂离子电池温度分布学习
Temperature distribution learning of Li-ion batteries using knowledge distillation and self-adaptive models
Rufan Yang · Hung Dinh Nguyen · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.382
摘要 温度监测与估计在电池热管理系统中至关重要，有助于优化电动汽车（EV）和固定式储能系统中电池的性能并延长其使用寿命。由于存在多种数据驱动模型，每种模型仅反映热分布的某一侧面（或局部），因此亟需一个能够提供整体分布的统一模型。考虑到电动汽车车载计算资源有限，该统一模型不能过于庞大。在此类约束条件下，本研究提出了一种用于学习锂离子电池温度分布的新颖框架，该框架结合了知识蒸馏方法与自适应控制机制。所提出的框架克服了传统温度计算方法的局限性，即对精确物理参数的需求以及缺乏实时适应能力。我们的方法将多...
解读: 该锂电池温度分布学习技术对阳光电源ST系列储能系统和PowerTitan产品具有重要应用价值。知识蒸馏框架可将复杂热管理模型压缩部署至BMS边缘计算单元,自适应机制能实时优化温度监测精度。该方法可增强储能PCS的电池热失控预警能力,延长电芯寿命,并为iSolarCloud平台提供更精准的预测性维护数...