找到 2 条结果
基于短时特征的锂离子电池SOH估计数据驱动模型多目标优化
Multiobjective Optimization of Data-Driven Model for Lithium-Ion Battery SOH Estimation With Short-Term Feature
Lei Cai · Jinhao Meng · Daniel-Ioan Stroe · Jichang Peng 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年11月
锂离子电池广泛应用于储能系统（BESS）和电动汽车。数据驱动方法通过测量特征估计电池健康状态（SOH），但过多特征会降低精度并增加人工成本。本文提出了一种多目标优化方法，旨在通过精简特征集提升SOH估计的准确性与效率。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack系列）。SOH的高精度估计是BMS核心算法的关键，直接影响储能系统的全生命周期管理与电芯衰减预测。通过引入多目标优化算法精简特征，可显著降低iSolarCloud平台在处理海量电芯数据时的计算负载，提升远程运维的实时性。建...
一种利用伪随机序列信号进行电池阻抗辨识的快速方法
Fast Approach for Battery Impedance Identification Using Pseudo-Random Sequence Signals
Jussi Sihvo · Daniel-Ioan Stroe · Tuomas Messo · Tomi Roinila · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年3月
在线测量电池阻抗对于评估电池荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）至关重要，能有效提升系统安全性与性能。传统的电化学阻抗谱（EIS）测量耗时较长，不适用于在线应用。本文提出了一种基于伪随机序列信号的快速阻抗辨识方法，实现了电池阻抗的实时监测。
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。通过集成伪随机序列信号注入功能，阳光电源的BMS系统可实现电池阻抗的在线实时辨识，无需停机即可精准评估电芯SOH，显著提升储能电站的运维效率与安全性。建议将此算法嵌入iSolarCloud智能运维...