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一种基于电化学老化机理的锂离子电池健康状态估计数据驱动方法
An Electrochemical Aging-Informed Data-Driven Approach for Health Estimation of Lithium-Ion Batteries With Parameter Inconsistency
Shuxin Zhang · Zhitao Liu · Yan Xu · Guangwei Chen 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年5月
准确估计锂离子电池的健康状态（SOH）对保障系统安全与可靠性至关重要。本文提出了一种融合物理电化学模型与深度学习的数据驱动方法，旨在解决电池参数不一致性带来的SOH估计难题，提升电池全生命周期的健康管理精度。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS）具有极高价值。目前储能系统规模化应用中，电池组内参数不一致性是影响系统寿命与安全的核心痛点。通过将电化学机理与深度学习结合，可显著提升iSolarCloud平台对储能电站的SOH监测精度，实现更精准的电池寿命预测...