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排序:
智能化与AI应用
机器学习
深度学习
电池管理系统BMS
★ 5.0
面向早期循环的自适应置信度校准半监督集成方法用于电池寿命预测
Adaptive confidence-calibrated semi-supervised ensemble for early-cycle battery lifetime prediction
Jianlong Bi · Zicheng Fei · Jin Wang · Applied Energy · 2026年4月 · Vol.409
本文提出一种自适应置信度校准的半监督集成方法，利用少量标注早期循环电池数据与大量无标签数据，提升电池剩余寿命（RUL）预测精度与可靠性。
解读: 该研究直接支撑阳光电源PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS中嵌入式电池健康状态（SOH）与寿命预测功能升级。结合iSolarCloud平台，可实现储能电站全生命周期智能运维。建议将该算法集成至新一代PCS固件及BMS协同架构中，强化用户侧/电网侧储能项目的质保评估与二手电池梯次...