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通过开关瞬态信号从可重构锂离子电池系统中同步提取阻抗谱
Synchronous Impedance Spectroscopy Extraction from Reconfigurable Lithium-ion Battery System via Switching Transient Signal
Jichang Peng · Wen Xie · Jinhao Meng · Haitao Liu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
大规模储能系统中的电池不一致性是限制其运行效率的关键瓶颈。可重构电池系统（RBS）能够调节模块内电池的互连方式，以实现电池均衡并优化模块性能。然而，RBS的控制策略依赖于电池的精确状态，而传统的电流、电压和温度测量系统无法为此提供足够支持。本文提出了一种在线电化学阻抗谱（EIS）测量方法，该方法利用RBS运行过程中的开关瞬态特性。引入了一种聚焦能量的S变换，以增强瞬态期间高频阻抗的获取能力，从而拓宽EIS的带宽。所提出的算法能够从RBS重构过程中固有的开关瞬态中精确提取电池级EIS信号，实现对电...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项基于可重构电池系统切换瞬态信号的同步阻抗谱提取技术具有显著的工程应用价值。当前我司大规模储能系统面临的核心痛点之一是电芯不一致性导致的系统效率损失和寿命衰减，而该技术为解决这一问题提供了新的技术路径。 该论文提出的在线电化学阻抗谱（EIS）测量方法最大的创新在于...
一种用于锂离子电池退化轨迹预测的合成数据生成方法及进化型Transformer模型
A synthetic data generation method and evolutionary transformer model for degradation trajectory prediction in lithium-ion batteries
Haiyan Jin · Rui Ru · Lei Cai · Jinhao Meng 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 在锂离子电池使用的早期阶段识别其长期退化行为，对于电池管理系统（BMS）在实际应用中有效维护电池至关重要。然而，由于电池在生产和运行条件方面存在差异，该过程面临较大挑战。近年来，已有研究经验证明，数据驱动方法在处理退化预测问题上具有良好的应用前景。然而，合适数据的缺乏仍是影响预测最终性能的主要障碍。此外，预测结果还受到预测器设置的影响，包括神经网络结构及其超参数的设定。实现该过程自动化的挑战至今仍未得到解决。在本研究中，我们提出了一种新颖的退化轨迹预测框架。首先，通过条件生成对抗网络（CG...
解读: 该锂电池退化预测技术对阳光电源储能系统具有重要价值。通过CGAN合成数据和Transformer模型可显著提升ST系列PCS及PowerTitan储能系统中BMS的预测精度,解决早期退化识别难题。自动化超参数优化框架可集成至iSolarCloud平台,实现储能电站电池全生命周期健康管理和预测性维护,...