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基于同步输入与状态估计算法的锂离子电池容量与剩余寿命在线预测
An Online Prediction of Capacity and Remaining Useful Life of Lithium-Ion Batteries Based on Simultaneous Input and State Estimation Algorithm
Tiancheng Ouyang · Peihang Xu · Jingxian Chen · Jie Lu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年7月
针对电动汽车锂离子电池，本文提出了一种基于同步输入与状态估计的在线预测算法。该方法旨在解决现有研究在复杂测试环境下鲁棒性不足的问题，通过提高容量与剩余寿命（RUL）预测的准确性，为电池全生命周期管理提供可靠的技术支撑。
解读: 该研究直接服务于阳光电源储能业务（PowerTitan、PowerStack及户用储能系统）。电池SOH（健康状态）及RUL的精准预测是BMS核心算法的难点，直接影响储能电站的运维效率与安全性。该算法的鲁棒性提升有助于优化iSolarCloud平台的电池健康管理功能，减少运维成本，并为储能系统在调峰...