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储能系统技术 储能系统 电池管理系统BMS 机器学习 ★ 5.0

基于可视化单循环数据的锂离子电池循环寿命超早期预测

Ultra-Early Prediction of Lithium-Ion Battery Cycle Life Based on Visualized Single-Cycle Data

Wenjin Yang · Fanqi Min · Jingying Xie · Hengzhao Yang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年5月

本文提出了一种基于电池运行超早期单次充放电循环可视化数据的循环寿命预测框架。通过滑动窗口法将原始序列数据转化为图像,并利用欧几里得距离等方法进行特征提取,实现了对电池寿命的早期精准预测。

解读: 该技术对阳光电源的储能业务(如PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS)具有极高的应用价值。通过在电池运行初期实现寿命的超早期预测,可显著优化BMS的健康状态(SOH)评估算法,提升储能电站的运维效率。建议将此可视化预测模型集成至iSolarCloud平台,通过大数据分析实现储能资...

储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

一种用于电-氢混合储能系统部件 sizing 与能量管理的优化框架

An Optimization Framework for Component Sizing and Energy Management in Electric-Hydrogen Hybrid Energy Storage Systems

Yuzhen Tang · Qian Xun · Zhuoqun Zheng · Fanqi Min 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月

本文提出一种优化框架,用于解决风力发电耦合电-氢混合储能系统的部件容量配置与能量管理问题。采用粒子群优化算法最小化系统总成本,优化四个变量:电解槽与超级电容器容量,以及能量管理策略中的两项参数。该策略引入人工势场法,基于超级电容器荷电状态定义虚拟力以分配风电功率,并优化虚拟力形状参数和功率分配基准参数。低通滤波器截止频率根据优化后的参数自适应调整,故称“OP-APF”框架。MATLAB与实时仿真验证表明,相较于三种基准方案,OP-APF在降低系统成本、控制荷电状态及减缓电解槽退化方面更具优势。

解读: 该电-氢混合储能优化框架对阳光电源PowerTitan储能系统与新能源制氢业务具有重要应用价值。文中基于人工势场法的能量管理策略(OP-APF)可直接应用于ST系列储能变流器的多时间尺度功率分配算法,通过超级电容处理高频功率波动、氢储能应对长周期能量平衡,延长电池循环寿命。粒子群优化算法可集成至iS...