找到 6 条结果
基于峰值运行模式匹配的锂离子电池储能系统在线快速频率响应容量估计
Peak Operation Mode-Matching Online Fast Frequency Response Capacity Estimation for Lithium-ion Battery Energy Storage System
Shaoxin Shi · Qiao Peng · Tianqi Liu · Jinhao Meng · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
快速频率响应容量（FFRC）对于电池储能系统（BESS）的频率支撑性能和安全运行至关重要。传统方法无法匹配电网特定的快速频率响应（FFR）要求，导致评估保守或因估计不准确而产生惩罚。本文提出了一种适用于电池储能系统的峰值运行模式（POM）匹配在线FFRC估计方法。建立了基于弹性电阻的等效电路模型，以解决FFR - POM期间强非线性阻抗行为下的建模不准确问题。然后，开发了一种阻抗构建方法以获得连续的阻抗曲线，在此基础上通过多约束下的迭代搜索实现了在线FFRC估计。实验结果证明了所提方法在各种条件...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，该论文提出的峰值运行模式匹配的快速频率响应容量（FFRC）在线估算方法具有重要的工程应用价值。当前，我司储能系统在参与电网调频服务时，面临着响应能力评估不精确导致的两难困境：保守估计会降低系统经济性，而过度乐观则可能引发考核惩罚甚至安全风险。 该技术的核心创新在于针...
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...
基于重启辅助分类器生成对抗网络和改进格拉米安角场的退役电池筛选
Retired Battery Screening Based on Rebooted Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network and Improved Gramian Angular Field
Mingqiang Lin · Zelong Lin · Jinhao Meng · Wei Wang 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年3月
由于锂离子电池（LIBs）具有高能量密度和长循环寿命，它们被广泛应用于电子设备、电动汽车和储能领域。退役电池的精确评估在很大程度上取决于利用既信息丰富又易于获取的最优健康特征。特别是对于时间序列数据，目前存在特征捕捉不充分以及难以捕捉有效特征的问题。本文提出了一种将改进的格拉姆角场（IGAF）与重启辅助分类器生成对抗网络（REACGAN）相结合的退役电池创新分类方法。IGAF方法利用快速傅里叶变换（FFT）提取电池充电电压曲线的幅值和相位特征，将曲线中的细微变化转化为二维图像，从而保留了时间和空...
解读: 从阳光电源储能业务视角来看，这项基于改进格拉姆角场和生成对抗网络的退役电池筛选技术具有重要的战略价值。随着公司储能系统装机规模持续扩大，退役锂电池的梯次利用已成为降低全生命周期成本、提升产品竞争力的关键环节。 该技术的核心优势在于将电池充电电压曲线的微小变化转化为二维图像，并通过快速傅里叶变换提取...
基于图特征与深度学习的锂离子电池退化轨迹早期感知
Early perception of Lithium-ion battery degradation trajectory with graphical features and deep learning
Haichuan Zhao · Jinhao Meng · Qiao Peng · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.381
摘要 在电池储能系统（BESS）的全生命周期管理中，早期捕捉锂离子电池（LIB）的退化路径至关重要，然而现有研究主要集中在短期电池健康状态（如健康状态，SOH）诊断。本研究提出一种创新性概念，旨在仅利用少量初始循环数据即可感知锂离子电池的退化轨迹，从而为BESS复杂化的运行与维护策略预留充足的调整空间。本文提出一种新颖的深度学习框架，通过构建基于电池早期使用数据的图特征来获取容量退化轨迹。为了捕获更丰富的容量衰减特征，该框架通过生成增量容量（IC）曲线和容量差分曲线对电压-容量数据进行增强，并将...
解读: 该早期电池退化轨迹预测技术对阳光电源ST系列储能系统及PowerTitan产品具有重要价值。通过少量初始循环数据的图形化特征和深度学习,可在电池全生命周期早期预判容量衰减路径,为储能系统预测性维护提供60个循环内的精准预警。该技术可集成至iSolarCloud平台,结合增量容量曲线分析,优化BMS健...
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,...
基于模型-数据融合方法的锂离子电池储能系统惯性支撑持续功率边界在线估计
Online estimation of inertia-supporting sustaining power boundary of lithium-ion battery energy storage systems based on model-data fusion method
Shaoxin Shi · Qiao Peng · Tianqi Liu · Yunteng Dai 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.393
摘要 锂离子电池储能系统（BESS）在为电力系统提供惯性支撑方面展现出巨大潜力。然而，如何在实现高效惯性支撑的同时保障电池的安全运行仍面临挑战，这要求对电池的输出边界进行准确估计，尤其是在在线运行条件下。然而，现有的电池输出功率边界评估方法通常忽略了惯性支撑特有的输出特性以及在线应用的需求，从而限制了其准确性与效率。本文提出了一种基于模型-数据融合方法（MDFM）的BESS惯性支撑持续功率边界（SPB）在线估计新方法。首先，开展一系列实验以研究电池在惯性支撑工况下的阻抗特性，并据此构建一种基于负...
解读: 该储能惯量支撑功率边界在线估算技术对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。通过模型-数据融合方法实现锂电池输出边界的实时精准评估,可直接集成至VSG虚拟同步机控制策略中,优化惯量响应过程中的功率调度。负阻抗等效电路模型结合SVM机器学习算法,能有效提升iSolarCl...