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面向实际驾驶应用的锂离子电池动态阻抗谱原位表征
In Situ Characterization of Lithium-Ion Battery Dynamic Impedance Spectrum for Real-World Driving Applications
Xinghao Du · Jinhao Meng · Yassine Amirat · Fei Gao 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
动态电化学阻抗谱（DEIS）为锂离子电池在动态工况下的动力学路径提供了关键洞察，是先进车载诊断的重要手段。然而，负载波动、荷电状态（SOC）及温度变化引起的电压漂移，给DEIS的精确实现带来了挑战。本文针对上述问题提出了相应的表征与诊断方法。
解读: 该研究对于阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS）具有极高的应用价值。DEIS技术能够实现电池健康状态（SOH）和荷电状态（SOC）的更精准评估，直接提升BMS的诊断精度，从而延长储能系统的循环寿命并降低运维成本。建议将该动态阻抗监测算法集成至iSolarCl...
基于开关瞬态信号的可重构锂离子电池系统同步阻抗谱提取
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 · 2026年1月
大型储能系统中的电池不一致性限制了运行效率。可重构电池系统（RBS）通过调节模块内电池互连实现均衡。然而，RBS控制策略依赖于精确的电池状态，本文提出了一种利用开关瞬态信号提取同步阻抗谱的方法，旨在提升电池状态监测精度，优化储能系统性能。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack等大型储能系统具有重要价值。通过在PCS侧利用开关瞬态信号进行阻抗谱提取，无需额外激励源即可实现电池健康状态（SOH）和一致性的高精度在线监测。这不仅能提升iSolarCloud平台的智能化运维水平，还能为BMS提供更精准的控制依据，从而优...
基于宽带阻抗测量的锂离子电池无传感器温度估计
Sensorless Temperature Estimation of Lithium-Ion Battery Based on Broadband Impedance Measurements
Xinghao Du · Jinhao Meng · Jichang Peng · Yingmin Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年9月
针对传统温度传感器存在热传递延迟且无法测量电池内部温度的问题，本文提出了一种基于宽带阻抗谱的无传感器电池温度估计方法，旨在提升锂离子电池运行的安全性和可靠性。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack等大型储能系统具有重要应用价值。目前BMS主要依赖外部接触式传感器，存在滞后且难以反映电芯内部真实温度。引入宽带阻抗测量技术，可实现对电芯内部温度的实时、精准监测，显著提升BMS的热管理精度，有效预防热失控风险。建议研发团队评估该算法在现有...
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12月
快速频率响应容量（FFRC）对电池储能系统（BESS）的频率支撑性能及安全运行至关重要。传统方法难以匹配电网特定的快速频率响应（FFR）需求，导致评估保守或因估计不准产生罚款。本文提出了一种峰值运行模式（POM）匹配的在线FFRC估计方法，以优化储能系统的频率调节能力。
解读: 该研究直接服务于阳光电源PowerTitan及PowerStack等大型储能系统在电网辅助服务中的核心痛点。通过更精准的FFRC在线估计，阳光电源的PCS设备能更高效地响应电网调频指令，避免因容量评估保守导致的资源浪费，或因估计偏差引发的考核罚款。该算法可集成至iSolarCloud智能运维平台，为...
一种用于锂离子电池阻抗快速测量的两阶段优化框架
A Two-Stage Optimization Framework for Fast Lithium-Ion Battery Impedance Measurement
Xinghao Du · Jinhao Meng · Jichang Peng · Qiao Peng 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年5月
在线电池阻抗监测对电池状态估计与故障诊断至关重要。针对现有技术成本高、精度差的问题，本文提出了一种两阶段优化框架，通过生成具有特定功率比例的二进制序列，实现了高效的阻抗测量，提升了电池系统监测的准确性与经济性。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）具有重要价值。电池阻抗是评估电池老化状态（SOH）和早期故障预警的核心指标。通过引入该两阶段优化框架，阳光电源可在iSolarCloud平台或BMS底层算法中集成更高效的在线阻抗监测功能，无需昂贵的外部测试设备即可实现对电...
基于自适应无迹卡尔曼滤波与支持向量机的锂聚合物电池荷电状态估计
Lithium Polymer Battery State-of-Charge Estimation Based on Adaptive Unscented Kalman Filter and Support Vector Machine
Jinhao Meng · Guangzhao Luo · Fei Gao · IEEE Transactions on Power Electronics · 2016年3月
本文提出了一种结合自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）与最小二乘支持向量机（LSSVM）的锂聚合物电池荷电状态（SOC）估计算法。通过引入移动窗口法，在初始训练样本有限的情况下，有效建立了高精度的电池模型，提升了SOC估计的准确性与鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS）具有极高价值。SOC估计是BMS的核心算法，直接影响储能系统的可用容量、充放电策略及安全性。通过引入AUKF与LSSVM算法，可显著提升在复杂工况（如温度波动、老化）下的SOC估算精度，减少因估算偏差导致的电池...
基于负电阻的锂离子电池储能系统电网惯量支撑等效电路模型
Negative Resistor-Based Equivalent Circuit Model of Lithium-Ion Battery Energy Storage System for Grid Inertia Support
Yunteng Dai · Qiao Peng · Tianqi Liu · Jinhao Meng 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年11月
本文针对现有等效电路模型（ECM）无法准确表征惯量支撑工况（ISWC）下电池阻抗的问题，提出了一种基于负电阻的新型BESS等效电路模型。该模型能有效提升储能系统在电网惯量支撑应用中的建模精度与控制性能。
解读: 该研究直接服务于阳光电源PowerTitan及ST系列PCS等大容量储能产品。随着电网对构网型（Grid-Forming）技术要求的提升，储能系统需具备模拟同步发电机惯量的能力。该基于负电阻的建模方法能更精准地描述电池在动态惯量支撑下的阻抗特性，有助于优化PCS的控制算法，提升系统在弱电网环境下的稳...
基于短时特征的锂离子电池SOH估计数据驱动模型多目标优化
Multiobjective Optimization of Data-Driven Model for Lithium-Ion Battery SOH Estimation With Short-Term Feature
Lei Cai · Jinhao Meng · Daniel-Ioan Stroe · Jichang Peng 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年11月
锂离子电池广泛应用于储能系统（BESS）和电动汽车。数据驱动方法通过测量特征估计电池健康状态（SOH），但过多特征会降低精度并增加人工成本。本文提出了一种多目标优化方法，旨在通过精简特征集提升SOH估计的准确性与效率。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack系列）。SOH的高精度估计是BMS核心算法的关键，直接影响储能系统的全生命周期管理与电芯衰减预测。通过引入多目标优化算法精简特征，可显著降低iSolarCloud平台在处理海量电芯数据时的计算负载，提升远程运维的实时性。建...
基于直接多峰P-V曲线拟合的光伏系统全局灵活功率控制
Global Flexible Power Control of Photovoltaic Systems Under Partial Shading Conditions Based on Direct Multipeak P-V Curve-Fitting
Qiao Peng · Jun Yang · Xinyu Wan · Tianqi Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年7月
针对局部阴影条件下（PSC）光伏系统P-V曲线呈现多峰特性，导致灵活功率控制（FPC）困难的问题，本文提出了一种基于直接多峰曲线拟合的全局FPC方法。该方法通过优化的搜索跳跃策略，能够更准确、灵活地追踪光伏系统在复杂阴影环境下的最优运行点。
解读: 该研究直接针对光伏逆变器在复杂阴影环境下的核心痛点，对阳光电源的组串式逆变器（如SG系列）具有极高的应用价值。在工商业及地面光伏电站中，局部阴影常导致发电效率下降，该算法能显著提升逆变器在多峰条件下的MPPT追踪精度与响应速度。建议研发团队将其集成至iSolarCloud智能运维平台及逆变器控制固件...
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12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3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9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...