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基于耦合半经验电-热与老化模型的电池老化感知自适应模型预测控制
Battery aging-aware adaptive model predictive control based on coupled semi-empirical electro-thermal and aging models
Xabier Dorronsoro · Ricardode Castro · Jorge Varela Barrerasc · Erik Garayalde 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 本文提出了一种考虑老化速率的非线性模型预测控制(MPC)策略,用于电池储能系统,该策略集成了一种经过实验验证的半经验性电-热与退化耦合模型,能够同时考虑日历老化和循环老化因素,而这些因素在传统的能量管理方法中常常被忽略。本文的一个关键贡献是引入了一种自适应加权方法,该方法根据电池的老化状态——主要由时间依赖性退化因素驱动——动态调整MPC代价函数中的权重。这种自适应机制改善了不同预测时间范围内的控制决策,与标准MPC相比,分别使电池退化程度和总运行成本最高降低了262.7%和44.51%。
解读: 该电池老化自适应MPC技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。通过集成电热耦合与老化模型,动态调整控制权重,可使储能系统在全生命周期内优化充放电策略,降低电池退化率达262.7%。该方法可融入阳光电源iSolarCloud平台的预测性维护模块,结合GFM/GFL控...