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基于短历史数据的长短期记忆模型锂离子电池SOH估计
Lithium-Ion Battery SOH Estimation Based on a Long Short-Term Memory Model Using Short History Data
Wenbin Li · Changwei Lin · Seyedmehdi Hosseininasab · Lennart Bauer 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年5月
本文针对电动汽车电池管理系统（BMS），提出了一种基于短时充电历史数据的锂离子电池健康状态（SOH）估计方法。该数据驱动模型利用长短期记忆（LSTM）网络，解决了实际应用中因部分充放电循环导致的SOH估计难题，实现了在灵活电压范围下的高精度健康状态评估。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS）具有极高价值。目前储能系统在电网侧和工商业侧常面临频繁的浅充浅放，传统的基于全周期数据的SOH估算精度受限。引入基于LSTM的短历史数据估算模型，可显著提升iSolarCloud平台对电池衰减的预测精度，优化电池...
基于长短期记忆模型利用短历史数据的锂离子电池健康状态估计
Lithium-Ion Battery SOH Estimation Based on a Long Short-Term Memory Model Using Short History Data
Wenbin Li · Changwei Lin · Seyedmehdi Hosseininasab · Lennart Bauer 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年1月
准确估计电池健康状态（SOH）对于车辆应用中电池管理系统的预测与健康管理至关重要。由于在实际应用中部分循环是常见情况，使用灵活电压范围短期数据的算法正受到广泛关注。为此，本文提出了一种利用短期充电历史数据的驱动模型。该模型将增量容量分析曲线分类与基于长短期记忆网络的时间序列预测相结合，用于在荷电状态（SOC）变化较小的情况下进行SOH估计。使用了三个具有不同电池化学体系和老化轨迹的数据集进行验证。结果表明，所提出的模型实现了准确的SOH估计，平均绝对误差和均方根误差在1%至2%之间。该模型的突出...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项基于LSTM的电池SOH短历史数据估算技术具有显著的工程应用价值。当前我司储能产品线涵盖工商业储能、大型地面电站及户用储能系统，精准的电池健康状态评估直接关系到系统全生命周期的安全性和经济性。 该技术的核心优势在于突破了传统SOH估算对完整充放电循环的依赖，仅需...