Asmae El Mejdoubi · Hicham Chaoui · Hamid Gualous · Peter Van Den Bossche 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年7月

锂离子电池的健康管理对于储能系统的运行性能及成本控制至关重要。本文提出了一种考虑电池老化条件的锂电池预测模型，通过对健康状态（SOH）的评估及剩余使用寿命（RUL）的预测，旨在提升储能系统在车辆及电网应用中的可靠性与经济性。

解读: 该研究直接服务于阳光电源PowerTitan和PowerStack等储能系统业务。通过更精准的SOH评估和RUL预测，能够显著优化BMS（电池管理系统）的算法逻辑，提升系统全生命周期的运维效率。建议将该模型集成至iSolarCloud智能运维平台，实现对电站侧储能资产的精细化健康管理，提前预警潜在故...