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模块化多电平变换器
MMC）电池储能系统的多层SOH均衡方案
Zhan Ma · Feng Gao · Xin Gu · Nan Li 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年12月
针对退役电池在储能系统中SOH不一致导致系统寿命缩短的问题，本文提出了一种多层SOH均衡方案。该方案突破了以往仅关注电池包内或包间均衡的局限，通过多层控制策略实现全系统SOH均衡，有效延长储能系统整体寿命并降低运维成本。
解读: 该研究对阳光电源PowerTitan及PowerStack等大型储能系统具有重要参考价值。随着储能规模扩大，电池簇间及簇内SOH差异是影响系统全生命周期收益的关键。引入多层SOH均衡策略，可优化电池管理系统（BMS）的调度逻辑，提升系统的一致性管理水平。建议研发团队评估该MMC拓扑在大型储能变流器中...
基于凸优化的锂离子电池SOC与SOH解耦联合估计
Reduced-Coupling Coestimation of SOC and SOH for Lithium-Ion Batteries Based on Convex Optimization
Dianxun Xiao · Gaoliang Fang · Sheng Liu · Shaoyi Yuan 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年11月
本文针对锂离子电池SOC与SOH估计中存在的强耦合与非线性问题，提出了一种新型的解耦联合估计算法。通过引入凸优化方法，简化了观测器网络设计并降低了稳定性分析的复杂性，有效提升了电池状态估计的精度与鲁棒性。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的储能业务核心——电池管理系统（BMS）。在PowerTitan和PowerStack等大规模储能系统中，高精度的SOC/SOH估计是实现电池簇均衡、延长系统寿命及保障安全运行的关键。传统的非线性观测器计算量大且难以收敛，而本文提出的凸优化解耦算法能显著降低BMS计算负载，提...
基于温差的锂离子电池健康状态
SOH）估计
Jinpeng Tian · Rui Xiong · Weixiang Shen · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年10月
针对锂离子电池老化导致的健康状态（SOH）评估难题，本文提出了一种基于电池表面温差曲线的新型SOH估计方法。该方法突破了传统仅依赖电压特性的局限，通过分析充放电过程中的热行为变化，为电池老化监测提供了新的物理维度，有效提升了电池全生命周期管理的精度。
解读: 该研究直接服务于阳光电源储能业务的核心痛点。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中，精准的SOH评估是保障系统安全与延长寿命的关键。目前BMS多依赖电压/电流数据，引入温差特征可显著提升对电池内部老化机理的感知能力，减少因电池不一致性导致的容量衰减风险。建议研发团队将该算法集成...
面向多目标工况的电池健康状态估计的多源域元学习网络
Multisource Domain Metalearning Network for Battery State-of-Health Estimation Under Multitarget Working Conditions
Mengqi Miao · Chaoang Xiao · Jianbo Yu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年7月
电池健康状态（SOH）估计对电池寿命预测至关重要。工况差异导致的域偏移现象是准确估计SOH的主要障碍。本文提出一种多源域元学习网络，通过最小化不同工况下的分布差异，解决电池SOH估计中的域偏移问题，提升在多目标工况下的预测精度。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的储能业务核心需求。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中，电池全生命周期的SOH精准评估是保障系统安全与收益的关键。该元学习算法能有效解决不同温度、充放电倍率等复杂工况下的数据分布偏移问题，显著提升BMS的预测精度。建议将此算法集成至iSolarClo...
结合元学习与CNN-LSTM算法的锂离子电池健康状态估计
Combined Meta-Learning With CNN-LSTM Algorithms for State-of-Health Estimation of Lithium-Ion Battery
Tiancheng Ouyang · Yingying Su · Chengchao Wang · Song Jin · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年8月
针对锂离子电池实际运行工况复杂导致健康状态（SOH）估计泛化能力差的问题，本文提出了一种结合元学习与CNN-LSTM的SOH估计方法。该方法通过元学习框架提升模型在不同工况下的适应性，有效解决了传统深度学习模型对大规模数据依赖及泛化性不足的难题。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack等储能系统至关重要。目前BMS在全生命周期SOH预测上存在精度与泛化性的平衡难题，元学习算法能显著提升系统在不同环境温度、充放电倍率下的电池寿命评估准确度。建议将此算法集成至iSolarCloud智能运维平台，通过云端大数据训练与边缘侧BM...
考虑容量再生现象的基于最大相关熵滤波的SOH自适应融合估计方法
Maximum Correntropy Filter-Based Adaptive Fusion Method for SOH Estimation Considering Capacity Regeneration Phenomenon
Chenyang Pan · Zhaoxia Peng · Shichun Yang · Guoguang Wen 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年3月
锂离子电池健康状态（SOH）的准确估计对电动汽车及储能系统的安全至关重要。针对电池老化过程中不可避免的“容量再生”现象导致的退化率波动及估计精度下降问题，本文提出了一种基于最大相关熵滤波的自适应融合估计方法，有效提升了复杂工况下电池SOH的预测精度与鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack等储能系统具有极高的应用价值。电池容量再生现象会导致BMS在估算SOH时产生偏差，进而影响储能电站的可用容量评估与运维策略。引入最大相关熵滤波算法，能够显著提升BMS在复杂充放电工况下的SOH估计精度，优化电池组的一致性管理。建议将该算法集...
基于多尺度特征融合的稀疏自注意力Transformer长期SOH预测
Sparse Self-Attentive Transformer With Multiscale Feature Fusion on Long-Term SOH Forecasting
Xinshan Zhu · Chengqian Xu · Tianbao Song · Zhen Huang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年8月
锂离子电池健康状态（SOH）的准确预测对电池管理系统（BMS）的稳定运行至关重要。本文提出了一种基于稀疏自注意力Transformer（SSAT）和多时间尺度特征融合的模型，通过编码器-解码器架构，实现了对电池长期SOH的高精度预测，提升了电池系统的安全性和运维效率。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS）具有极高的应用价值。SOH的高精度预测是提升储能电站全生命周期管理的核心，有助于优化电池充放电策略，延长系统使用寿命，并降低运维成本。建议将该SSAT模型集成至iSolarCloud智能运维平台，通过大数据分析实...
基于集成学习和电压重构的锂离子电池健康状态估计
Ensemble Learning and Voltage Reconstruction Based State of Health Estimation for Lithium-Ion Batteries With Twenty Random Samplings
Xing Shu · Zheng Chen · Jiangwei Shen · Shiquan Shen 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年4月
针对电动交通工具中锂离子电池随机充放电行为导致的健康状态（SOH）估计精度下降问题，本文提出了一种基于集成学习和电压重构的SOH估计框架。该方法通过处理随机采样数据，有效提升了在线SOH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（PowerTitan、PowerStack及户用储能）具有极高价值。目前储能系统在实际运行中面临工况复杂、数据碎片化等挑战，该集成学习框架可深度集成至iSolarCloud智能运维平台及BMS算法中，通过电压重构技术提升电池全生命周期SOH监测精度。这不仅能优化电池资产的...
基于可迁移知识共享网络的锂离子电池SOH与RUL同步预测
Simultaneous Prediction of SOH and RUL for Lithium-Ion Batteries Using Transferable Knowledge Sharing Network
Kai Zhong · Zhihao Liu · Jiaqiang Tian · Chao Fan 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
锂离子电池的健康状态（SOH）和剩余使用寿命（RUL）预测对电力系统的安全运行至关重要。针对现有方法在泛化能力、预测精度及多任务协同方面的不足，本文提出了一种可迁移知识共享网络，实现了SOH与RUL的同步预测，有效提升了复杂工况下的预测性能。
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。通过引入可迁移知识共享网络，BMS系统能够更精准地评估电池衰减状态，提升电池全生命周期的安全性与运维效率。建议将该算法集成至iSolarCloud智能运维平台，通过大数据分析实现电池簇的精细化管理，...
基于深度域特征独立对齐网络的锂离子电池无标签数据健康状态估计
State of Health Estimation for Lithium-Ion Battery With Label-Free Data Based on Deep Domain Feature Independent Alignment Network
Chenxi Song · Haitao Yuan · Guangfeng Wang · Naxin Cui · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年10月
针对锂离子电池健康状态（SOH）估计中标签数据匮乏及工况差异导致的精度受限问题，本文提出了一种基于深度域特征独立对齐网络的无标签SOH估计方法，有效提升了跨场景下的电池健康状态评估能力。
解读: 该研究直接服务于阳光电源储能业务的核心痛点。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中，电池全生命周期的健康状态监控是保障系统安全与运维收益的关键。该方法通过深度学习实现跨工况的无标签SOH估计，能够显著降低iSolarCloud平台对海量标注数据的依赖，提升电池资产的精细化管理水...
双向潮流下考虑储能系统状态耦合特性的配电网电压协调管理策略
Coordinated Voltage Management Strategy for Distribution Networks Considering State Coupling Characteristics of Energy Storage Systems under Bidirectional Power Flow
黄莘杰方斯顿罗颖冰陈冠宏牛涛廖瑞金 · 中国电机工程学报 · 2025年7月 · Vol.45
针对高比例可再生能源接入引发的“输-配网双向潮流”带来的电压管理难题，提出一种考虑双向潮流特性的配电网电压协调控制策略。通过分析变压器模型对高低压侧电压调控特性的影响，量化其在双向潮流下的控制能力；结合电池健康状态、荷电状态与功率状态的耦合关系，基于实验数据构建储能系统调节可行域，并采用分段线性化方法建立实用化控制模型，实现对储能充放电能力的动态约束；根据可再生能源渗透水平差异，设计多层次协调电压控制策略，有效抑制电压越限。基于改进IEEE 33节点系统的仿真验证了该方法在不同渗透率场景下的有效...
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。文章提出的储能SOC-SOH-功率三态耦合模型及分段线性化可行域建模方法，可直接应用于ST储能变流器的功率管理策略，实现电池健康状态感知下的动态充放电约束，延长电池寿命。双向潮流下的变压器电压调控特性量化分析，为阳光电...
基于数据驱动与机理模型的锂离子电池健康状态估计与拐点识别
State-of-health estimation and knee point identification of lithium-ion battery based on data-driven and mechanism model
Yulong Ni · Kai Song · Lei Pei · Xiaoyu Li 等8人 · Applied Energy · 2025年5月 · Vol.385
准确的健康状态（SOH）估计与拐点识别对于优化电池性能及生命周期管理至关重要。本文提出了一种结合改进的基于牛顿-拉夫逊优化算法优化支持向量回归与自适应提升算法（INRBO-SVR-AdaBoost）的SOH估计方法，以及一种基于最大垂直距离法并考虑失效阈值的拐点识别方法。首先，引入三项改进以增强标准NRBO算法的全局搜索能力与收敛速度，从而使SVR方法能够获得最优参数；随后，采用AdaBoost算法对INRBO-SVR方法进行集成，进一步提高SOH估计精度。实验结果表明，INRBO-SVR-Ad...
解读: 该锂电池SOH估计与拐点识别技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要价值。INRBO-SVR-AdaBoost算法可集成至iSolarCloud平台,实现储能系统电池健康状态精准预测(误差<0.89%),优化BMS管理策略。拐点识别方法可指导ESS全生命周期管理,精确判定电...
锂电池健康状态预测的容错框架
Fault-Tolerant Framework for State-of-Health Prediction of Lithium Batteries
Anas Tiane · Chafik Okar · Hicham Chaoui · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年12月
本文针对锂离子电池健康状态（SoH）预测中传感器数据缺失的挑战，提出了一种高可用性的特征容错预测框架。该框架在不确定环境下仍能保持极高的预测精度，有效解决了电池管理系统在传感器故障或数据丢失时的性能退化问题。
解读: 该研究直接服务于阳光电源PowerTitan和PowerStack等储能系统。在大型储能电站中，传感器故障会导致BMS数据缺失，进而影响SoH评估的准确性。引入该容错框架可显著提升阳光电源储能产品的运维可靠性，减少因传感器异常导致的误报警或性能误判。建议将此算法集成至iSolarCloud智能运维平...
基于多域迁移学习的电池健康状态估计
Battery Health Estimation Based on Multidomain Transfer Learning
Hanmin Sheng · Biplob Ray · Shaben Kayamboo · Xintao Xu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年4月
机器学习在电池健康状态（SOH）估计中具有显著优势，但面临数据分布差异带来的概念漂移挑战。本文提出一种多域迁移学习方法，旨在解决训练集与测试集分布不一致的问题，从而提升电池SOH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（PowerTitan、PowerStack系列）具有极高价值。电池健康状态（SOH）的精准评估是提升储能系统全生命周期经济性的核心。目前储能电站面临工况复杂、数据分布差异大的挑战，引入多域迁移学习算法，可显著提升iSolarCloud平台对大规模储能电站的运维精度，减少电...
一种基于电化学老化机理的锂离子电池健康状态估计数据驱动方法
An Electrochemical Aging-Informed Data-Driven Approach for Health Estimation of Lithium-Ion Batteries With Parameter Inconsistency
Shuxin Zhang · Zhitao Liu · Yan Xu · Guangwei Chen 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年5月
准确估计锂离子电池的健康状态（SOH）对保障系统安全与可靠性至关重要。本文提出了一种融合物理电化学模型与深度学习的数据驱动方法，旨在解决电池参数不一致性带来的SOH估计难题，提升电池全生命周期的健康管理精度。
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。目前储能系统规模化应用中，电池组内参数不一致性是影响系统寿命与安全的核心痛点。通过将电化学机理与深度学习结合，可显著提升iSolarCloud平台对储能电站的SOH监测精度，实现更精准的电池寿命预测...
锂离子电池多阶段健康状态估计：对重度部分充电的高容忍度
Multistage State of Health Estimation of Lithium-Ion Battery With High Tolerance to Heavily Partial Charging
Zhongbao Wei · Haokai Ruan · Yang Li · Jianwei Li 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年6月
健康状态（SOH）评估对锂离子电池管理至关重要。针对实际应用中常见的充电数据不完整问题，本文提出了一种多阶段SOH估计方法。该方法在处理非理想充电数据时表现出极高的鲁棒性，能够有效提升电池在复杂工况下的健康诊断精度与保护能力。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack储能系统具有重要价值。在工商业及电网侧储能应用中，电池往往难以完成全周期充电，该多阶段SOH估计方法能显著提升BMS在碎片化数据下的健康状态评估精度，延长电池系统使用寿命，降低运维成本。建议将此算法集成至iSolarCloud智能运维平台，...
基于局部充电曲线重构的锂离子电池健康状态估计
State of Health Estimation for Lithium-Ion Batteries Based on Partial Charging Curve Reconstruction
Yiwen Sun · Qi Diao · Hongzhang Xu · Xiaojun Tan 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年4月
为保障锂离子电池安全高效运行，精确估计健康状态（SOH）至关重要。针对现有研究多依赖完整或大范围充电曲线、在实际应用中难以获取的问题，本文提出了一种基于局部充电曲线重构的SOH估计新方法，有效提升了电池状态评估的实用性与准确性。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack等储能系统具有极高的应用价值。在实际电站运维中，电池往往难以充满，基于局部曲线的SOH估计能显著提升iSolarCloud平台对电池衰减的监测精度，无需等待电池完全充电即可完成评估。建议将该算法集成至BMS核心算法库中，以优化储能电站的寿命...
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...
一种联合估计锂离子电池SOC与SOH的框架：消除对初始状态的依赖
A framework for joint SOC and SOH estimation of lithium-ion battery: Eliminating the dependency on initial states
Xiaoyong Zeng · Yaoke Sun · Xiangyang Xia · Laien Chen · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
基于模型的方法被广泛用于电池状态估计，构成了电池管理系统的基础。然而，这些方法的有效性依赖于准确的初始状态设定，初始状态不准确可能导致严重的不稳定甚至发散，从而对电池安全构成重大威胁。由于状态荷电（SOC）与健康状态（SOH）之间存在相互依赖关系，这一问题在SOC与SOH的联合估计中尤为突出。本研究致力于消除对初始状态的依赖。首先，构建了两个具有外部输入的径向基函数自回归模型（RBF-ARXM），以捕捉电池的非线性动态特性，并建立SOC、SOH与观测值之间的关联关系。基于这些模型，推导出有效的目...
解读: 该SOC/SOH联合估算框架对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统的BMS优化具有重要价值。通过消除初始状态依赖性,可显著提升储能系统全生命周期的状态估计精度和安全性。基于RBF-ARXM的非线性建模方法可集成至iSolarCloud平台,实现预测性维护和电池健康管理。该技术同样适用...
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...
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