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一种基于反激变换的大电流电池组均衡器
A Compact Large-Current Equalizer Based on Flyback Conversion for Large-Scale Battery Packs
Shiquan Liu · Yue Wang · Shiyu Wang · Wenyuan Zhao 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年1月
本文提出了一种基于反激变换的紧凑型电池均衡拓扑，旨在解决现有均衡技术中存在的均衡速度慢、体积大及控制复杂等问题。该方案通过优化电路结构，有效提升了大规模串联电池组的电压一致性，特别适用于电动汽车及大规模储能系统，在提高系统能量利用率和安全性方面具有显著优势。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）具有重要参考价值。电池一致性是大型储能系统安全运行的核心，目前阳光电源的BMS系统正向高集成度、高均衡效率方向演进。该反激式均衡拓扑的紧凑化设计，有助于优化PCS内部空间布局，提升电池簇在充放电过程中的动态均衡能力，从而延...
一种基于双向反激变换器的自适应高效均衡器
An Adaptive and Efficient Equalizer Based on Bidirectional Flyback Conversion
Yue Wang · Shiquan Liu · Hankun Liu · Xiangjun Li 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年10月
均衡器对提升电池组一致性及延长寿命至关重要。针对传统均衡器体积大、效率低及功能单一的问题，本文提出了一种基于双向反激变换器的自适应高效均衡拓扑，旨在优化电池管理系统性能，适用于电动汽车及储能系统领域。
解读: 该技术直接关联阳光电源的储能业务，特别是PowerTitan和PowerStack系列储能系统。电池组的一致性是影响储能系统循环寿命和安全性的核心因素。该拓扑采用双向反激变换器，能够实现高效的能量转移，有助于提升BMS（电池管理系统）的主动均衡能力。建议研发团队评估该拓扑在大型储能系统中的扩展性与成...
面向锂离子电池健康状态估计的无源动态加权联邦迁移学习
Source-Free Dynamic Weighted Federated Transfer Learning for State-of-Health Estimation of Lithium-Ion Batteries With Data Privacy
Tengfei Han · Shang Yue · Pu Yang · Ruixu Zhou 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年11月
针对电池健康状态（SOH）估计中数据孤岛与隐私保护难题，本文提出一种无源动态加权联邦迁移学习方法。该方法无需共享原始数据即可实现多用户模型协同训练，有效解决了单一用户数据不足的问题，提升了SOH估计的准确性与鲁棒性，为电池全生命周期管理提供了隐私保护下的智能化解决方案。
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iSolarCloud智能运维平台中，利用联邦学习技术，可在不泄露客户隐私的前提下，汇聚全球电站的电池衰减数据，优化BMS的SOH估计算法。这不仅能提升储能电站全生命周期的安全性与运维效率，还能为电池梯次利用...
基于半监督少样本学习的大型数据中心VRLA电池故障诊断密集连接对比观测器
Densely-Connected Contrastive Observer for Fault Diagnosis of VRLA Battery in Large Data Center Based on Semisupervised Few-Shot Learning
Wenyi Liu · Shang Yue · Pu Yang · Ruixu Zhou 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
本文针对大型数据中心阀控式铅酸（VRLA）电池充放电数据稀疏及样本质量不佳的难题，提出了一种新型半监督少样本学习模型。该模型通过密集连接对比观测器，有效提升了复杂工况下电池故障诊断的准确性与鲁棒性，为数据中心后备电源系统的健康管理提供了新方案。
解读: 该研究聚焦于电池系统的故障诊断与健康管理，对阳光电源的PowerStack及PowerTitan系列储能系统具有重要参考价值。虽然本文针对的是VRLA电池，但其提出的‘半监督少样本学习’算法框架可迁移至锂电池BMS的故障预警中。在数据中心储能应用场景下，该技术能有效解决实际运行中故障样本稀缺的问题，...