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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...
用于电动汽车锂离子电池短路故障估计的自适应神经观测器
Adaptive Neural Observer for Short Circuit Fault Estimation of Lithium-Ion Batteries in Electric Vehicles
Yiming Xu · Xiaohua Ge · Weixiang Shen · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年1月
软短路（SC）故障诊断对电池管理系统（BMS）至关重要，可有效防止电动汽车锂离子电池热失控。本文提出了一种基于自适应神经网络的观测器，用于估计存在未知非线性不确定性下的软短路故障，并对估计误差收敛性进行了严格的理论分析。
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。随着储能系统规模的扩大，电池安全是核心痛点，该自适应神经观测器算法可集成至阳光电源的iSolarCloud智能运维平台或BMS底层逻辑中，实现对电芯级软短路故障的早期预警。通过引入神经网络处理非线性不确定...
一种电动汽车锂离子电池组软短路诊断方法
A Soft Short-Circuit Diagnosis Method for Lithium-Ion Battery Packs in Electric Vehicles
Yiming Xu · Xiaohua Ge · Weixiang Shen · Ruixin Yang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年7月
针对电动汽车锂离子电池组软短路（SC）故障，本文提出了一种联合检测与估计方法。通过构建增广状态空间电池模型，利用H∞非线性观测器实现故障的早期识别与量化，旨在提升电池系统安全性并预防灾难性事故。
解读: 该研究对于阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack系列）具有极高的应用价值。软短路是导致储能系统热失控的关键诱因，通过引入H∞非线性观测器等先进算法，可显著提升BMS（电池管理系统）对电芯早期异常的感知能力。建议将此诊断逻辑集成至iSolarCloud智能运维平台，实现对大规模...
一种基于部分充电数据的电池开路电压重构与容量估计的曲线重定位方法
A Curve Relocation Approach for Robust Battery Open Circuit Voltage Reconstruction and Capacity Estimation Based on Partial Charging Data
Ruohan Guo · Yiming Xu · Cungang Hu · Weixiang Shen · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年3月
本文提出了一种基于部分充电数据的电池开路电压(OCV)重构与容量估计方法。通过分析电极级老化机制，引入三个电极老化参数(EAPs)来量化OCV畸变与容量衰减，实现了在非满充状态下对电池健康状态的鲁棒性评估。
解读: 该研究对于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。目前储能系统在电网侧和工商业应用中，往往难以保证每次都能进行满充满放，该方法通过部分充电数据即可实现精准的OCV重构与容量估计，能显著提升iSolarCloud平台对电池健康状态(SOH)的...
一种电动汽车锂离子电池组传感器故障诊断方法
A Sensor Fault Diagnosis Method for a Lithium-Ion Battery Pack in Electric Vehicles
Rui Xiong · Quanqing Yu · Weixiang Shen · Cheng Lin 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年10月
在电动汽车中，电池管理系统（BMS）高度依赖电流、电压和温度测量来估算荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）。因此，确保传感器正常运行对于保护电池安全至关重要。本文提出了一种简单有效的基于模型的传感器故障诊断方法。
解读: 该研究对于提升阳光电源储能系统（如PowerTitan、PowerStack）的安全性具有重要参考价值。储能系统在长周期运行中，传感器故障可能导致BMS误判，进而引发电池过充过放风险。该基于模型的诊断方法可集成至iSolarCloud平台或BMS底层算法中，实现对电芯级电压、电流及温度传感器的实时在...
一种用于低压应用场景的九电平逆变器
A Nine-Level Inverter for Low-Voltage Applications
Yunlei Zhang · Qunjing Wang · Cungang Hu · Weixiang Shen 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年2月
本文提出了一种适用于低压应用的新型九电平逆变器拓扑。该拓扑由T型三电平单元和有源中点钳位（ANPC）三电平单元级联组成。文章详细分析了其工作原理及电流导通路径，并采用相移正弦脉宽调制（PD-SPWM）技术实现了飞跨电容电压平衡及中点电位控制。
解读: 该九电平拓扑通过多电平级联技术，能有效降低输出电压谐波并减小滤波器体积，对阳光电源的组串式逆变器及户用光伏产品线具有重要的技术参考价值。在低压应用场景下，该拓扑有助于提升逆变器的功率密度和效率。建议研发团队评估其在复杂工况下的可靠性及控制复杂度，可考虑将其作为下一代高功率密度户用逆变器或小型工商业逆...
一种用于荷电状态与容量估计的多尺度双H无穷滤波器的电池在环测试与验证方法
A Lithium-Ion Battery-in-the-Loop Approach to Test and Validate Multiscale Dual H Infinity Filters for State-of-Charge and Capacity Estimation
Cheng Chen · Rui Xiong · Weixiang Shen · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年1月
本文针对电动汽车电池的高效安全运行，提出了一种多尺度双H无穷滤波器（HIF）方法，用于同步估计电池的荷电状态（SoC）与容量。通过电池在环（BiL）测试平台验证了该方法在处理容量与SoC强耦合问题上的有效性，显著提升了状态估计的精度与鲁棒性。
解读: 该研究对于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。精确的SoC与容量估计是BMS的核心算法，直接决定了储能系统的可用容量与循环寿命。多尺度双H无穷滤波算法能有效应对电池老化带来的参数漂移，提升系统在全生命周期内的运行精度。建议研发团队将该算...
电压源逆变器中具有停滞消除和采样扰动抑制的调制无模型预测电流控制
Modulated Model-Free Predictive Current Control for Voltage Source Inverters With Stagnation Elimination and Sampling Disturbance Suppression
Tao Rui · Zheng Yin · Cungang Hu · Geye Lu 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年6月
针对电压源逆变器（VSI），本文提出了一种新型调制无模型预测电流控制（MFPCC）策略。该方法旨在解决传统查表法MFPCC中因电压矢量数量限制、电流梯度更新滞后及采样扰动导致的性能瓶颈，通过改进调制策略与梯度估计，显著提升了输出电流的质量与系统动态响应能力。
解读: 该技术直接优化了逆变器的核心控制算法，对阳光电源的组串式逆变器（SG系列）及集中式逆变器具有极高的应用价值。通过引入调制型无模型预测控制，可有效降低电流谐波，提升在弱电网环境下的并网稳定性。建议研发团队将其应用于iSolarCloud智能运维平台下的控制参数自适应优化，并针对PowerTitan等储...
基于代理标签引导的锂离子电池鲁棒健康监测：一种深度多任务学习方法
Robust Health Monitoring for Lithium-Ion Batteries Under Guidance of Proxy Labels: A Deep Multitask Learning Approach
Ruohan Guo · Kui Zhang · Shangyang He · Shengyu Tao 等10人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
针对锂离子电池健康状态（SOH）估计中标签数据匮乏导致的泛化能力不足问题，本文提出了一种深度多任务学习方法。通过利用常规运行数据中的老化信息作为代理标签，有效提升了电池健康监测的鲁棒性，为电池全生命周期管理提供了新的数据驱动解决方案。
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应用中，电池SOH的精准评估是保障系统安全与延长寿命的核心。该深度学习方法能有效解决实际运行中标签数据缺失的痛点，提升BMS的健康管理精度。建议将其集成至iSolarC...
基于硬件在环验证的锂离子电池组荷电状态与能量状态估计算法
Lithium-Ion Battery Pack State of Charge and State of Energy Estimation Algorithms Using a Hardware-in-the-Loop Validation
Yongzhi Zhang · Rui Xiong · Hongwen He · Weixiang Shen · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年6月
本文提出了一种自适应H无穷滤波方法，用于估计锂离子电池组的荷电状态（SOC）和能量状态（SOE）。该方法利用协方差匹配技术自适应更新系统和观测噪声协方差，并结合递归最小二乘法实时辨识电池模型参数，并通过硬件在环（HIL）实验验证了其有效性。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的储能业务核心竞争力。精确的SOC/SOE估计是PowerTitan和PowerStack等大型储能系统安全运行与高效调度的基石。自适应滤波算法能有效应对电池老化及复杂工况下的参数漂移，提升BMS的估算精度，从而优化电池组的一致性管理，延长系统寿命。建议将该算法集成至iSol...
一种用于三电平有源中点钳位逆变器的改进虚拟空间矢量调制方案
An Improved Virtual Space Vector Modulation Scheme for Three-Level Active Neutral-Point-Clamped Inverter
Cungang Hu · Xinghuo Yu · Donald Grahame Holmes · Weixiang Shen 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年10月
本文提出了一种改进的虚拟空间矢量调制（IVSVM）方案，用于三电平有源中点钳位（3L-ANPC）逆变器。该方案通过合成改进的虚拟中矢量，有效平衡了中点电位，降低了开关损耗，并抑制了共模电压，提升了逆变器的整体性能。
解读: 3L-ANPC拓扑是阳光电源大功率组串式逆变器及PowerTitan系列储能变流器（PCS）的核心技术路线之一。该文献提出的IVSVM方案在不增加硬件成本的前提下，通过优化调制策略实现中点电位平衡与损耗降低，直接契合阳光电源对高效率、高功率密度及电网友好性的追求。建议研发团队评估该算法在PowerT...