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基于时空耦合校正方法的软包锂离子电池SOC与SOTD联合估计算法
An Online SOC-SOTD Joint Estimation Algorithm for Pouch Li-Ion Batteries Based on Spatio-Temporal Coupling Correction Method
Wei Li · Yi Xie · Xiaosong Hu · Yangjun Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年6月
本文提出了一种针对软包锂离子电池的SOC（荷电状态）与SOTD（温度分布状态）联合估计算法。该方法结合了一阶RC模型、分布式产热模型、热阻网络模型，并利用基于空间恢复算法和双卡尔曼滤波（DKF）的时空耦合校正技术。与传统的一维温度估计不同，该算法能更精确地反映电池内部温度场分布。
解读: 该研究对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）具有极高的应用价值。目前大容量储能系统面临严峻的电池热管理挑战，传统的集总参数模型难以捕捉电池包内部的局部热点，易导致过充或过放风险。该算法通过时空耦合校正实现更精准的SOC与温度场估计，可直接集成于阳光电源的BMS（电池...
一种面向控制的软包电动汽车电池电热模型
A Control-Oriented Electrothermal Model for Pouch-Type Electric Vehicle Batteries
Xiaosong Hu · Wenxue Liu · Xianke Lin · Yi Xie 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年5月
精确的电热模型对车载锂离子电池的温度监测与性能管理至关重要。本文提出了一种适用于软包电动汽车电池的控制导向型电热模型。该模型采用切比雪夫-伽辽金（CG）近似方法，能够有效捕捉电池内部的热生成特性，为电池管理系统（BMS）提供高效的实时热状态估计。
解读: 该研究提出的电热模型对于阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）具有重要的参考价值。随着储能系统向高能量密度发展，热管理是保障系统安全与寿命的核心。该模型采用的CG近似方法计算效率高，非常适合集成至阳光电源的iSolarCloud智能运维平台或BMS底层算法中，用于实时...
基于随机部分充电数据的电池健康状态数据驱动估计
Data-Driven Battery State of Health Estimation Based on Random Partial Charging Data
Zhongwei Deng · Xiaosong Hu · Penghua Li · Xianke Lin 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年5月
随着电动汽车的快速发展，电池健康状态（SOH）的准确估计对于安全监测、残值评估及预测性维护至关重要。本文提出了一种基于随机部分充电数据的数据驱动SOH估计方法，旨在解决现有方法在实际应用中对完整充电循环依赖性过强的问题，提升电池全生命周期管理的智能化水平。
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。目前储能系统在电网侧和工商业侧应用中，往往难以获取完整的满充满放数据。通过引入该数据驱动算法，阳光电源的iSolarCloud智能运维平台可实现对储能电站电池健康状态的实时精准评估，无需等待完整充电循环。这不仅...
一种考虑并联支路电流分布的电动汽车电池组增强型电热模型
An Enhanced Electro-Thermal Model for EV Battery Packs Considering Current Distribution in Parallel Branches
Yi Xie · Xi Wang · Xiaosong Hu · Wei Li 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年1月
本文针对电动汽车大型电池组，提出了一种增强型电热模型以预测内部温度分布。该模型结合了动态电阻模型与电流分布模型，旨在解决电池组在运行过程中因电流不均匀分布导致的局部过热问题，从而提升电池系统的热管理精度与安全性。
解读: 该研究对阳光电源的PowerTitan和PowerStack等大型储能系统具有重要参考价值。储能系统在充放电过程中，电芯间的电流不均匀性会导致局部温升过快，影响系统寿命与安全性。通过引入该增强型电热模型，阳光电源可优化BMS的均衡策略及热管理系统的设计，提升电池簇的运行效率。建议将此模型集成至iSo...
宽带合并元件约瑟夫森参量放大器
Broadband merged-element Josephson parametric amplifier
Yuting Sun · Hefei National Laboratory · Xianke Li · Qingyu Wang 等5人 · Applied Physics Letters · 2025年6月 · Vol.126
宽带量子极限放大器对量子信息处理至关重要，但其设计与制备仍面临挑战。本文提出一种宽带合并元件约瑟夫森参量放大器，将并联离散电容直接集成于约瑟夫森结中。该设计消除了分立电容的缺陷，简化了制备工艺，降低了对高精度光刻设备的需求，并兼容标准超导量子比特制备流程。实验结果显示，在500 MHz带宽内增益达15 dB，平均饱和功率为−116 dBm，噪声性能接近量子极限。该放大器结构鲁棒、易于实现，有望广泛应用于超导量子信息与量子计算领域。
解读: 该宽带约瑟夫森参量放大器技术虽属量子计算领域，但其核心设计理念对阳光电源功率器件与控制技术具有启发价值。其宽带低噪声放大特性可借鉴至ST储能变流器的微弱信号检测电路，提升电网谐波与故障信号的识别精度；合并元件设计简化制备工艺的思路，可应用于SiC/GaN功率模块的集成化设计，降低寄生参数影响，提高开...