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储能系统技术 储能系统 电池管理系统BMS 机器学习 ★ 5.0

一种宽寿命周期下串联电池组在线SOC估计的放电模式识别新方法

A Novel Discharge Mode Identification Method for Series-Connected Battery Pack Online State-of-Charge Estimation Over A Wide Life Scale

Shiqi Liu · Junhua Wang · Qisheng Liu · Jia Tang 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年1月

针对锂电池组内因老化差异导致的SOC估计难题,本文提出了一种放电模式识别(DMI)方法。该方法通过简化处理流程,实现了在宽寿命周期内对串联电池组SOC的精确在线估计,有效提升了储能系统在全生命周期内的运行精度与可靠性。

解读: 该研究直接服务于阳光电源PowerTitan和PowerStack等储能系统核心的BMS算法优化。在大型储能电站中,电芯老化不一致性是影响系统可用容量和安全性的关键痛点。该DMI方法能够提升BMS对电池组SOC的估算精度,特别是在电池全生命周期内,有助于延长系统运行寿命并优化调峰调频性能。建议研发团...