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智能化与AI应用 故障诊断 电池管理系统BMS 机器学习 ★ 4.0

一种基于极值样本熵的电动汽车锂离子电池微小短路故障诊断方法

An Applicable Minor Short-Circuit Fault Diagnosis Method for Automotive Lithium-Ion Batteries Based on Extremum Sample Entropy

Ziheng Mao · Xin Gu · Jinglun Li · Kailong Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年4月

保障锂离子电池模块安全是推广电动汽车的关键。在实际应用中,仅能获取模块总电压及单体最大/最小电压,导致现有方法难以诊断故障。本文提出一种基于极值样本熵的微小短路故障诊断方法,有效解决了在有限数据条件下对电动汽车电池模块进行故障诊断的难题。

解读: 该研究提出的基于极值样本熵的故障诊断算法,对于阳光电源的储能系统(PowerTitan、PowerStack)及BMS研发具有重要参考价值。储能系统在运行中同样面临单体电池微小短路难以早期发现的痛点,该方法在仅有有限监测数据的情况下即可实现诊断,能够显著提升阳光电源iSolarCloud平台对储能电...

储能系统技术 电池管理系统BMS 故障诊断 ★ 5.0

基于累积概率分布的锂离子电池组快速准确故障诊断方法

A Rapid-Accurate Fault Diagnosis Method Based on Cumulative Probability Distribution for Lithium-Ion Battery Packs

Zhen Zhang · Xin Gu · Ziheng Mao · Jinglun Li 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年10月

作为电池管理系统中的一项关键技术,故障诊断方法的迭代创新与发展正受到越来越多的关注。然而,早期故障相关的异常特征并不明显,通过传统诊断技术难以识别。为此,本文提出了一种基于累积概率分布(CPD)的锂离子电池组快速准确故障诊断方法。CPD算法可将电池电压序列转换为非时间序列。基于CPD算法设计了两种故障诊断子方法,包括以长期电压数据为输入的快速预检测方法A和以短期电压数据为输入的准确诊断方法B。此后,这些提出的方法在诊断效率和准确性之间取得了平衡。实验结果表明,所提出的方法能够检测电池早期故障并估...

解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看,这项基于累积概率分布的锂电池故障诊断技术具有重要的工程应用价值。当前储能系统的安全性和可靠性是制约行业发展的关键瓶颈,而该技术通过将电池电压序列转换为非时间序列的创新方法,实现了早期故障的快速准确识别,这与我们在大规模储能电站运维中的实际需求高度契合。 该方法的双重...