找到 72 条结果 · IEEE Transactions on Power Electronics
一种基于开关复用多谐振开关电容变换器的串联电池簇快速均衡控制策略
A Fast Equalization Control Strategy for Series-Connected Battery Clusters Based on Switch-Multiplexing Multiresonant Switched-Capacitor Converter
Haile Zhang · Xuntao Shi · Jianwen Zhang · Jianqiao Zhou 等9人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年6月
随着可再生能源并网需求增加，电池储能系统常采用多电池组串联以提升电压等级。为确保系统安全稳定运行，实现电池组间的荷电状态（SOC）均衡至关重要。本文提出了一种基于开关复用多谐振开关电容变换器的均衡控制策略，旨在提升串联电池簇的均衡速度与效率。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack等大型储能系统具有重要参考价值。在多电池组串联架构中，电池组间的SOC不一致会限制系统整体容量并影响寿命。该多谐振开关电容变换器方案通过优化拓扑结构，能显著提升均衡效率，减少能量损耗。建议研发团队评估该拓扑在BMS均衡模块中的集成可行性，以...
基于随机森林增强型电热老化模型的锂离子电池安全可持续快速充电策略
A Secure-Sustainable-Fast Charging Strategy for Lithium-Ion Batteries Based on a Random Forest-Enhanced Electro-Thermal-Degradation Model
Yajie Jiang · Noven Lee · Xiaojun Deng · Yun Yang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年4月
本文提出了一种基于先进电热老化（ETD）模型的锂离子电池快速充电策略。该模型耦合了温度、荷电状态（SOC）和健康状态（SOH），结合了等效电路模型的简洁性与随机森林（RF）算法的高精度，旨在实现电池充电过程中的安全性、可持续性与高效性平衡。
解读: 该研究对于阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）具有极高价值。通过引入随机森林增强的电热老化模型，公司可进一步优化BMS（电池管理系统）的充电控制算法，在保证电池寿命和安全的前提下，显著提升储能系统的充电效率。该技术可直接应用于iSolarCloud智能运维平台，通过...
一种基于李雅普诺夫的直流堆叠模块化电池系统局部功率控制方案
A Lyapunov-Based Control Scheme for DC-Stacked Modular Battery System With Local Power Control
Nan Wang · Junming Zhang · Xunwei Zhou · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年3月
传统锂电池储能系统受限于电芯间容量和SOC不一致性，导致簇间环流及容量加速衰减。为提升大规模储能应用的效率、模块化程度及安全性，本文提出一种具备局部功率控制的直流堆叠模块化架构，旨在解决上述挑战并优化系统运行性能。
解读: 该技术直接契合阳光电源PowerTitan和PowerStack系列储能系统的核心痛点。直流堆叠架构与局部功率控制技术能够有效解决大容量储能系统中电池簇间的不一致性问题，减少环流损耗，延长电池寿命。对于阳光电源而言，该方案可优化BMS与PCS的协同控制策略，提升系统在电网侧及工商业场景下的运行效率与...
基于往复式移动视界估计的快速收敛车载锂离子电池荷电状态估计
Fast Convergent On-Board Li-Ion Battery State-of-Charge Estimation via Back-Forth Moving Horizon Estimation
Zhihao Liu · Yu Xiao · Yuan Yuan · Xiaodong Xu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
准确的荷电状态（SOC）估计对锂离子电池的安全运行至关重要。针对现有方法对初始SOC敏感及计算复杂度高的问题，本研究提出了一种车载往复式移动视界估计（BFMHE）框架，在保证高精度和鲁棒性的同时，显著提升了计算效率，适用于车载电池管理系统。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack及户用储能系统）具有极高的应用价值。SOC估计的精度与收敛速度直接决定了储能系统的可用容量及运行安全性。BFMHE框架通过优化计算复杂度，能够有效提升BMS在复杂工况下的状态感知能力，减少对初始值的依赖，从而提升系统在电网侧、工商...
面向实际驾驶应用的锂离子电池动态阻抗谱原位表征
In Situ Characterization of Lithium-Ion Battery Dynamic Impedance Spectrum for Real-World Driving Applications
Xinghao Du · Jinhao Meng · Yassine Amirat · Fei Gao 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
动态电化学阻抗谱（DEIS）为锂离子电池在动态工况下的动力学路径提供了关键洞察，是先进车载诊断的重要手段。然而，负载波动、荷电状态（SOC）及温度变化引起的电压漂移，给DEIS的精确实现带来了挑战。本文针对上述问题提出了相应的表征与诊断方法。
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。DEIS技术能够实现电池健康状态（SOH）和荷电状态（SOC）的更精准评估，直接提升BMS的诊断精度，从而延长储能系统的循环寿命并降低运维成本。建议将该动态阻抗监测算法集成至iSolarCl...
考虑荷电状态与功率爬坡率的混合飞轮-电池储能系统功率管理
Power Management of Hybrid Flywheel-Battery Energy Storage Systems Considering the State of Charge and Power Ramp Rate
Seyede Masoome Maroufi · Shahab Karrari · Karthik Rajashekaraiah · Giovanni De Carne · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年7月
飞轮与锂电池的互补特性可提升电网服务的功率响应、能量容量及循环寿命。本文针对储能系统的实时功率管理展开研究，重点考虑荷电状态（SoC）与功率爬坡率限制，旨在通过优化控制策略提升混合储能系统的整体运行性能与系统寿命。
解读: 该研究对阳光电源的PowerTitan和PowerStack系列储能系统具有重要参考价值。通过引入飞轮与电池的混合储能架构，可有效平抑高频功率波动，减少电池频繁充放电带来的损耗，从而延长系统寿命。建议研发团队在PCS控制算法中集成此类功率分配策略，特别是在调频等高频响应场景下，利用飞轮的快速响应特性...
一种用于锂离子电池无偏荷电状态估计的集总扰动补偿方案
A Lumped Disturbance Compensation Scheme for Unbiased State-of-Charge Estimation of Lithium-ion Batteries
Haoda Xi · Xijian Lin · Shuo Zhang · Xi Luo 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年3月
针对锂离子电池等效电路模型不确定性及传感器噪声导致的SOC估计精度下降问题，本文提出了一种集总扰动补偿方案。该方法有效解决了时变扰动及初始SOC未知条件下的估计偏差，显著提升了电池管理系统在复杂工况下的SOC估计鲁棒性与准确性。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的储能业务核心技术。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中，高精度的SOC估计是实现电池簇均衡管理、延长系统寿命及保障安全运行的关键。该集总扰动补偿方案可集成至iSolarCloud智能运维平台及BMS算法库中，有效提升在复杂电网环境下的SOC估算精度，...
磷酸铁锂电池荷电状态与健康状态的偏差补偿联合估计
Bias-Compensated State of Charge and State of Health Joint Estimation for Lithium Iron Phosphate Batteries
Baozhao Yi · Xinhao Du · Jiawei Zhang · Xiaogang Wu 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年2月
准确的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）估计对电池安全运行至关重要。由于磷酸铁锂（LFP）电池开路电压（OCV）曲线平坦，电压测量偏差严重影响估计精度。本文提出了一种偏差补偿算法，实现了LFP电池SOC和SOH的可靠联合估计。
解读: 该研究直接服务于阳光电源储能业务的核心痛点。LFP电池是PowerTitan和PowerStack系列产品的核心，其平坦的OCV曲线在实际应用中极易受传感器偏差影响，导致SOC估算漂移。该偏差补偿算法可集成至阳光电源的BMS（电池管理系统）中，显著提升系统在长周期运行下的SOC/SOH估算精度，减少...
基于传感器融合的智能电池模组荷电状态估计
Sensor Fusion-Enabled State of Charge Estimation of Smart Battery Module
Haoyong Cui · Zhongbao Wei · Rui Wang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年1月
随着锂离子电池精细化管理需求增长，本文针对智能电池模组提出了一种数据与模型双驱动的高精度荷电状态（SOC）估计方案。通过引入低成本准冗余电流传感技术，有效提升了单体电池级SOC估计的准确性与可靠性，为电池管理系统的智能化升级提供了新路径。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack系列储能系统具有重要应用价值。通过引入传感器融合与数据驱动算法，可显著提升BMS在电池模组层级的SOC估算精度，从而优化电池簇的一致性管理，延长系统循环寿命。建议研发团队关注该方案的低成本实现路径，将其集成至iSolarCloud平台，以实...
电池储能系统电力系统的分层频率与SOC控制
Hierarchical Frequency and SOC Control of Power Grids With Battery Energy Storage Systems
Zakaria Afshar · Indra Bhogaraju · Hamid Rahmanei · Mehdi Farasat · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年7月
本文提出了一种将电池储能系统（BESS）荷电状态（SOC）集成到电力系统负荷频率控制中的新方法。通过将SOC作为状态空间模型中的状态变量，引入了分层频率与SOC控制方案，在一次调频的基础上实现了频率稳定与SOC的协同管理。
解读: 该研究提出的分层控制策略对阳光电源的PowerTitan（电网侧储能）和PowerStack（工商业储能）产品线具有重要参考价值。通过将SOC纳入频率控制模型，可显著提升储能系统在参与电网辅助服务（调频）时的响应精度与运行寿命。建议研发团队在iSolarCloud智能运维平台中集成此类分层控制算法，...
基于可重构直流电池组的分层荷电状态均衡与二次谐波电流抑制控制
Hierarchical State-of-Charge Balancing and Second-Harmonic Current Suppressing Control With a Scalable DC Reconfigurable Battery Pack
Zheng Chen · Chang Liu · Yikai Zhang · Ranchen Yang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年6月
本文提出了一种用于可重构电池组（RBP）的分层均衡架构。通过模块化设计，将电池单元分组并由从控制器管理，系统控制器负责闭环控制及电压步长分配。该方案有效实现了电池组内荷电状态（SOC）的均衡，并抑制了储能系统中的二次谐波电流，提升了电池系统的利用率与运行稳定性。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack等大型储能系统具有重要参考价值。目前储能系统多采用固定串并联结构，电池簇内不一致性会导致容量木桶效应。引入可重构电池组（RBP）技术，结合分层控制架构，可实现电池模块的动态重组，显著提升电池组的可用容量并延长循环寿命。此外，针对二次谐波的抑...
基于时频域深度卷积神经网络的锂离子电池SoC估计
Time–Frequency Domain Deep Convolutional Neural Network for Li-Ion Battery SoC Estimation
Ki-Hyeon Kim · Koog-Hwan Oh · Hyo-Sung Ahn · Hyun-Duck Choi · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年1月
针对电动汽车、无人机及不间断电源等应用，SoC估计至关重要。本文提出一种基于时频域的深度神经网络用于电池SoC估计。与仅在时域操作或使用一维卷积提取特征的传统研究不同，该方法通过时频分析提升了估计精度与鲁棒性。
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BMS算法多依赖于传统的安时积分或卡尔曼滤波，在复杂工况下精度受限。引入时频域深度学习算法，可显著提升储能系统在全生命周期内的SoC估计精度，从而优化电池均衡策略，延长系统寿命，并提升iSola...
基于控制导向电热模型的锂离子电池SoC修正核心温度估计
SoC-Modified Core Temperature Estimation of Lithium-Ion Battery Based on Control-Oriented Electro-Thermal Model
Xingchen Zhang · Yujie Wang · Zonghai Chen · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年9月
锂离子电池及其控制技术是交通电气化与智能化的核心。动态热管理是智能电池管理系统（BMS）的关键技术，实时监测电池内部温度特性对于实现高效、安全的电池热管理至关重要。本文提出了一种基于控制导向电热模型的SoC修正核心温度估计方法，旨在提升电池运行的安全性与寿命。
解读: 该研究直接服务于阳光电源储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）。电池核心温度的精确估计是提升储能系统安全性的关键，能够优化BMS的热管理策略，防止电池过热引发的风险，并延长电池循环寿命。建议将该控制导向电热模型集成至iSolarCloud智能运维平台及BMS底层算法中，实现对储...
不同环境温度下锂离子电池的无源跨域荷电状态估计
Source-Free Cross-Domain State of Charge Estimation of Lithium-Ion Batteries at Different Ambient Temperatures
Liyuan Shen · Jingjing Li · Lin Zuo · Lei Zhu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年6月
针对锂离子电池荷电状态（SOC）估计中因环境温度变化导致的域偏移问题，本文提出了一种无源跨域迁移学习方法。该方法旨在解决不同工况下数据分布差异带来的模型性能下降，无需访问源域数据即可实现模型在目标域的自适应，提升了复杂环境下SOC估计的鲁棒性与准确性。
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。电池SOC的精准估算是BMS的核心，而环境温度是影响SOC精度的主要因素。通过引入无源跨域迁移学习，阳光电源可在不依赖大规模现场数据重训练的情况下，显著提升储能系统在极端气候下的SOC估计精度，延长...
面向锂离子电池跨域荷电状态估计的温度自适应迁移网络
Temperature Adaptive Transfer Network for Cross-Domain State-of-Charge Estimation of Li-Ion Batteries
Liyuan Shen · Jingjing Li · Jieyan Liu · Lei Zhu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年3月
荷电状态（SOC）估计是电池管理系统（BMS）的核心，对保障电池安全至关重要。现有的数据驱动方法依赖大量标注数据，且假设训练与测试数据分布一致。然而，实际应用中往往缺乏标注数据且存在分布差异。本文提出一种温度自适应迁移网络，旨在解决不同工况及温度下的跨域SOC估计难题。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack等储能系统具有极高价值。目前储能电站面临不同温度环境及电池老化带来的数据分布偏移问题，导致BMS估算精度下降。引入温度自适应迁移网络，可显著提升iSolarCloud平台在复杂工况下的SOC估算准确度，减少对大规模离线训练数据的依赖。建议研...
基于自适应神经网络的电池荷电状态
SOC）预设时间观测器
Chenyang Pan · Zhaoxia Peng · Shichun Yang · Guoguang Wen 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年1月
收敛速度是评估电池荷电状态（SOC）估算性能的关键指标。本文提出了一种基于自适应径向基函数（RBF）神经网络的预设时间观测器，用于提升SOC估算的收敛速度。该方法利用自适应RBF神经网络逼近电池等效电路模型中的非线性部分，并实现参数的在线更新，从而在预设时间内实现高精度的SOC状态估计。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）具有极高价值。SOC估算的精度与收敛速度直接决定了储能系统的可用容量利用率及运行安全性。引入预设时间观测器和神经网络算法，可有效解决电池老化导致的非线性模型失准问题，提升BMS在复杂工况下的估算鲁棒性。建议研发团队将其集成...
基于虚拟功率额定值的多能源存储孤岛直流微电网精确功率分配
Accurate Power Allocation of Multienergy Storage Island DC Microgrid Based on Virtual Power Rating
Yang Mi · Jiahang Guo · Yang Fu · Chenshan Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年1月
针对多分布式储能单元（DESU）构成的孤岛直流微电网，由于初始荷电状态（SOC）不一致及线路阻抗失配导致的功率分配不均问题，本文提出了一种基于虚拟功率额定值的自适应下垂控制方法，能有效实现SOC均衡及精确的功率分配。
解读: 该研究直接服务于阳光电源PowerTitan及PowerStack等储能系统在微电网及离网场景下的应用。通过虚拟功率额定值优化下垂控制，能够显著提升多机并联运行时的SOC均衡速度与功率分配精度，有效解决大型储能电站中因线路阻抗差异导致的电池组利用率不均问题。建议研发团队将此算法集成至PCS控制策略中...
一种基于级联H桥变换器的电池储能系统受限子模块荷电状态均衡方法
A Constrained Intersubmodule State-of-Charge Balancing Method for Battery Energy Storage Systems Based on the Cascaded H-Bridge Converter
Gaowen Liang · Ezequiel Rodriguez · Glen G. Farivar · Salvador Ceballos 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年10月
针对基于级联H桥（CHB）变换器的电池储能系统，本文提出了一种子模块（SM）间的荷电状态（SoC）均衡方法。在实际系统中，各子模块的功率分配存在物理约束，该研究旨在解决在满足功率限制的前提下，实现各相桥臂内子模块SoC的有效均衡，以提升储能系统的整体运行效率与寿命。
解读: 该研究直接关联阳光电源PowerTitan及ST系列储能PCS的核心控制技术。级联H桥拓扑在大型储能系统中具有高压直挂、模块化程度高的优势。文章提出的受限SoC均衡策略，能够有效解决多模块串联下的电池不一致性问题，提升系统可用容量。建议研发团队将其应用于大容量储能系统的BMS与PCS协同控制算法中，...
基于开关矩阵单电容均衡器与最优配对算法的串联电池组直接单体均衡
Direct Cell-to-Cell Equalizer for Series Battery String Using Switch-Matrix Single-Capacitor Equalizer and Optimal Pairing Algorithm
Phuong-Ha La · Sung-Jin Choi · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年7月
针对串联电池组中因SOC失配、阻抗差异及自放电率不同导致的单体不一致性问题，本文提出了一种基于开关矩阵单电容均衡器及最优配对算法的直接均衡方案。该方法通过自动均衡机制有效缓解了过充与过放风险，提升了电池组的整体利用率与安全性。
解读: 该技术直接服务于阳光电源的储能业务，特别是PowerTitan和PowerStack系列大型储能系统。电池单体一致性是影响储能系统寿命与安全的核心痛点，该研究提出的开关矩阵均衡拓扑及优化算法，可显著提升BMS（电池管理系统）的主动均衡效率，减少因单体失配导致的容量衰减。建议研发团队关注该拓扑在长串联...
基于双卡尔曼滤波的模块化变换器与可重构电池系统低成本参数估计方法
Low-Cost Parameter Estimation Approach for Modular Converters and Reconfigurable Battery Systems Using Dual Kalman Filter
Nima Tashakor · Bita Arabsalmanabadi · Farshid Naseri · Stefan Goetz · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年6月
模块化变换器与可重构电池系统能有效解决电池组中“短板效应”并实现异构电池混用，但其高昂的传感器与监控系统成本限制了应用。本文提出一种基于双卡尔曼滤波（DKF）的低成本参数估计方法，旨在降低硬件依赖，提升系统监控与控制效率。
解读: 该技术与阳光电源PowerTitan及PowerStack系列储能系统高度相关。通过双卡尔曼滤波实现参数的精确估计，可显著降低BMS对高精度传感器的依赖，从而降低系统整体BOM成本。在PowerStack等模块化储能产品中，该算法能提升对电池组内各模块健康状态（SOH）的实时监测精度，优化电池均衡策...
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