储能系统电池寿命预测与健康管理技术
摘要
电池作为储能系统的核心部件,其寿命和健康状况直接影响储能系统的性能和安全性。电池寿命预测与健康管理
技术的通过有效的监测和预测方法,延长电池的使用寿命,提升其运行效率,确保储能系统的稳定性和经济性。本文介绍
了储能系统电池的基本原理和构成,分析了电池寿命的主要影响因素。接着,探讨了电池寿命预测技术,包括传统模型和
基于大数据与机器学习的先进方法。本文还详细阐述了电池健康管理技术,包括电池健康评估指标、实时监控技术以及电
池管理系统(BMS)的功能和应用。通过这些技术的结合,能够为储能系统的长期稳定运行提供有力保障。
技术的通过有效的监测和预测方法,延长电池的使用寿命,提升其运行效率,确保储能系统的稳定性和经济性。本文介绍
了储能系统电池的基本原理和构成,分析了电池寿命的主要影响因素。接着,探讨了电池寿命预测技术,包括传统模型和
基于大数据与机器学习的先进方法。本文还详细阐述了电池健康管理技术,包括电池健康评估指标、实时监控技术以及电
池管理系统(BMS)的功能和应用。通过这些技术的结合,能够为储能系统的长期稳定运行提供有力保障。
关键词
储能系统;电池寿命;健康管理;预测技术;电池管理系统
全文:
PDF参考
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DOI: http://dx.doi.org/10.12361/2661-376X-07-04-170230
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