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面向工业电池集群管理的数字孪生框架：一种融合多信号集成与不确定性量化的统一方法
A digital twin framework for industrial battery fleet management: A unified multi-signal ensemble approach with uncertainty quantification
| 作者 | M.B. Rasheed · Á. Llamazares · R. Gutiérrez-Moreno · M. Ocaña · P. Revenga |
| 期刊 | Applied Energy |
| 出版日期 | 预计 2026年6月 |
| 卷/期 | 第 413 卷 |
| 技术分类 | 储能系统技术 |
| 技术标签 | 储能变流器PCS 电池管理系统BMS 智能化与AI应用 故障诊断 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 |
本文提出一种面向工业级电池集群的数字孪生管理框架，通过融合电压、电流、温度、阻抗等多源信号构建动态健康模型，并引入不确定性量化提升状态估计鲁棒性，支持预测性维护与寿命优化。
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SunView 深度解读
该研究高度契合阳光电源PowerTitan和ST系列储能PCS的智能运维升级需求。其多信号融合与不确定性量化能力可直接赋能iSolarCloud平台的电池健康评估模块，提升PowerStack梯次利用精度及电网侧储能项目的LCOE竞争力。建议在下一代PCS固件中嵌入轻量化孪生推理引擎，并与BMS深度协同，强化对电芯级老化异质性的实时感知。