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公开(公告)号：CN113162090B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202110521749.0
申请日：2021-05-13
Applicant: 江苏海基新能源股份有限公司 , 北方工业大学 , 北京联智汇能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及电池储能系统，具体涉及一种计及电池模块容量的储能系统容量配置优化方法。优化方法的主要包括以下步骤：首先，获取典型日负荷用电和新能源发电场景；然后，建立包含目标函数及约束条件的电池储能系统运行行为模型和全生命周期的经济性模型；接着，以电池储能系统容量配置经济性最优为外层、电池储能系统运行行为最优为内层的上层优化为架构，提出用于整数规划的混合蛙跳群智能算法迭代优化电池储能系统的配置方案；最后，形成电池储能系统的最终配置方案。本发明可以避免优化后的电池系统难以最小电池单元集成的弊端，在兼顾经济性和源‑网‑荷‑储需求的同时，为电池储能系统实际应用提供更为合理的规划。
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公开(公告)号：CN117735919A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311743622.9
申请日：2023-12-18
Applicant: 北方工业大学 , 北京联智汇能科技有限公司 , 北京开源瑞储科技有限公司 , 吉林省创鑫新能源科技有限公司
Abstract: 本发明属于多功能建筑材料技术领域，提供了一种高导热储能回填材料及其制备方法和应用，该储能回填材料由包含下列质量份数的原料制备得到：骨料2～3份、钻井泥浆0.3～0.8份、固化剂0.8～1.2份，通过调整骨料的配置比例，再与特定的固化剂搭配，使得回填材料具有优异的导热性能；本发明将石英砂以及矿山开采中废弃的铁尾矿砂回收利用，与钻井泥浆、固化剂按一定的比例混合制备高导热储能回填材料，节省成本造价，生态环境得到保护。经测试本发明制备得到的高导热储能回填材料，28d抗压强度最高可达1.94MPa，导热系数最高可达2.374W/(m·k)，相比于单一固化剂，导热系数提高了1.581倍。
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公开(公告)号：CN112305441B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202011094246.1
申请日：2020-10-14
Applicant: 北方工业大学 , 北京联智汇能科技有限公司 , 安徽绿沃循环能源科技有限公司 , 新源智储能源发展(北京)有限公司
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及一种集成式聚类下的动力电池健康状态评估方法。该方法的实现过程如下：获得不同动力电池健康值，提取充放电实验过程中电压、电流以及温度信号，形成特征样本集合；随机抽样特征样本集合，形成若干差异化子集，利用kmeans聚类方法形成多个由相近样本组成的族群；提取待评估动力电池特征，在各子集下判断其所属族群，并计算与所属族群中样本的距离，获得各样本计算权重，采用加权平均分计算各子集估计出的待检测动力电池健康值；统计各子集估计出的差异性估计值，以均值形成待检测动力电池的最终估计值，以标准差估计误差。通过本发明所提方法，可以降低先验信息假设、人为经验和奇异样本的影响。
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公开(公告)号：CN112465271B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202011490337.7
申请日：2020-12-16
Applicant: 北方工业大学 , 北京联智汇能科技有限公司 , 新源智储能源发展(北京)有限公司
Abstract: 本发明涉及一种面向储能平抑风电波动场景的储能电池选型方法；选型方法包括如下步骤：设定储能电池类型Si，i＝1，2，…，N，组成Si类型电池的电池特征的样本集Ki；使用SOM自组织映射算法，计算出第i类储能电池类型对应的各个储能电池特征的权重；使用层次分析法计算出在储能平抑风电波动场景下的储能电池四种特征的重要性权重，作为电池选型的依据；根据特征重要性权重，对储能平抑风电波动场景下所使用的储能电池类型进行筛选，以获得更高经济效益以及运行稳定性；本发明相对于现有技术的优点是：本发明利用层次分析法与自组织映射进行储能电池的选型，为电厂建设过程中的电池选型问题提供参考。
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公开(公告)号：CN112287979B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202011094205.2
申请日：2020-10-14
Applicant: 北方工业大学 , 北京联智汇能科技有限公司 , 江苏海基新能源股份有限公司 , 新源智储能源发展(北京)有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06N20/00 , G06F18/2411
Abstract: 本发明涉及一种基于互信息的储能电池状态判定方法，该方法统计历史S种类别的运行端电压数据并进行一阶差分处理，标注每个数据所代表的运行状态类别Ls,形成数据样本集合A；对数据样本集合A随机抽样，形成子集Br，且子集Br中样本互斥；计算待检测储能电池端电压一阶差分信号与各个子集Br中每个样本之间的互信息，并从大到小依次累加，直至累计结果与互信息值和的比值大于等于设定阈值；接着，计算子集Br的判定证据；最后，求各子集产生判定证据向量的平均值，形成最终判定证据向量，并判断待检测储能电池的运行状态类型。本发明可以简单、快速、及时地判断储能电池运行状态情况，实现储能电池运行状态的智能化、自动化评估与管理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112505551B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202011484044.8
申请日：2020-12-16
Applicant: 北方工业大学 , 北京联智汇能科技有限公司 , 安徽绿沃循环能源科技有限公司
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明涉及一种面向退役动力电池的筛选方法。包括如下过程：提取若干同型号退役后动力电池充放电过程电压信号n个特征变量，并利用聚类方法形成K个类别簇，选出代表各簇的典型样本X(core,k)；根据待测动力电池的特征变量X(test)，计算特征变量间比重，并构成判断矩阵A，进而获得特征向量并归一化得到ωa；计算以每个特征下不同类别簇间比重组成判断矩阵Bn的特征向量，并归一化处理后组成矩阵C；计算C×ωa获得待测动力电池的决策向量，并选择决策向量元素中最大值对应的类别为待测动力电池类型。与现有方法相比，本发明全程无参数的计算过程，降低了人为因素影响。
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公开(公告)号：CN111487532B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202010273168.5
申请日：2020-04-09
Applicant: 北方工业大学 , 北京联智汇能科技有限公司 , 新源智储能源发展(北京)有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/3835 , G01R31/388 , G01R31/389 , G01R31/392 , B07C5/344
Abstract: 本发明涉及一种基于层次分析法和熵值法的退役电池筛选方法及系统，方法包括：选取5个能够表现退役电池性能的电池参数作为评价指标；以层次分析法与专家打分法相结合的方式，偏主观地确定退役电池评价指标的定性权重；以熵值法客观地确定其指标的定量权重；将每个指标的定性权重与其定量权重的乘积作为该指标的综合权重；用简单加权法结合改进的理想解法的方式对退役电池进行综合评价打分。本发明设计合理，适用于大批量退役电池筛选场景，解决了退役电池筛选周期长、精度低的问题。
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公开(公告)号：CN111474490B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202010274157.9
申请日：2020-04-09
Applicant: 北方工业大学 , 北京联智汇能科技有限公司 , 新源智储能源发展(北京)有限公司
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G06K9/62 , G06N3/00 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种梯次利用电池快速筛选方法，方法包括：基于BP神经网络构建电池健康状态预测模型；基于电池健康状态预测模型构建全局信息矩阵；将全局信息矩阵进行区域划分，获得多个子区和各子区对应的分区信息矩阵；采用粒子群优化算法进行寻优，确定各子区对应的最优位置；将各子区对应的最优位置作为各子区对应的初始聚类中心，采用K‑means聚类方法对全局信息矩阵进行聚类，获得各子单元对应的聚类中心；基于各子单元对应的聚类中心输出电池筛选结果。本发明通过构建电池健康状态预测模型，通过粒子群优化算法寻优，进而对K‑means聚类算法进行改进，既能够对退役动力电池梯次利用进行快速筛选，还避免陷入局部最优解的弊端，提高聚类算法的准确性。
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公开(公告)号：CN114611338A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210509450.8
申请日：2022-05-11
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 北方工业大学 , 北京联智汇能科技有限公司
IPC: G06F30/20 , H02J3/00 , H02J3/28 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开一种储能电站选址定容方法及系统，方法包括：根据节点负荷状态样本矩阵以及发电数据状态样本矩阵组合得到电网状态样本矩阵；根据电网综合电压波动数据计算各个节点的全局影响指数，基于对全局影响指数的大小进行正序排列，使得到具有最大全局影响指数的节点，并将节点作为储能电站选址；根据电网综合电压波动数据对各个电网状态样本进行倒序排序，使选出具有最小电压波动的电网状态样本，并将电网状态样本所具有的储能电站配置容量作为最优储能电站配置。通过对电网电压波动进行排序，选出具有最小电网电压波动的储能电站容量，从而实现储能电站的容量配置。
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公开(公告)号：CN114037006A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111281768.7
申请日：2021-11-01
Applicant: 北方工业大学 , 三峡科技有限责任公司 , 北京联智汇能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种电力系统典型日负荷曲线生成方法。方法包括以下步骤：首先，以固定采样周期获取本地多年的日负荷功率曲线为样本构成数据集合；然后，设定生成典型日负荷曲线的种类数量以及长度等于日负荷采样点数、各编码位为类别数内正整数的编码串，提取编码位值相同的日负荷样本为同类；接着，计算同一时刻样本值服从此概率分布的概率乘积，并加和所有时刻的乘积值，表征此类样本聚合的优劣；第四步，利用交叉、变异等遗传操作过程，优化编码串使其达到对历史样本的最优聚类；最后，根据最优聚类结果下，同类样本在各时刻的概率分布的均值表征出此类典型日负荷曲线。为本地新能源+储能系统的选址定容以及电力系统的调度规划奠定了坚实的基础。
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