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公开(公告)号：CN112039063A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010885329.6
申请日：2020-08-28
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明涉及一种PET拓扑结构及该结构与储能系统协调控制方法。所述PET拓扑结构包括依次连接的输入级结构、中间隔离级结构和输出级结构，输入级结构包括三条输入线路，各输入线路包括两条对称的子输入线路，子输入线路包括相互连接的输入模块和电感；中间隔离级结构包括三条H型桥式线路和电容，电容并联在三条H型桥式线路的输出端，各H型桥式线路包括两个隔离级模块和线圈；输出级结构包括三条输出线路，各输出线路包括第一输出模块、第二输出模块和二极管，第二输出模块和二极管相互并联后与第一输出模块连接。本发明能够实现PET输入级单位功率因素运行、输出级电压恒定以及应对电压深度跌落和光储互补的功能。
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公开(公告)号：CN111489085A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010284295.5
申请日：2020-04-13
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊云理论的储能电站风险评估方法，涉及储能电站评估领域，包括：确定待评估储能电站的运行风险指标；利用云模型确定每个所述运行风险指标的隶属度；利用模糊层次分析算法确定每个所述运行风险指标的权重；根据每个所述运行风险指标的隶属度和权重，对所述储能电站进行风险评估。本发明利用模糊云理论将定性问题进行定量分析，能够有效评价储能电站风险等级，有利于储能电站安全运行。
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公开(公告)号：CN118239717A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410094467.0
申请日：2024-01-23
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明公开了一种固废组合的高导热储能材料及其制备方法和应用，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；骨料包含石英砂和铁尾矿砂。将石英砂和铁尾矿砂用水浸泡至饱和状态，然后混合搅拌均匀得到骨料；将钻井泥浆和固化剂混合搅拌均匀得到固化剂浆体；将骨料与固化剂浆体混合搅拌均匀后置于试模中，放入养护箱进行养护，脱模即得所述的固废组合的高导热储能材料。可用于在地源热泵竖直井中的回填材料。首次考虑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、固化剂混合制备高导热储能回填材料，为高导热储能材料设计提供了技术理论支持，节省成本造价，提高了废弃铁尾矿的利用率，减少了钻井泥浆外运，生态环境得到保护。
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公开(公告)号：CN111626465B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202010265593.X
申请日：2020-04-07
Applicant: 北方工业大学
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2337 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种新能源功率短期区间预测方法及系统，涉及电力系统新能源功率短期预测技术领域，利用模糊聚类算法对新能源功率数据进行相似日序列数据聚类，并利用混合LSTM学习器对聚类后的各类新能源功率数据进行训练与自适应滚动预测，最后结合比例系数法获得新能源功率的区间预测结果。采用本发明提供的方法或系统可实现自适应实时预测，并提高了新能源功率短期区间预测精度。
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公开(公告)号：CN112507790B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202011211079.4
申请日：2020-11-03
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: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/2411 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种基于差异演化的互补分类回归树的故障诊断方法及系统。该方法包括：获取样本集合；样本集合包括多种故障类别对应的样本信号，每个样本信号为对应故障类型下设备的运行信号；对样本集合中每个样本信号进行分析，得到所有样本特征向量组成的样本特征向量集合；根据样本特征向量集合，以遗传算法为差异性演化基础获得互补分类回归树模型；互补分类回归树模型包括原始分类回归树和互补分类回归树；基于分类回归树所有叶节点的基尼指数之和与叶节点数量，确定互补分类回归树模型中最优的分类回归树，得到设备的故障诊断模型；基于设备的运行信号，采用设备的故障诊断模型对设备进行故障诊断。本发明可以提高设备故障诊断的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114285086B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202111413338.6
申请日：2021-11-25
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 北方工业大学
Abstract: 本发明提出基于改进蚁群算法的电化学储能能量调度方法及系统。首先从电化学储能的信息采集系统中提取在某种场景中测量和计算的数据，然后运用灰色关联分析确定各数据所占能量调度方法权重，建立以成本最低、运行效率高、损耗率小和输出稳定因素为目标的能量调度寻优模型，最后运用蚁群算法求解能量调度模型，并通过引入相应策略对蚁群算法加以改进，实现电化学储能电站在不同时段内的合理调度，延长了电化学储能电站的使用寿命，促进了储能电站的可持续发展。
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公开(公告)号：CN112651431B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202011479510.3
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 , 新源智储能源发展(北京)有限公司
Abstract: 本发明涉及一种退役动力电池的聚类分选方法。测量n个被拆解退役动力电池单体样本的电压数据，提取m个特征变量并标幺，计算各样本特性向量间距离d，形成相似度矩阵A；以样本数量n、聚类簇数量K定义用于分选的编码长度以及编码位取值，以聚类簇族能量选择优质分选编码，并利用交叉、变异、重插等遗传演化操作，形成对大量退役电池单体的K个聚类簇族；计算各聚类簇族中心及该簇族中样本的最大偏差，形成置信域；基于待检测退役动力电池单体特征向量与各聚类簇族中心距离及置信域关系，完成分选及分选可靠性判断。本发明将遗传的优化思想融入聚类过程中，保证了聚合过程的优化方向，提升了退役动力电池分选聚类过程的优化水平。
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公开(公告)号：CN112305442B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202011094386.9
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: G01R31/392 , G01R31/367 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及一种基于kmeans聚类的动力电池SOH快速估计方法。包括以下步骤：获得若个不同健康状态下的动力电池健康状态值，并测量其在一次充放电实验过程中电压、电流以及温度信号，构成含健康状态值的样本特征集；利用kmeans方法将特征集中的样本进行聚类，形成多个族群；计算待检测动力电池的特征到各族中心的欧式距离，判断其所属族群；计算待检测动力电池的特征到所属族群中各样本特征的欧式距离，获得用于健康状态值计算的权重；根据样本的健康状态值和权重，评估待检测动力电池的健康状态。发明能够大幅降低动力电池状态评估模型设计过程，快速、有效地评估出动力电池的健康状态，有利于动力电池筛选以及梯次利用。
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公开(公告)号：CN112327189B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202011094154.3
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: G01R31/392 , G01R31/367 , G06F18/2413 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及一种基于KNN算法的储能电池健康状态综合判断方法。包括以下步骤：采集大量正常和不同故障下储能电池在充放电测试过程中端电压曲线，提取描述电压特点的关键特征，与标识储能电池类别的标签构成样本集合；随机抽取集合中一定比例的样本，构成若干个子集，并保证子集中样本互斥；提取待检测储能电池端电压特征，与子集中全部样本计算欧式距离，判断与待测样本最邻近的k个样本；据子集样本数据及k个样本所代表类别的情况，形成每个子集的诊断证据；利用D‑S证据理论，判断待测检测储能电池的状态类别。本发明提出的综合判断方法可以避免噪声和奇异样本对辨识结果的影响。
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公开(公告)号：CN112613735B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202011532323.7
申请日：2020-12-23
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: 本发明涉及不同应用场景下电池性能评价方法。评价方法包括以下步骤：总目标设置为电池综合性能，指标层分为两层，一级指标包括：平滑间歇性电源功率波动、削峰填谷及增加备用容量三种应用场景，且每个一指标对应一组二级指标，即：功率密度、能量密度和内阻；一级指标相对于总目标为应用场景的装机容量占比，构建成对比较矩阵模块A、B、C、D；分别进行计算最大特征值与对应特征向量，分别进行归一化处理并进行一致性校验；将应用场景权值的特征向量与二级权值组合特征向量相乘求和，得到的向量中最大值所对应的电池性能即为最优性能指标。本发明能够定量计算电池的最优性能指标。
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