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公开(公告)号：CN113346526B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110563474.7
申请日：2021-05-24
Applicant: 国网综合能源服务集团有限公司 , 北方工业大学 , 北京联智汇能科技有限公司
IPC: H02J3/28 , H02J3/32 , H02J3/00 , G06F30/20 , G06N3/12 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及一种基于离散‑连续混合法的多节点储能系统配置方法。包括以下步骤：在各节点典型日功率曲线下建立系统及经济模型，综合考虑系统运行性能和经济性得出离散‑连续混合法目标函数；充分考虑离散部分和连续部分，定义编码串的形式和数量，初始化编码串；对初始编码串进行排序，利用离散‑连续混合法进行编码串的迭代；达到最大迭代次数结束，求得使得目标函数最优的储能控制与选址配置。本发明专利综合考虑储能系统运行性能和经济性，考虑遗传算法容易与其他算法相结合、粒子群算法虽简单但不能有效解决离散问题等特点，结构简单，对储能系统的研究推广具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114285086A
公开(公告)日：2022-04-05
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：CN113629762A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110879583.X
申请日：2021-08-02
Applicant: 北方工业大学 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 北京联智汇能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及多站融合参与的沙漏型配电网络结构及其控制方法。沙漏型配电网络结构包括：上层10kV高压电力传输层，中层信息调度层，下层380V低压电力应用层；上层与下层以中层为公共点，构成沙漏型结构单元；本发明的设置，实现高渗透率分布式电源接入；同时控制方法储能在高SOC阶段，不给储能继续充电，储能在低SOC阶段，储能不继续放电，保证了储能的使用寿命以及安全稳定运行；同时控制方法使电能在上中下三层结构中灵活调度，保证了该配电网络的灵活性与稳定性。
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公开(公告)号：CN113253125A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110545420.8
申请日：2021-05-19
Applicant: 北方工业大学
IPC: G01R31/378 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种基于信息融合的磷酸铁锂电池热失控监测方法及系统。该方法包括：采用斯皮尔曼等级相关法从磷酸铁锂电池的周围测温点中筛选出若干与磷酸铁锂电池内部温度非线性相关程度相对高的测温点，将筛选出的测温点记为特定周围测温点；采集某时刻至少两个特定周围测温点的温度数据；将特定周围测温点的温度数据进行融合，得到温度融合值；将温度融合值输入孤立森林模型检测磷酸铁锂电池是否发生热失控，孤立森林模型为在磷酸铁锂电池正常运行时，基于特定周围测温点的温度数据建立的孤立森林模型，所述正常运行为所述磷酸铁锂电池未发生热失控的运行。本发明无需测量电池内部的温度数据，提高了效率，且操作上更加的便捷。
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公开(公告)号：CN113162090A
公开(公告)日：2021-07-23
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112791997A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202011490339.6
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
Abstract: 本发明涉一种退役电池梯次利用筛选的方法；筛选的方法包含以下步骤：选取电池荷电状态、剩余寿命和剩余容量、电芯温度、充电倍率、放电倍率、工作电压和工作电流这8个电池工作特征参量进行计算，计算出电池组数据的一些参数分别与退役动力电池的健康度之间的互信息值，选取互信息值最高的两个特征变量作为评判退役电池性能的指标，指标的具体数值作为待分组退役动力电池数据；在退役动力电池工作站系统中录入待分组电池的数据，通过现有聚类方法求出类别中心点并给电池分簇；通过熵值法求出每簇电池的类别中心点；验证；本发明技术方案提高了寻找聚类中心的准确度，同时也为后续筛选退役动力电池的结果提供了有利的保障。
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公开(公告)号：CN112651431A
公开(公告)日：2021-04-13
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
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：CN112465270A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011490333.9
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
Abstract: 本发明涉及一种基于层次分析法的氢能发电系统评估方法。包括如下过程：构建评估指标体系，包括：低成本、环境友好、高能量转化率、低工作温度、快速启动性；对指标进行两两比较，构造权重判断矩阵；计算最大特征值及最大特征值对应特征向量并进行一致性检验；将特征向量作为权重向量；将方案层各个方案对指标层的每个指标形成两两对比，得到权重判断矩阵；计算权重判断矩阵的最大特征值及最大特征值对应特征向量并进行一致性检验；特征向量组合为权向量矩阵；两个特征向量相乘运算，得到一个一维向量，即可得出哪一个氢能发电方案最适合用户选择的这个应用场景。本发明整体结构分层少，结构简单，有效提高了对氢能发电系统评估的可操作性。
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公开(公告)号：CN112039062A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010883410.0
申请日：2020-08-28
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于熵权法的最优储能方式确定方法，包括：筛选特征变量；基于不同的储能方式建立光储发电系统的仿真模型；基于所述仿真模型对光储发电系统的光照强度、t时刻的负荷功率、t时刻的储能功率进行预测；基于所述预测得到的光照强度计算确定光伏出力；基于所述特征变量和预测得到的t时刻的负荷功率、t时刻的储能功率以及光伏出力计算光储发电系统的弃光率、供电损失率以及光储互补率；基于所述光储发电系统的弃光率、供电损失率以及光储互补率采用熵权法确定最优储能方式。本发明的上述方法能够减少资源浪费和经济损耗。
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公开(公告)号：CN111626465A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010265593.X
申请日：2020-04-07
Applicant: 北方工业大学
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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