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公开(公告)号：CN111738611B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202010607160.8
申请日：2020-06-29
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , B60L53/31 , B60L53/60 , B60L53/64
Abstract: 本发明公开了一种基于Sarsa算法的移动充电桩群体智能调度方法，包括以下步骤：聚合商综合各移动充电桩的当前状态以及实时电价，提出对移动充电桩群体的参与辅助服务的功率需求；建立针对移动充电桩所使用电池的老化模型；设计移动充电桩电池的损耗成本目标函数与约束条件；通过聚合商获得移动充电桩的日前规划；通过Sarsa强化学习算法的调度指令，充电桩自主移动至电动汽车充电区域与电力市场辅助服务区域。本发明设计了整个调度系统的模型以及相应的约束条件，并且通过强化学习的使用，使整个调度系统具备学习能力，使得移动充电桩，在满足自身日常充电服务的前提下，积极参与到电力市场辅助服务中。
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公开(公告)号：CN111915600B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202010805610.4
申请日：2020-08-12
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06T7/136 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种退役动力锂电池热特征一致性筛选方法，包括：步骤1：获取记录退役锂电池温度变化过程的红外视频序列；步骤2：从步骤1获取的红外视频序列中提取关键帧图像；步骤3：使用K‑Means聚类方法对步骤2提取的所有关键帧图像中的锂电池表面热点进行聚类；步骤4：根据步骤3聚类结果，计算锂电池表面热点归一化统计直方图向量；步骤5：使用均值漂移对步骤4计算得到的锂电池表面热点归一化统计直方图向量进行聚类，实现对所有退役动力锂电池热特征的筛选。本发明直接处理记录退役锂电池温度变化过程的红外视频序列，充分利用视频序列中包含的全部热特征信息，通过二次聚类算法，实现对退役动力锂电池热特征一致性的筛选。
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公开(公告)号：CN115792670A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211521598.X
申请日：2022-11-30
Applicant: 南京工程学院
IPC: G01R31/389 , G01R31/367 , G01R31/3842
Abstract: 本发明公开了一种基于优化二进制序列的锂电池阻抗谱快速测试方法，包括：初始化参数；根据二进制序列的长度、周期、谐波幅值和谐波相角，计算离散化序列：根据离散化序列计算二进制序列；通过傅里叶变换计算二进制序列的复频域系数，包括复频域幅值和复频域相角；将复频域相角替换为谐波相角后，判断复频域幅值是否满足精度要求，若满足，则将相应的二进制序列指定为优化序列并以电流信号的形式向电池注入优化二进制序列，采集优化二进制序列注入过程中的电池端电压和电流，并且计算电池在不同频率下的阻抗，否则重新计算离散化序列。本发明不需要复杂的硬件设计，能够快速准确地测量电池阻抗，测试结果不容易发生偏差，适用于各种应用场景。
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公开(公告)号：CN115508729A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211190855.6
申请日：2022-09-28
Applicant: 南京工程学院
IPC: G01R31/389 , G01R31/36 , G01R27/08 , G06F17/14
Abstract: 本发明公开了一种基于最大长度二进制序列的锂电池宽频阻抗谱测试方法，包括如下步骤：设计一段用于宽频阻抗测量的最大长度二进制序列；通过电池管理系统向锂电池注入最大长度二进制序列，采集注入过程中的锂电池端电压和电流，并且计算锂电池在不同频率下的量测阻抗；在频域内利用激励信号的功率谱密度特性与量测阻抗的实部和虚部建立三维数据云；通过建立基于统计的数据清洗自动选择机制对三维数据云中的数据点进行滤波处理，得到锂电池宽频阻抗谱曲线。本发明通过对锂电池注入最大长度二进制序列，利用数据清洗自动选择机制对三维数据云进行滤波处理，降低噪声干扰，从而提高动力锂电池宽频阻抗测量的准确性与稳定性。
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公开(公告)号：CN111729856B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202010625359.3
申请日：2020-07-02
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于热一致性的退役动力锂电池筛选方法，包括以下步骤：测量退役动力锂电池的容量和内阻并进行初步筛选；根据电池类型布局热电偶；注入预设频率的电池脉冲加热电池，通过热电偶获取并记录退役动力锂电池的温度变化；进行退役动力锂电池的温度变化数据预处理，提取电池表面温度的动态变化特征；通过高斯回归模型针对电池表面温度的动态变化特征进行聚类分析，获得电气特性和热一致性符合标准的退役动力锂电池单体。本发明在固有的电池容量及内阻等电气特性筛选的基础上，增加了对于热一致性的分选，能够降低后续电池组热管理的难度，避免梯次利用中热失控的发生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111845404A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010610602.4
申请日：2020-06-30
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种移动充电系统，包括电磁轨道，主控端和移动充电桩；所述移动充电桩随电磁轨道移动；所述主控端用于接收移动充电桩位置，并向移动充电桩发送移动轨迹信息；所述移动充电桩包括电磁感应模块，驱动模块和主控制器；所述电磁感应模块用于移动充电桩实时的电压感应；所述主控制器用于接收电磁感应模块发送的电压信息，计算获得移动充电桩实时的偏移量，并根据所述实时偏移量获得与其对应离线的控制参数，所述主控制器通过所述控制参数控制驱动系统对移动充电桩的路径进行偏移量纠正。本发明可提高充电桩的使用率。
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公开(公告)号：CN111729856A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010625359.3
申请日：2020-07-02
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于热一致性的退役动力锂电池筛选方法，包括以下步骤：测量退役动力锂电池的容量和内阻并进行初步筛选；根据电池类型布局热电偶；注入预设频率的电池脉冲加热电池，通过热电偶获取并记录退役动力锂电池的温度变化；进行退役动力锂电池的温度变化数据预处理，提取电池表面温度的动态变化特征；通过高斯回归模型针对电池表面温度的动态变化特征进行聚类分析，获得电气特性和热一致性符合标准的退役动力锂电池单体。本发明在固有的电池容量及内阻等电气特性筛选的基础上，增加了对于热一致性的分选，能够降低后续电池组热管理的难度，避免梯次利用中热失控的发生。
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公开(公告)号：CN111724080A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010609254.9
申请日：2020-06-29
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396
Abstract: 本发明提供了一种考虑电池组健康状态平衡的移动充电桩群体调度方法，步骤如下：动充电桩群体的聚合商根据动态电价，发布移动充电桩参与电力辅助服务所需的功率；建立针对移动充电桩所使用电池的健康状态模型；计算所有处于闲置状态的移动充电桩电池组的健康状态并进行优先级排序；根据电池组的健康状态优先级顺序，依次选取对应的移动充电桩，来满足参与电力辅助服务的需求；调度结束后，更新所有电池组的健康状态。本发明算法计算量少，易于实现；同时，能够实现移动充电桩中电池组的健康状态平衡，降低了充电桩参与电力市场辅助服务的损耗与运维成本，使得移动充电桩在完成日常充电任务的前提下，能够积极参与电力市场辅助服务获利。
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公开(公告)号：CN115267333B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210904659.4
申请日：2022-07-29
Applicant: 南京工程学院
IPC: G01R27/02 , G01R31/385 , G01R31/389 , H03H21/00
Abstract: 本发明公开了一种基于伪随机序列的锂电池宽频阻抗谱测试方法，属于动力锂电池应用技术领域。该锂电池宽频阻抗谱测试方法包括如下步骤：设计一段用于宽频阻抗测量的伪随机序列；通过电池管理系统向锂电池注入伪随机序列，采集注入过程中的锂电池端电压和电流，并且计算锂电池在不同频率下的量测阻抗；在频域内通过自适应双边滤波器对量测阻抗进行滤波处理，得到宽频阻抗。通过对锂电池注入一种伪随机序列，通过双边滤波算法对阻抗测量结果进行滤波处理，降低噪声干扰，从而提高动力锂电池宽频阻抗测量的准确性与稳定性。
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公开(公告)号：CN115267588A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210930707.7
申请日：2022-08-04
Applicant: 南京工程学院
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/388
Abstract: 本发明公开了一种基于局部容量增量特征的锂电池健康状态估计方法，包括：获取锂电池的充电数据，评估20％至80％荷电状态对应的电压范围；将每一轮电压范围划分电压区间，并对电压区间进行电压修复；将电压修复的每个电压区间划分电压子区间，计算每个子区间对应的局部电压容量增量；将局部电压容量增量输入支持向量回归模型中训练，直至均方根误差损失函数收敛，得到优化后的电压区间；实时采集当前充放电循环次数下的锂电池充电片段，根据充电片段选择对应经优化的电压区间，得到多电压区间的联合估计值，并通过卡尔曼滤波算法得出当前锂电池健康状态估计的最优估计。本发明解决了无人搬运车数据驱动模型健康状态估计困难的问题。
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