一种储能多功能应用布局方法及系统

    公开(公告)号:CN111509744A

    公开(公告)日:2020-08-07

    申请号:CN202010318450.0

    申请日:2020-04-21

    Abstract: 本发明提出了一种储能多功能应用布局方法及系统,包括加载储能布局初始数据,基于储能多目标应用需求,生成所述储能多功能应用布局的预处理数据;对所述预处理数据进行分析处理后得到不同类别指标数据在不同节点下的指标值评估模型,生成不同类别指标数据相匹配的指标灵敏度矩阵;加入预设的多点布局约束条件,生成储能多功能应用布局次序;加入节点可布局储能面积约束,生成储能可布局节点次序与节点储能容量约束;在所述储能可布局节点次序与节点储能容量数据加入储能配置模型,输出储能多功能应用布局结果。本发明的多功能应用布局方法提升了储能在电力网络中的综合布局效果,提高了储能应用的技术性能以及提升了同等规模储能应用的经济性。

    一种电池热失控连锁反应试验方法和安全边界判定方法

    公开(公告)号:CN119689294A

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202411880409.7

    申请日:2024-12-19

    Abstract: 本发明公开一种电池热失控连锁反应试验方法和安全边界判定方法,属于电池安全技术领域。该方法包括:连接电池的热失控触发线路,并将热失控触发线路与数据采集线路连接;触发电池热失控连锁反应试验;在电池热失控连锁反应试验中,根据电池扩散对象特征参量选择开启补热试验;收集电池热失控连锁反应试验中的采集数据,进行数据处理,获得蔓延电池吸收热量值和电池热失控还需的热量值;根据采集数据、蔓延电池吸收热量值和电池热失控还需的热量值,进而分析得到电池热失控连锁反应的安全边界。本发明模拟复现实际使用过程中的电池模块热失控连锁反应,通过准确计算电池单体间的热量传递过程,可以快速准确地评估电池热失控连锁反应安全边界情况。

    一种二分型三相同轴超导电缆导电层中间接头及焊接方法

    公开(公告)号:CN117977239A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202410185023.8

    申请日:2024-02-19

    Abstract: 本发明属于超导电缆技术领域,公开一种二分型三相同轴超导电缆导电层中间接头及焊接方法;所述焊接方法,包括:从A相导电层、B相导电层和C相导电层中选择一相、两相或者三相进行二分化处理;所述二分化处理为:将选择的导电层的带材在三相同轴超导电缆总长度二分之一处分成长度相等的两段,并改变两段带材的缠绕节距和缠绕方向;所述两段包括:第一段和第二段;将第二段导电层的每一根带材与第一段导电层的三根带材搭接;搭接完成后,在搭接处焊接。本发明提高了导电层中间接头焊接工艺的准确性,改善了焊接效果,减小了焊接接头电阻,采用1*3搭接焊接方式时,带材接头电阻的实测最大阻值被控制在10‑8欧姆范围内。

    一种储能电池故障识别方法及系统

    公开(公告)号:CN115902646B

    公开(公告)日:2023-06-13

    申请号:CN202310017034.0

    申请日:2023-01-06

    Abstract: 本发明公开了一种储能电池故障识别方法及系统,属于储能电池技术领域,包括:输入储能电池运行数据至储能电池故障预测模型中,对各电池模块中电池单体的电压、温度、内阻的不一致性进行实时预测与故障预警;通过加权平均法计算出各电池模块中电池单体安全阈值的综合指标值;按照预设的序列对各电池模块中电池单体的安全阈值的综合指标值和预设的安全综合阈值进行对比和检测进而得到异常检测结果;对预测结果中的异常数据进行紧急度评估,生成评估分数;通过所述评估分数将所述异常检测结果划分不同故障等级,并对出现故障的模块电池单体进行具体电池单体定位。该方法对故障电池的尽早发现尽早定位,延长储能系统使用寿命的效果。

    基于深度学习的储能电池健康状态在线评估方法及系统

    公开(公告)号:CN115980611A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202310118364.9

    申请日:2023-01-30

    Abstract: 本发明属于储能技术领域,公开一种基于深度学习的储能电池健康状态在线评估方法及系统;所述方法,包括:获取储能电池实际运行过程中的实际运行数据;将所述储能电池实际运行过程中的实际运行数据输入预训练好的用于储能电池SOH估算的长短期记忆网络LSTM,获得储能电池的SOH估算值。本发明利用电池管理系统传感器所获取的电压、电流、温度,对基于长短期记忆网络LSTM进行训练,获得预训练好的用于储能电池SOH估算的长短期记忆网络LSTM;利用实时运行过程中采集的电压、电流、温度边可以实现在线估计储能电池SOH。本发明以在线估计储能电池SOH为目标,且适用于不同温度和不同工况下的储能电池SOH估算,具有较强的鲁棒性和较广的适用范围。

    一种储能电池状态及一致性评价方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN115542186A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211513220.5

    申请日:2022-11-30

    Abstract: 本发明属于锂离子电池检测技术领域,特别涉及一种储能电池状态及一致性评价方法、装置、设备及介质;所述方法包括:测试获得关键因子集合X;将关键因子集合X输入预先建立的锂离子电池健康状态评价模型,获得待测电池组的电池健康状态SOH;根据第i个关键因子的测量值Xi计算第i个关键因子的变异系数和第i个关键因子的权重ρi;根据第i个关键因子的变异系数计算得到第i个关键因子的得分Ai;第i个关键因子的得分Ai与各自的权重ρi相乘后求总和,得出待测电池组一致性评价得分Aall;输出所述待测电池组的电池健康状态SOH和待测电池组一致性评价得分Aall。本发明解决了现有评价方法准确性和实用性较差的技术问题。

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