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公开(公告)号：CN118246581A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202311510931.1
申请日：2023-11-13
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
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06N3/126 , G06N20/20 , G06N3/0442 , G06N3/086 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的综合能源系统多元负荷预测方法，利用设置在综合能源系统中的各种传感器采集能源负荷数据，包括电力、热能和冷能数据；对所采集的数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据划分处理；针对预处理后的数据，使用双向长短期记忆网络算法进行特征提取；将特征提取后的特征输入到改进型随机森林模型中，构建综合能源系统多元负荷预测模型；使用划分出的训练集数据对预测模型进行训练，在训练完成后，利用训练好的预测模型进行负荷预测。该方法基于现场传感器数据进行负荷预测，能够实现实时预测，为能源管理提供更实时有效的决策依据。
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公开(公告)号：CN113343443B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110563443.1
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: G06F30/20 , G06F18/23213 , G06F18/241 , G01R31/387 , G01R31/367 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种不同SOC的锂电池预制舱功率分配方法。该方法选取的若干锂电池预制舱的SOC并记录作为其初始值，记录不同锂电池预制舱在同一时刻的电池SOC参数，然后利用K‑means聚类算法根据每个锂电池预制舱的不同SOC生成若干个聚类中心并选取距中间位置最近的一类SOC作为基准值，然后根据电网的需求给出一定时间间隔内的具体功率需求并分配到各种情况的锂电池系统中。本发明可以结合电网的需求和锂电池的状态进行功率分配，延长锂电池的使用寿命，提高锂电池利用率，保障锂电池性能利用性能达到最优。
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公开(公告)号：CN111489085B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010284295.5
申请日：2020-04-13
Applicant: 北方工业大学 , 新源智储能源发展(北京)有限公司 , 北京联智汇能科技有限公司 , 北京开源瑞储科技有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N7/02
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：CN114638550A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210512216.0
申请日：2022-05-12
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: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/9035
Abstract: 本发明公开一种储能电站配置方案的指标筛选方法及系统，方法包括：获取储能电站评价指标集合和储能电站配置方案集合，并得到按照每一种方案配置特定容量储能后每个评价指标的评价结果；以不同的评价指标为行，以不同配置方案为列，将评价指标的评价结果构建成一个决策信息表；运用粗糙集理论对决策信息表进行处理，得到一组核属性集；在储能电站配置方案集合中选取若干个方案更换决策信息表的列，组成一个新的决策信息表，从储能电站评价指标集合中选取另一评价指标更换决策准则集，使得到多组核属性集，统计出现次数最多的评价指标即为关键指标。实现了在有效地降低数据处理量的同时，能够保证储能电站配置方案的有效性。
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公开(公告)号：CN114444805A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210115810.6
申请日：2022-02-07
Applicant: 北方工业大学 , 北京联智汇能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及分布式能源控制技术领域，具体涉及多光伏电站共享储能系统平滑出力的控制方法。可分为三部分：各分布式光伏电站气象因素等数据预处理阶段，利用分布式光伏电站所在地天气预测信息与历史观测信息，提取大气密度、太阳辐照度、温度、空气湿度、风速特征，对数据进行归一化处理；各光伏电站发电功率预测阶段，将处理后的数据作为输入量分别放入DAE+BP神经网络模型中进行光伏电站发电功率预测；集中式储能电站平滑各光伏电站出力阶段，基于各光伏电站出力情况及储能电站容量约束等条件，制定一种集中式储能电站平滑光伏电站出力的控制方法，旨在保障居民用电可靠的同时节约供电端成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112613735A
公开(公告)日：2021-04-06
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
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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公开(公告)号：CN112507790A
公开(公告)日：2021-03-16
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
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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公开(公告)号：CN112505551A
公开(公告)日：2021-03-16
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：CN112465271A
公开(公告)日：2021-03-09
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
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：CN112287979A
公开(公告)日：2021-01-29
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
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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