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公开(公告)号：CN105591370B
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201610069213.9
申请日：2016-02-01
Applicant: 西安交通大学
IPC: H02H7/26 , G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种带方向的距离保护硬件电路及其实现方法，属于计算机应用领域。本发明利用大规模可编程专用集成电路(ASIC)技术对芯片进行设计，该距离保护方法包括四个部分：1)利用硬件电路求得各相电压和相差电压的正序分量；2)利用硬件电路对正序电压进行判断(是否是三相短路)产生控制信号，根据控制信号对电压正序分量锁存处理并输出；3)利用硬件电路完成带方向的距离保护阻抗计算模块(包括相间和接地距离保护)；4)利用硬件电路完成距离保护继电器动作模块，这四部分共同实现了带方向的距离保护算法模块。本发明智能电器专用芯片采用一片FPGA芯片(EP3C400240C8)，通过在FPGA上的硬件仿真和对实际保护单元的测试，验证了方向距离保护的正确性及可行性。
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公开(公告)号：CN102436897B
公开(公告)日：2014-01-29
申请号：CN201110273144.0
申请日：2011-09-15
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种用于直流系统短路电流检测的柔性罗氏线圈及其设计方法，该线圈包括均匀绕制在带有开口的圆环形柔性骨架上的线圈及回线，在线圈及回线外套装有外层绝缘套管，圆环形柔性骨架的开口上安装有与线圈及回线相连接的插入式接口，线圈出线经插入式接口的孔引出后与取样电阻模块相连，取样电阻模块引出信号与后级积分电路相连接。本发明所采用的罗氏线圈回线绕线工艺，回线和线圈绕线本身由一条线构成。罗氏线圈首末端通过插入式接口进行连接，采用该工艺能够极大程度的提高罗氏线圈的机械寿命，可靠性高同时便于拆卸和安装；所述的一种用于直流系统短路电流检测的罗氏线圈的设计方法，能够结合直流系统短路的具体情况和现场工况。
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公开(公告)号：CN102435827A
公开(公告)日：2012-05-02
申请号：CN201110271708.7
申请日：2011-09-15
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 基于罗氏线圈直流短路电流故障检测的方法及装置，包括Rogowski线圈，该Rogowski线圈测量微分输出信号分为两路：一路依次与高通滤波单元、第一电压比较单元、逻辑门电路及电路延时单元相连通；另一路信号依次与低通滤波单元、第二电压比较单元相连通；Rogowski线圈测量积分输出信号与第三电压比较单元相连通。本发明基于短路电流幅值和短路电流上升率两种判据相结合的保护策略，在这种方式下，提高了保护装置动作的可靠性，在较强电磁干扰的条件下仍能保持良好的电磁兼容性能，极大程度减小了脱扣装置误动的可能性，同时能保证装置在较强电磁干扰的条件下，仍能准确正常工作。同时，本发明能很好的减小在短路情况下对系统的冲击，并减轻了断路器的负担。
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公开(公告)号：CN101706527B
公开(公告)日：2012-01-04
申请号：CN200910218707.9
申请日：2009-10-30
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 基于电流高频分量时频特征的电弧故障检测方法，采用自积分式罗氏线圈测量一次回路中的暂态高频电流，并对高频电流作频谱分析；采用中断触发和定时器/计数器计数方法测量工频电流过零时刻和暂态高频电流信号出现时刻的时间差，以确定高频电流出现在被保护回路负载电流的相角位置，并根据高频电流的频谱特征和高频电流信号出现的相角位置及其规律性判断是否产生电弧故障。本发明能在正常供电时检测电弧故障，受安装位置局限小，并能将其与正常分/合电路时产生的暂态电流及开关电源等电力电子负载电流相区别，减少和避免误动作。
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公开(公告)号：CN100517341C
公开(公告)日：2009-07-22
申请号：CN200710019011.4
申请日：2007-11-06
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于软核CPU技术的电能质量监测专用集成电路的设计方法，该方法所设计的集成电路通过各个功能模块协同工作完成电能质量监测的主要功能，这些模块分别映射到专用集成电路的硬件和软件资源上完成。该专用集成电路被划分为用户逻辑区域和内嵌的CPU软核区域，其中用户逻辑区完成数据采集、数据处理等功能，这部分主要是通过用硬件描述语言VHDL编写功能模块来实现电能质量监测的；嵌入式软核CPU——NiosII处理器通过软件完成复杂人机交互功能和通讯功能。本发明设计的电能质量监测专用集成电路，最终通过了基于可编程门阵列的平台验证，证明了整个专用集成电路用于电能质量监测的正确性和合理性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119986394A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510236650.4
申请日：2025-02-28
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/374 , G01K13/00
Abstract: 本发明一种锂离子电池无传感器温度估计方法及系统，该方法包括：将已有的数据集分为源域数据集与目标域数据集；对源域数据集中的电压、电流数据进行数据处理；将源域数据集中的温度信号和进行数据增强后的电压、电流数据输入到iTransform模型中进行预训练，并保存；将目标域数据集中的电压、电流数据进行数据处理过程；构建与上一步中同类的模型，并复制预训练模型的参数；将处理后的电压电流数据和目标域数据集中前30％的温度数据输入新模型进行再训练，最后预测目标域数据集后70％的温度曲线。该系统包括数据分集模块、源域数据处理模块、目标域数据处理模块、新模型构建模块和预测模块。本发明既能够保证温度估计的精度，又能提高模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN118731743A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411034009.4
申请日：2024-07-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01R31/389 , G01R27/08 , G01R31/36 , G06F7/58
Abstract: 本发明公开了一种采用滤波伪随机序列的快速阻抗谱测量装置，包括：电流源发生单元，于将巴特沃斯滤波器滤波后的伪随机序列的注入信号，转化为激励电流信号，并注入电池；电压信号采集单元，用于采集电池上注入的激励电流信号产生的电压，并传输至上位机；上位机，用于对电池注入的激励电流信号和采集后的电压信号采用快速傅里叶变换，求出相同频率电压和电流的比值，计算得到电池阻抗谱。本发明可以快速完成电池阻抗谱的快速测量。
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公开(公告)号：CN115102153B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202210810500.6
申请日：2022-07-11
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种变电站站用电光氢储微电网及其控制方法，该微电网用于变电站站用负荷供电，包括光伏发电系统及MPPT电路、蓄电池、DC/DC设备、氢储能、电动汽车充电桩、直流母线和中央控制单元；该微电网在直流母线上接入电动汽车充电桩，实现电动汽车与微电网的能量交互；使用电池储能‑氢储能结合作为混合储能方式，实现短时和长时的电能供应。该控制方法在变电站站用变正常供电时，通过光伏发电和混合储能系统保障站内日常负荷的供电可靠性和经济性；在变电站站用变失电时，微电网离网运行，短时间内应用蓄电池放电，长时间内应用氢储能放电，保障站内关键负荷的供电可靠性。
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公开(公告)号：CN117491877A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311623878.6
申请日：2023-11-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种锂电池的SOH与RUL预测方法，涉及锂电池技术领域，包括以下步骤：获取锂电池全寿命电化学阻抗谱数据；构建锂电池的等效电路模型；对锂电池全寿命电化学阻抗谱中的Nyquist图进行拟合，得到锂电池的不同健康状态SOH下等效电路模型中各元件的参数；通过数据集对袋装树算法进行训练，对不同健康状态、剩余使用寿命与锂电池电化学阻抗谱之间的关系进行拟合；将未知锂电池的电化学阻抗谱代入训练后的袋装树算法，得到未知锂电池健康状态SOH与剩余寿命RUL。本发明在建模过程中考虑了锂电池的自身化学特性，同时综合电池充放电数据和电话学阻抗谱进行模型参数识别，使得对于SOH与RUL的预测更为精准。
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公开(公告)号：CN116626515A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310616982.6
申请日：2023-05-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01R31/385 , G01R31/387 , G01R31/378 , G01R31/367 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06F17/11 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种基于云边协同的随机森林‑UKF锂电池SOC估算方法、装置及系统。其中，SOC估算方法为随机森林与无迹卡尔曼滤波融合的方法(Random Forest‑Unscented Kalman Filter,RF‑UKF)，以随机森林模型作为UKF的观测方程，利用了随机森林强大的非线性拟合能力，同时结合UKF，减少噪声误差或其他不确定因素的影响，获得更加准确的SOC估算结果。随机森林模型训练需要较大的计算资源，因此在云端服务器完成；同时将UKF滤波算法在边缘侧进行计算，以减少云边数据传输。如此，系统基于云边协同技术，既利用了云端服务器的强大算力，又保证了系统响应速度。
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