一种动力电池剩余寿命预测方法及系统

    公开(公告)号:CN112130086B

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202010475847.0

    申请日:2020-05-29

    Abstract: 本发明涉及一种动力电池剩余寿命预测方法及系统,包括:获取原始充放电数据集;将原始充放电数据集去噪,得到训练集;对XGBoost模型进行训练获取待预测集并输入至训练后的XGBoost模型,得到下一个充放电循环的电池容量百分比数据,并设得到的预测值对应的充放电循环次数为q;判断第q次充放电循环的电池容量百分比是否小于等于80,若是,执行下一步,若否,将第q次充放电循环的电池容量百分比添加至待预测集的末尾构造新的待预测集,使q=q+1;将q与k作差,得到待预测动力电池的剩余寿命。本发明的上述方法,避免了原始数据中噪声对预测结果的影响,简单易实现,预测速度快、预测精度高。

    多光伏电站共享储能系统平滑出力的控制方法

    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

    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。

    基于变功率输出控制的光伏系统低电压穿越方法及系统

    公开(公告)号:CN111525605B

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN202010265670.1

    申请日:2020-04-07

    Abstract: 本发明公开了一种基于变功率输出控制的光伏系统低电压穿越方法及系统。所述方法在电压跌落深度较小时,光伏系统仍可以保持最大功率输出;在电网电压跌落深度较大时,立足于逆变器两侧的功率平衡问题,主动调整光伏系统的输出功率,快速消除因电网故障产生的不平衡功率;并且故障期间根据电压跌落深度的不同,重新进行有功、无功电流值的分配,保证逆变器输出不过流,完成低电压穿越过程。采用本发明方法及系统可以兼顾光伏并网发电系统在电网故障期间的安全稳定运行以及太阳能资源的充分利用,同现有技术技术相比,更具有优越性。

    不同应用场景下电池性能评价方法

    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

    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。

    基于差异演化的互补分类回归树的故障诊断方法及系统

    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

    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。

    一种面向退役动力电池的筛选方法

    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

    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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