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公开(公告)号：CN116298898A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211400889.3
申请日：2022-11-09
IPC分类号： G01R31/367 , G06F18/2431
摘要： 本发明公开一种电池异常状态检测方法及系统。其中，该方法包括：获取电池数据集中全部电池的电池原始特征；根据每个电池的电池原始特征得到每个电池的当前检测样本；将当前原始检测样本所在的原始维度经过核函数映射到新维度中，得到当前核变换检测样本；计算所述当前核变换检测样本在所述新维度上的异常分数；根据全部核变换检测样本的异常分数与预设的阈值，检测出异常样本和正常样本。本发明中，将在原始维度上线性不可分的当前原始检测样本经过核函数映射到新维度中，得到当前核变换检测样本，当前核变换检测样本在新维度上可进行分割；该方法不但兼顾原始频率直方图异常检测方法的快速性，还比原始频率直方图异常检测检测方法更准确。
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公开(公告)号：CN116125301A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310139629.3
申请日：2023-02-13
IPC分类号： G01R31/382
摘要： 本发明公开了一种锂电池可靠性状态评估方法及系统，根据电池安全运行的多个参数上下阈值区间，分别计算当前电池各个参数在阈值区间的可靠性参数，可靠性参数越大，可靠性越低；根据各个参数可靠性得到电池最终的可靠性参数，作为电池的最终可靠性参数，进而判断电池可靠性状态。本申请所计算结果具备明确的可量化的物理意义，可以直接评价当前电池组所处的状态及维持当前正常状态的能力，对于系统优化运行具有指导意义。
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公开(公告)号：CN116087790A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310108935.0
申请日：2023-01-31
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/396
摘要： 本发明公开了一种储能电池故障识别方法及装置，其中，该方法包括：获取待识别储能电池组中各电池的状态数据，所述状态数据包括以下之一：预定状态下的电池的电压信息、电流信息、温度信息；将所述各电池的状态数据输入至预先训练的自编码器模型，以输出与各电池的状态数据相应的重建误差信息，所述自编码器模型用于对输入的各电池的状态数据分别进行编码和解码处理、并根据所属电池的状态数据和解码后的特征信息确定所述所属电池的重建误差信息；根据各电池的重建误差信息确定故障电池。通过本发明，可以识别锂电池的早期故障，可以有效避免安全隐患。
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公开(公告)号：CN117175526A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310041074.9
申请日：2023-01-12
摘要： 本申请提供的一种多电池内短路检测方法及系统，根据待测电池的短期极化电阻、长期极化电阻、短期极化电容以及长期极化电容来得到电池电阻参数；根据测试电阻、所述电池电阻参数以及待测电池电压电流参数，得到待测电池短路电阻；根据所述短路电阻确定所述待测电池的故障类型。该方法不需要使用电池的开路电压‑荷电状态特性或估计电池的极化参数，因此可以快速检测锂离子电池的ISC情况，具有较高实用价值。此外，该技术可以在不使用任何电流传感器的情况下检测内短路。
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公开(公告)号：CN116338513A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310233613.9
申请日：2023-03-03
发明人： 赵珈卉 , 朱勇 , 张斌 , 刘明义 , 王建星 , 刘承皓 , 薛丽 , 郝晓伟 , 杨超然 , 平小凡 , 白盼星 , 段召容 , 成前 , 王娅宁 , 周敬伦 , 范文光 , 闫耀 , 李楠
IPC分类号： G01R31/52 , G01R31/367
摘要： 本申请提供的一种锂电池短路故障检测方法及系统，为了检测故障特征中隐藏在环境噪声中的微小变化，将统计信息(累积和)与基于模型的观测器故障估计相结合，用于电池短路早期诊断方法，具体为将电池短路等效模型和电池模糊观测器结合使用，根据电池短路等效模型测得的电池荷电状态实际值与模糊观测器估计的电池荷电状态估计值的残差，来确定电池短路故障，该故障检测方法具有模型普适性、设计普适性和实施普适性的特点。
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公开(公告)号：CN115587531A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211164457.7
申请日：2022-09-23
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06F18/214
摘要： 本发明提出一种基于全网负荷率的分段式日前电力额度预测方法及设备，该方法经过数据分析发现全网负荷率与日前电价之间存在较强的相关性，建立全网负荷率算法模型，通过全网负荷率数据特征预测日前电价只需要7‑30天的历史数据，从而大大降低了对历史数据集的需求；本发明使用基于全网负荷率特征的分段式预测算法，在采用强解释性的全网负荷率特征的前提下，考虑到日前电价的分时差异，细粒度的刻画了不同时刻全网负荷率与分时电价的分布规律，通过本发明，可以提高日前电价在高价段和低价段的预测准确率，并且可以避免非线性回归所带来的预测结果出现整体偏差的问题。
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公开(公告)号：CN115587531B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202211164457.7
申请日：2022-09-23
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06F18/214
摘要： 本发明提出一种基于全网负荷率的分段式日前电力额度预测方法及设备，该方法经过数据分析发现全网负荷率与日前电价之间存在较强的相关性，建立全网负荷率算法模型，通过全网负荷率数据特征预测日前电价只需要7‑30天的历史数据，从而大大降低了对历史数据集的需求；本发明使用基于全网负荷率特征的分段式预测算法，在采用强解释性的全网负荷率特征的前提下，考虑到日前电价的分时差异，细粒度的刻画了不同时刻全网负荷率与分时电价的分布规律，通过本发明，可以提高日前电价在高价段和低价段的预测准确率，并且可以避免非线性回归所带来的预测结果出现整体偏差的问题。
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公开(公告)号：CN115173451A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210892535.9
申请日：2022-07-27
摘要： 本申请提出一种风储联合运行的储能优化控制方法及系统，所述方法包括：获取预测时段内各时刻对应的修正后的超短期功率预测数据；将所述超短期功率预测数据代入预先构建的储能灵活控制模型中，并利用粒子群优化算法对所述储能灵活控制模型进行求解，得到预测时段内各时刻对应的储能充放电功率参考值；基于所述储能充放电功率参考值对储能预测时段内各时刻的充放电功率进行优化控制。本申请提出的技术方案，利用粒子群优化算法对所述储能灵活控制模型进行求解，得到预测时段内各时刻对应的储能充放电功率参考值，基于所述储能充放电功率参考值对储能预测时段内各时刻的充放电功率进行优化控制，提高了储能充放电控制策略的精度。
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公开(公告)号：CN115169148A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210896371.7
申请日：2022-07-27
IPC分类号： G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/06 , G06F119/02 , G06F119/06
摘要： 本申请提出一种基于随机扰动的超短期功率预测数据修正方法及系统，所述方法包括：获取风电场原始超短期预测功率数据，并随机选取H组所述原始超短期预测功率数据的偏差值；利用概率密度函数确定各组中各偏差值的概率；根据所述各组中各偏差值的概率筛选出风电场发电量最大时对应的一组偏差值；基于筛选的一组偏差值对所述风电场原始超短期预测功率数据进行修正。本申请提出的技术方案，基于偏差值的概率进行风电场原始超短期预测功率数据进行修正，提高了风电场超短期预测功率数据的精度。
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公开(公告)号：CN115907125A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211422296.7
申请日：2022-11-14
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06F18/23213
摘要： 本申请提出风电现货日前申报方案优化方法及系统，所述方法包括：获取历史时段内每日各时刻的全网负荷率、各时刻的实发功率、各时刻的预测功率和交易目标日对应的初始的风电现货日前申报方案；确定各相似日簇对应的第一最优功率调整比例；根据所述各相似日簇对应的第一最优功率调整比例确定所述历史时段内对应的第二最优功率调整比例；根据所述历史时段内对应的第二最优功率调整比例对初始的风电现货日前申报方案进行优化，得到优化后的风电现货日前申报方案。本申请提出的技术方案，可智能化且精确的生成保障现货收益的交易申报方案。
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