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公开(公告)号：CN120064981A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510228561.5
申请日：2025-02-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/36 , G01R31/378 , G01R31/392 , G01R31/385 , G01R19/00 , G06F18/24 , G06F18/10 , G06Q10/04 , G06F17/18 , G06F17/16
Abstract: 本申请公开了一种质子交换膜燃料电池电压衰退的预测方法、设备、介质及产品，涉及燃料电池技术领域，该方法对质子交换膜燃料电池输出的历史电压数据进行预处理，得到预处理数据；将所述预处理数据进行经验模态分解，生成多个本征模态函数和一个趋势项；将所述多个本征模态函数进行频率分类，得到高频序列和低频序列；对所述高频序列和所述低频序列分别进行重构，得到总高频模态和总低频模态；根据所述总高频模态，所述总低频模态，所述趋势项以及灰度预测模型，确定燃料电池电压衰退预测结果，能够捕捉到不同频率工况下的影响因素，实现对质子交换膜燃料电池电压衰退的高精度预测。
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公开(公告)号：CN119696042A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411623858.3
申请日：2024-11-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J15/00 , H02J3/00 , C01C1/04 , G06Q10/04 , G06F30/20 , G06F17/18 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 本申请公开一种新能源制氨联合火电分层调度优化方法与系统，涉及新能源制氢制氨领域，该方法包括：构建新能源制氢合成氨联合火电系统，采用多目标优化方法建立上层协调运行寻优模型，建立下层调度寻优模型，以风电、光伏和负荷预测值为输入数据，采用新能源制氨联合火电上层协调运行寻优模型对新能源制氨联合火电调度捆绑比例进行寻优，得到新能源制氨联合火电调度捆绑比例最优值，将其作为新能源制氨联合火电下层调度寻优模型的输入数据进行仿真寻优，得到新能源制氨联合火电系统各单元的运行功率，指导新能源制氨联合火电系统运行。本申请兼顾了新能源制氨联合火电系统的经济性、安全性和环保性，使得新能源制氢制氨系统长期可靠经济运行。
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公开(公告)号：CN115782700B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202211563210.2
申请日：2022-12-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种考虑电池热健康约束的燃料电池混动汽车能量管理方法，其首先通过在线马尔科夫预测器较为精确地确定出未来短期时域内的整车需求功率，再基于所设计的能量管理策略得到最优控制变量，此过程中充分保证了车辆动态工况的细节，并且实现了控制效果与多种使用成本的兼顾，在车辆使用中能有效控制动力电池温度及延长其使用寿命，从而可最大程度地发挥燃料电池混合动力汽车的经济潜力。
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公开(公告)号：CN118114200A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410302631.2
申请日：2024-03-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F18/25 , B60L3/00 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/2433 , G06F18/27 , G06F18/2131 , G06V10/80 , G06V10/84 , G06N20/20 , G06N3/0464 , G07C5/08 , H01M8/04664 , H01M8/0438
Abstract: 本发明公开了一种多阶段信息融合氢泄漏集成学习诊断方法、系统及设备，涉及氢气泄露诊断技术领域，旨在通过阈值监测方法进行传感器异常信号监测，并通过高斯回归过程实现传感器异常信号恢复，为氢泄漏诊断提供可靠数据基础，进一步获取静态特征信息、动态特征信息和递归图，并进行特征层信息融合，然后将特征融合结果输入至训练好的IGANet深度学习神经网络模型中以获取一维诊断结果；另一方面获取一阶导数特征与振幅谱数据特征，结合支持向量机以获取另一维诊断结果；结合上述二维诊断结果，通过集成学习诊断模型，进行决策层信息融合，进而获取多阶信息融合氢泄漏诊断结果，以提高诊断的可靠性。
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公开(公告)号：CN118094662A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410213000.3
申请日：2024-02-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/10 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/04 , G06F119/08 , G06F30/15 , G06F30/18
Abstract: 本发明公开一种氢电双源系统传感器布置方法、系统及设备，属于燃料电池混动汽车氢传感器技术领域。所述方法包括：获取不同实验条件下每个传感器可布置区域内的最大氢气浓度；分别对不同实验条件下每个传感器可布置区域内的最大氢气浓度的位置进行聚合，并更新传感器可布置区域；构建目标函数和约束条件；优化求解所述目标函数。本发明将动力电池温度和泄漏点位置作为实验条件，研究动力电池温度和泄漏点位置影响下的氢浓度分布，并进一步的进行氢浓度传感器的优化布置，本发明提供了一种动力电池热失控情况下的燃料电池泄漏氢气浓度分布确定以及相应传感器布置的方法。
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公开(公告)号：CN118033460A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410217030.1
申请日：2024-02-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/382 , G01R31/378 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开一种动力型退役电池滥用诊断方法，涉及电池滥用诊断技术领域，该方法包括实现监测动力型退役电池的温度，并判断动力型退役电池的当前温度是否超过第一预设温度值，若超过，则控制压力传感器启动，实时监测动力型退役电池的压力和电压，根据动力型退役电池的当前压力和当前电压控制气体传感器的开启，在气体传感器开启设定工作时间过程中，根据气体传感器的当前气体监测结果和动力型退役电池的当前电压对动力型退役电池进行滥用诊断，得到动力型退役电池的滥用类型。本发明实时监测动力型退役电池的温度、压力和气体，从而快速得到动力型退役电池的滥用类型。
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公开(公告)号：CN115979548B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310250429.5
申请日：2023-03-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01M3/32 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开一种车用氢系统泄漏诊断方法、系统、电子设备及存储介质，涉及氢气泄漏领域，方法包括获取燃料电池汽车氢瓶内的实际气体压力数据；对所述实际气体压力数据分别进行格拉姆角场转换和马尔可夫转移场转换，得到静态特征信息和动态特征信息；根据所述静态特征信息利用静态特征LeNet神经网络进行识别，得到静态特征LeNet神经网络概率输出；根据所述动态特征信息利用动态特征LeNet神经网络进行识别，得到动态特征LeNet神经网络概率输出；根据所述静态特征LeNet神经网络概率输出和所述动态特征LeNet神经网络概率输出利用D‑S证据理论进行融合，得到氢泄漏诊断结果。本发明能提高氢系统泄漏的诊断速度和精度。
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公开(公告)号：CN116164243A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310456830.4
申请日：2023-04-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种氢泄漏检测定位系统及方法，涉及氢系统安全技术领域，该系统中近场检测模块包括检测节点和值守节点；设置在每一管路接头的接口位置的所有检测节点与对应的值守节点连接；检测节点检测对应接口位置的氢气浓度信号，并将氢气浓度信号以及对应的检测节点编号无线发送至对应的值守节点；值守节点对接收的氢气浓度信号进行预处理，并将预处理后的信号、检测节点编号以及相应的值守节点编号无线传输至上层总控模块；远场传感器阵列利用氢气传感器检测氢系统关键位置的氢气浓度信号，并无线传输至上层总控模块；上层总控模块采用训练好的BP神经网络进行氢泄漏检测以及氢泄漏位置的定位。本发明能够精确检测且快速定位氢泄漏的区域。
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公开(公告)号：CN115688464A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211419320.1
申请日：2022-11-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/11 , G06F18/25 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种氢气泄露安全边界可视化方法及系统，属于新能源技术领域。首先利用氢泄露实验装置和数值模拟进行同样的氢泄漏过程，对测量的氢浓度和模拟的氢浓度进行数据融合，获得融合浓度，然后在轮廓曲线的边界附近随机取点直至取点位置等于4％，记此时的取点位置为标定位置，将标定位置的灰度值做时均处理获得平均灰度值，最后将氢泄露灰度图像中所有灰度值为平均灰度值的像素点进行标注，得到4％氢气浓度的可视边界。本发明采用数据融合的策略提高标定氢泄漏安全边界轮廓的准确度。
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