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公开(公告)号：CN113533967B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202110847211.9
申请日：2021-07-26
Applicant: 北方工业大学 , 北京联智汇能科技有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01R31/367 , G06F17/15 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种全景理论分析的二值优化的电池异常检测方法。包括以下步骤：测量若干个运行电化学储能电池单体的某固定时长的输出电压和电流数据，提取各个电化学储能电池单体电压和电流的特征向量并归一化；以测量电化学储能电池单体的数量定义以0‑1构成的二进制编码个体，基于全景理论利用特征向量间距离，建立对这个编码串下电池单体分组描述的度量函数；采用遗传算法不断演化迭代，寻找出最优编码个体，建立电化学储能电池的最终分组描述；在最优个体0‑1编码位形成电池单体分组条件下分析电池单体的分布情况，形成电池异常状态检测。本发明专利电池异常检测以电池聚集为优化方向，有助于提升异常检测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN113344057A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110598424.2
申请日：2021-05-31
Applicant: 江苏海基新能源股份有限公司 , 北方工业大学 , 北京联智汇能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种储能系统电池插箱异常检测方法。方法包括以下步骤：对m个电池插箱历史温度数据进行预处理，得到其最大值、最小值、均方根值等n类特征数据，建立n维度的训练特征向量D；对待测电池插箱最近TIME时间段内的温度数据进行预处理，建立其测试特征向量Dtest；K棵树共同组成期望分割森林模型；用测试特征向量遍历每一棵树，在对每一棵树遍历后，得到一个待测电池插箱的异常评分S；依据待测试电池插箱的异常评分S，将异常分为多个程度，安排各个电池插箱的检修计划。本发明避免了电池插箱异常检测误差过大的问题，因此在对异常状态检测时更为准确。
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公开(公告)号：CN112327189A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011094154.3
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
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于KNN算法的储能电池健康状态综合判断方法。包括以下步骤：采集大量正常和不同故障下储能电池在充放电测试过程中端电压曲线，提取描述电压特点的关键特征，与标识储能电池类别的标签构成样本集合；随机抽取集合中一定比例的样本，构成若干个子集，并保证子集中样本互斥；提取待检测储能电池端电压特征，与子集中全部样本计算欧式距离，判断与待测样本最邻近的k个样本；据子集样本数据及k个样本所代表类别的情况，形成每个子集的诊断证据；利用D‑S证据理论，判断待测检测储能电池的状态类别。本发明提出的综合判断方法可以避免噪声和奇异样本对辨识结果的影响。
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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：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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Patent Agency Ranking
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：CN112465271B
公开(公告)日：2023-05-23
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 , 新源智储能源发展(北京)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：CN114819424B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210758294.9
申请日：2022-06-30
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
Abstract: 本发明涉及一种适应多场景应用的储能剩余容量分配方法，调研技术服务场景需求以及共享储能可用剩余容量，保证最终全部技术服务必须全部满足；计算每个储能对每个技术服务场景是否能够完成以及估计各个储能完成任务的代价大小；分析共享储能与技术服务场景的最大匹配方案并计算总代价；并通过优化算法得到共享储能与技术服务场景中最大匹配方案当中总代价最小的方案。本发明通过供需匹配思想实现共享储能与技术服务场景的最大匹配，使全部的技术服务场景都有对应的不同共享储能与之匹配，通过优化算法选择所有最大匹配中代价最小的最大匹配，最终选择出最优方案，对共享储能的研究推广具有重要意义和应用价值。
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公开(公告)号：CN114819424A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210758294.9
申请日：2022-06-30
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
Abstract: 本发明涉及一种适应多场景应用的储能剩余容量分配方法，调研技术服务场景需求以及共享储能可用剩余容量，保证最终全部技术服务必须全部满足；计算每个储能对每个技术服务场景是否能够完成以及估计各个储能完成任务的代价大小；分析共享储能与技术服务场景的最大匹配方案并计算总代价；并通过优化算法得到共享储能与技术服务场景中最大匹配方案当中总代价最小的方案。本发明通过供需匹配思想实现共享储能与技术服务场景的最大匹配，使全部的技术服务场景都有对应的不同共享储能与之匹配，通过优化算法选择所有最大匹配中代价最小的最大匹配，最终选择出最优方案，对共享储能的研究推广具有重要意义和应用价值。
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公开(公告)号：CN114611338A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210509450.8
申请日：2022-05-11
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: G06F30/20 , H02J3/00 , H02J3/28 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开一种储能电站选址定容方法及系统，方法包括：根据节点负荷状态样本矩阵以及发电数据状态样本矩阵组合得到电网状态样本矩阵；根据电网综合电压波动数据计算各个节点的全局影响指数，基于对全局影响指数的大小进行正序排列，使得到具有最大全局影响指数的节点，并将节点作为储能电站选址；根据电网综合电压波动数据对各个电网状态样本进行倒序排序，使选出具有最小电压波动的电网状态样本，并将电网状态样本所具有的储能电站配置容量作为最优储能电站配置。通过对电网电压波动进行排序，选出具有最小电网电压波动的储能电站容量，从而实现储能电站的容量配置。
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