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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111474490B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202010274157.9
申请日：2020-04-09
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
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G06K9/62 , G06N3/00 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种梯次利用电池快速筛选方法，方法包括：基于BP神经网络构建电池健康状态预测模型；基于电池健康状态预测模型构建全局信息矩阵；将全局信息矩阵进行区域划分，获得多个子区和各子区对应的分区信息矩阵；采用粒子群优化算法进行寻优，确定各子区对应的最优位置；将各子区对应的最优位置作为各子区对应的初始聚类中心，采用K‑means聚类方法对全局信息矩阵进行聚类，获得各子单元对应的聚类中心；基于各子单元对应的聚类中心输出电池筛选结果。本发明通过构建电池健康状态预测模型，通过粒子群优化算法寻优，进而对K‑means聚类算法进行改进，既能够对退役动力电池梯次利用进行快速筛选，还避免陷入局部最优解的弊端，提高聚类算法的准确性。
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公开(公告)号：CN111584951B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202010269522.7
申请日：2020-04-08
Applicant: 北方工业大学
IPC: H01M10/42
Abstract: 本发明涉及一种退役电池重构方法及系统。该方法包括：获取参与重构的所有退役电池组成的待重构电池阵列，所有退役电池符合热稳定性要求；待重构电池阵列包括固定结构和自由结构，固定结构为m行n列电池组成的固定电池阵列，自由结构为m行1列电池组成的自由电池阵列；固定电池阵列中位于同一行的电池之间相互并联形成行电池组，相邻的行电池组之间串联；获取参与重构的所有退役电池的运行参数；获取待重构电池阵列的开关矩阵模型；确定待重构电池阵列对应的多个开关矩阵；基于最小均衡差，确定每个开关矩阵对应的电池重构阵列的适应度值；将适应度值最低的电池重构阵列按照对应的开关矩阵进行重构。本发明可以提高退役电池组利用时的热稳定性。
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公开(公告)号：CN111584951A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010269522.7
申请日：2020-04-08
Applicant: 北方工业大学
IPC: H01M10/42
Abstract: 本发明涉及一种退役电池重构方法及系统。该方法包括：获取参与重构的所有退役电池组成的待重构电池阵列，所有退役电池符合热稳定性要求；待重构电池阵列包括固定结构和自由结构，固定结构为m行n列电池组成的固定电池阵列，自由结构为m行1列电池组成的自由电池阵列；固定电池阵列中位于同一行的电池之间相互并联形成行电池组，相邻的行电池组之间串联；获取参与重构的所有退役电池的运行参数；获取待重构电池阵列的开关矩阵模型；确定待重构电池阵列对应的多个开关矩阵；基于最小均衡差，确定每个开关矩阵对应的电池重构阵列的适应度值；将适应度值最低的电池重构阵列按照对应的开关矩阵进行重构。本发明可以提高退役电池组利用时的热稳定性。
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公开(公告)号：CN111474490A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010274157.9
申请日：2020-04-09
Applicant: 北方工业大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G06K9/62 , G06N3/00 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种梯次利用电池快速筛选方法，方法包括：基于BP神经网络构建电池健康状态预测模型；基于电池健康状态预测模型构建全局信息矩阵；将全局信息矩阵进行区域划分，获得多个子区和各子区对应的分区信息矩阵；采用粒子群优化算法进行寻优，确定各子区对应的最优位置；将各子区对应的最优位置作为各子区对应的初始聚类中心，采用K-means聚类方法对全局信息矩阵进行聚类，获得各子单元对应的聚类中心；基于各子单元对应的聚类中心输出电池筛选结果。本发明通过构建电池健康状态预测模型，通过粒子群优化算法寻优，进而对K-means聚类算法进行改进，既能够对退役动力电池梯次利用进行快速筛选，还避免陷入局部最优解的弊端，提高聚类算法的准确性。
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公开(公告)号：CN116681416A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310424560.9
申请日：2023-04-20
Applicant: 唐山高速公路集团有限公司 , 北方工业大学
Inventor： 成子育 , 张春青 , 王久增 , 陈智 , 王志建 , 郑国荣 , 李淼 , 吴小川 , 李宏伟 , 贺治增 , 张刚 , 钟健 , 刘帅 , 李志勇 , 管建国 , 王磊 , 王剑波
IPC: G06Q10/20 , E01C23/01 , E01C23/03 , G06Q50/08 , G06F16/58 , G06F16/587 , G06F16/29 , G06T7/00 , G06K17/00 , G01N21/88 , G01S19/42
Abstract: 本申请提供一种基于检养一体化的公路病害定位方法及系统。本申请基于病害检测数据与病害养护数据，针对路面、桥梁、隧道病害定位的不同需求，综合北斗/GPS定位、桩号、二维码、BIM三维模型、图像特征识别等方法，实现同一病害的逐级匹配，并提出了病害定位降级处理方法，实现病害库的准确更新。由此，本申请能够通过比对公路病害信息、病害养护信息，实现病害信息同步，跟踪同一编号病害的演化过程以便后续对病害发展过程的分析，获得病害之间的衍生关系，以及特定位置范围内病害之间的关联关系，实现对养护方法实施效果的有效评估。本申请对病害过程的监控还能有效避免重复养护现象，提升养护效率。
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