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公开(公告)号：CN111738611B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202010607160.8
申请日：2020-06-29
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , B60L53/31 , B60L53/60 , B60L53/64
Abstract: 本发明公开了一种基于Sarsa算法的移动充电桩群体智能调度方法，包括以下步骤：聚合商综合各移动充电桩的当前状态以及实时电价，提出对移动充电桩群体的参与辅助服务的功率需求；建立针对移动充电桩所使用电池的老化模型；设计移动充电桩电池的损耗成本目标函数与约束条件；通过聚合商获得移动充电桩的日前规划；通过Sarsa强化学习算法的调度指令，充电桩自主移动至电动汽车充电区域与电力市场辅助服务区域。本发明设计了整个调度系统的模型以及相应的约束条件，并且通过强化学习的使用，使整个调度系统具备学习能力，使得移动充电桩，在满足自身日常充电服务的前提下，积极参与到电力市场辅助服务中。
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公开(公告)号：CN111915600B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202010805610.4
申请日：2020-08-12
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06T7/136 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种退役动力锂电池热特征一致性筛选方法，包括：步骤1：获取记录退役锂电池温度变化过程的红外视频序列；步骤2：从步骤1获取的红外视频序列中提取关键帧图像；步骤3：使用K‑Means聚类方法对步骤2提取的所有关键帧图像中的锂电池表面热点进行聚类；步骤4：根据步骤3聚类结果，计算锂电池表面热点归一化统计直方图向量；步骤5：使用均值漂移对步骤4计算得到的锂电池表面热点归一化统计直方图向量进行聚类，实现对所有退役动力锂电池热特征的筛选。本发明直接处理记录退役锂电池温度变化过程的红外视频序列，充分利用视频序列中包含的全部热特征信息，通过二次聚类算法，实现对退役动力锂电池热特征一致性的筛选。
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公开(公告)号：CN111729856B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202010625359.3
申请日：2020-07-02
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于热一致性的退役动力锂电池筛选方法，包括以下步骤：测量退役动力锂电池的容量和内阻并进行初步筛选；根据电池类型布局热电偶；注入预设频率的电池脉冲加热电池，通过热电偶获取并记录退役动力锂电池的温度变化；进行退役动力锂电池的温度变化数据预处理，提取电池表面温度的动态变化特征；通过高斯回归模型针对电池表面温度的动态变化特征进行聚类分析，获得电气特性和热一致性符合标准的退役动力锂电池单体。本发明在固有的电池容量及内阻等电气特性筛选的基础上，增加了对于热一致性的分选，能够降低后续电池组热管理的难度，避免梯次利用中热失控的发生。
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公开(公告)号：CN111729856A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010625359.3
申请日：2020-07-02
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于热一致性的退役动力锂电池筛选方法，包括以下步骤：测量退役动力锂电池的容量和内阻并进行初步筛选；根据电池类型布局热电偶；注入预设频率的电池脉冲加热电池，通过热电偶获取并记录退役动力锂电池的温度变化；进行退役动力锂电池的温度变化数据预处理，提取电池表面温度的动态变化特征；通过高斯回归模型针对电池表面温度的动态变化特征进行聚类分析，获得电气特性和热一致性符合标准的退役动力锂电池单体。本发明在固有的电池容量及内阻等电气特性筛选的基础上，增加了对于热一致性的分选，能够降低后续电池组热管理的难度，避免梯次利用中热失控的发生。
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公开(公告)号：CN111724080A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010609254.9
申请日：2020-06-29
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396
Abstract: 本发明提供了一种考虑电池组健康状态平衡的移动充电桩群体调度方法，步骤如下：动充电桩群体的聚合商根据动态电价，发布移动充电桩参与电力辅助服务所需的功率；建立针对移动充电桩所使用电池的健康状态模型；计算所有处于闲置状态的移动充电桩电池组的健康状态并进行优先级排序；根据电池组的健康状态优先级顺序，依次选取对应的移动充电桩，来满足参与电力辅助服务的需求；调度结束后，更新所有电池组的健康状态。本发明算法计算量少，易于实现；同时，能够实现移动充电桩中电池组的健康状态平衡，降低了充电桩参与电力市场辅助服务的损耗与运维成本，使得移动充电桩在完成日常充电任务的前提下，能够积极参与电力市场辅助服务获利。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111974709A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010610610.9
申请日：2020-06-30
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于温度变化聚类分析的退役动力锂电池筛选方法，设计针对退役动力锂电池筛选过程的测试工况；从该测试过程中提取电池容量，进行第一层次筛选；再提取电池内阻，进行第二层次筛选；在此基础上，使用红外热成像记录测试过程中温度的变化，依据该温度的变化特征，分别计算变异系数及信息熵，通过聚类运算分析，完成第三层次的筛选，获得电气与热特性一致性均较好的退役电池单体。还公开了基于温度变化聚类分析的退役动力锂电池筛选系统，包括数据采集模块、红外成像模块、计算模块和筛选模块。本发明能够在保证退役动力锂电池电特性一致的基础上，选出热特征较为统一电池单体组成电池组，以便于提高梯次利用电池组的效率。
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公开(公告)号：CN111899256B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202010805609.1
申请日：2020-08-12
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06T7/00 , G06V10/762 , G01N25/00 , G01R31/36
Abstract: 本发明公开了一种基于红外图像热点特征聚类分析的退役锂电池筛选方法，包括加热锂电池并获取记录加热过程中锂电池表面温度变化的红外视频序列；提取红外视频序列中的关键帧图像；将提取的关键帧图像合成为单幅红外图像；提取合成的单幅红外图像中锂电池表面的热点信息，计算电池表面热点的归一化直方图；以电池表面热点的归一化直方图为特征进行聚类分析，完成退役动力锂电池的热特性筛选。本发明从红外视频序列中提取电池表面热点的归一化直方图，利用均值漂移聚类方法实现了对退役动力电池的筛选，能够主动分析运用电池的热特征，丰富了退役动力锂电池的筛选方法，降低了后续梯次利用中电池组热管理的难度。
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公开(公告)号：CN111833319A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010624636.9
申请日：2020-07-02
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于红外视频的退役动力锂电池热点自动检测方法，包括以下步骤：通过双极性电流脉冲对退役动力锂电池进行加热，获取退役动力锂电池的红外视频序列；对红外视频序列进行预处理，得到消除无关背景因子的红外图像；通过最大类间方差法计算红外图像的阈值，并根据阈值进行图像分割，得到退役动力锂电池的热点。本发明有效提取了红外图像中锂电池的热特征，为后续退役动力锂电池的热特性分选奠定了基础。
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公开(公告)号：CN111974709B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202010610610.9
申请日：2020-06-30
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于温度变化聚类分析的退役动力锂电池筛选方法，设计针对退役动力锂电池筛选过程的测试工况；从该测试过程中提取电池容量，进行第一层次筛选；再提取电池内阻，进行第二层次筛选；在此基础上，使用红外热成像记录测试过程中温度的变化，依据该温度的变化特征，分别计算变异系数及信息熵，通过聚类运算分析，完成第三层次的筛选，获得电气与热特性一致性均较好的退役电池单体。还公开了基于温度变化聚类分析的退役动力锂电池筛选系统，包括数据采集模块、红外成像模块、计算模块和筛选模块。本发明能够在保证退役动力锂电池电特性一致的基础上，选出热特征较为统一电池单体组成电池组，以便于提高梯次利用电池组的效率。
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公开(公告)号：CN111915600A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010805610.4
申请日：2020-08-12
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种退役动力锂电池热特征一致性筛选方法，包括：步骤1：获取记录退役锂电池温度变化过程的红外视频序列；步骤2：从步骤1获取的红外视频序列中提取关键帧图像；步骤3：使用K-Means聚类方法对步骤2提取的所有关键帧图像中的锂电池表面热点进行聚类；步骤4：根据步骤3聚类结果，计算锂电池表面热点归一化统计直方图向量；步骤5：使用均值漂移对步骤4计算得到的锂电池表面热点归一化统计直方图向量进行聚类，实现对所有退役动力锂电池热特征的筛选。本发明直接处理记录退役锂电池温度变化过程的红外视频序列，充分利用视频序列中包含的全部热特征信息，通过二次聚类算法，实现对退役动力锂电池热特征一致性的筛选。
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