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公开(公告)号：CN118713188A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411207146.3
申请日：2024-08-30
申请人： 湖南西来客储能科技有限公司
摘要： 本发明涉及新能源储能技术领域，涉及基于机器学习驱动新能源储能智能化运行控制系统及方法，方法包括：收集天气数据、新能源产区结构系数、新能源产区预计产能与电能需求量；将天气数据、新能源产区结构系数与新能源产区预计产能输入至预构建的新能源产能预估模型输出新能源产能变化时间序列；输入新能源产能变化时间序列与电能需求量至储能控制策略调整模型输出运行策略；根据运行策略控制新能源储能设备进行充放电操作。本发明基于准确的产能预测和电力负载信息，利用强化学习的储能控制策略模型可以实时感知环境状态，动态调整储能设备的充电和放电动作，有效满足电力需求同时控制功率波动。
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公开(公告)号：CN118889696A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411369454.6
申请日：2024-09-29
申请人： 湖南西来客储能科技有限公司
IPC分类号： H02J13/00 , H01M10/42 , H01M10/48 , G01R31/392 , G01R31/389 , G01R31/385 , G01R31/396 , H02J7/00 , H02J3/32 , G08B31/00 , G06F18/213 , G06N3/0464
摘要： 本发明涉及电力储能的技术领域，公开了一种双防储能柜及其故障检测系统，包括储能监测模块，用于对双防储能柜的储能系统进行状态监测；双防监测模块，用于对双防储能柜的双防系统进行健康评估；温度预测模块，用于进行储能系统的温度预测；故障响应模块，用于进行双防储能柜的故障响应，发出报警信号和故障响应指令；储能控制模块，用于执行故障响应指令并控制储能系统的运行；双防控制模块，用于执行故障响应指令并控制双防系统的运行；监控展示模块，用于可视化展示双防储能柜的状态信息。本发明为提升储能系统安全性、可靠性和运维效率提供了解决方案，对推动储能技术的应用和发展具有重要的实践意义。
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公开(公告)号：CN118888881A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411368744.9
申请日：2024-09-29
申请人： 湖南西来客储能科技有限公司
IPC分类号： H01M10/42 , H01M10/613 , H01M10/635 , H01M10/627 , H01M10/633 , H01M10/6569 , A62C3/16
摘要： 本发明涉及储能柜安防技术领域，是一种储能电池柜及其安防自启动方法，具体方法包括：绘制储能柜中各个储能电池的安防冷却效率曲线；持续监测储能柜中各个储能电池的表面温度数据，并进行第一安防处理的执行判断；获取各个储能电池的工作温度数据及储能柜所处的环境温度数据，评估储能柜工作状态下各个储能电池的热量传输状态，进行第二安防处理的执行判断；调取储能柜中各个储能电池的安防冷却效率曲线，并根据第二安防处理的执行判断的结果调整二级安防策略的安防参数；本发明解决了现有技术中，储能柜的防高温防爆安防系统因受到环境的影响出现误报和误启动的问题。
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公开(公告)号：CN118739611A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411209897.9
申请日：2024-08-30
申请人： 湖南西来客储能科技有限公司
摘要： 本发明涉及船舶储能故障处理的技术领域，公开了一种储能装置的故障检测与响应方法及系统，首先采集船舶储能装置电流、电压和温度的数据，并对采集的数据进行数据清洗、去噪和特征值提取，其次通过处理后的数据建立船舶储能装置参数监测模型，并对船舶储能装置参数进行监测和预测，然后参数监测模型输出船舶储能装置监测数据和预测数据，对船舶储能装置进行故障分析和检测，最后记录并存储故障数据，监测和预测的储能装置参数数据通过可视化屏幕展示，设置报警单元对无法自调节的故障进行报警，实现了远程监控和自动化报警。
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公开(公告)号：CN118944108A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411427773.8
申请日：2024-10-14
申请人： 湖南西来客储能科技有限公司
摘要： 本申请公开了一种储能装置的负载平衡调控方法及系统，涉及储能负载调节技术领域，本方法首先获取目标储能装置的历史运行数据，并通过第一高斯处理法进行预处理，生成第一运行数据。随后，采用第一模态分解法进一步处理这些数据，以分解出多尺度时间序列成分，从而产生第二运行数据。这些数据进一步输入至一个混合神经网络，该网络包括两部分：第一子网络提取数据的空间特征，第二子网络执行时间依赖性分析。基于网络生成的第一负载调控信息，制定针对目标储能装置的调控策略。本系统还能实时收集环境数据，并根据这些数据调整噪声参数，优化数据处理和预测准确性。
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