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公开(公告)号：CN112600875B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202011339817.3
申请日：2020-11-25
申请人： 北京电力交易中心有限公司 , 清华大学
摘要： 本申请提出一种基于默克尔树的分布式电量交易区块链存储方法和装置，涉及区块链技术领域，其中，方法包括：从获取交易信息中提取关键要素字段；根据关键要素字段建立默克尔树，计算树根的第一哈希值；在区块链网络同时广播关键要素字段和第一哈希值，形成共识后将第一哈希值更新进区块，主节点存储交易信息在本地；根据实际交割信息和交易信息建立新默克尔树，计算新树根的第二哈希值；在区块链网络同时广播新关键要素字段和第二哈希值；形成共识后将第二哈希值更新进区块，主节点在本地存储实际交割信息。由此，基于默克尔树的存储技术削减上链数据的规模，保证安全性和可追溯性的前提下降低交易的撮合、结算和核查阶段信息存储和更新的复杂性。
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公开(公告)号：CN112600875A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011339817.3
申请日：2020-11-25
申请人： 北京电力交易中心有限公司 , 清华大学
摘要： 本申请提出一种基于默克尔树的分布式电量交易区块链存储方法和装置，涉及区块链技术领域，其中，方法包括：从获取交易信息中提取关键要素字段；根据关键要素字段建立默克尔树，计算树根的第一哈希值；在区块链网络同时广播关键要素字段和第一哈希值，形成共识后将第一哈希值更新进区块，主节点存储交易信息在本地；根据实际交割信息和交易信息建立新默克尔树，计算新树根的第二哈希值；在区块链网络同时广播新关键要素字段和第二哈希值；形成共识后将第二哈希值更新进区块，主节点在本地存储实际交割信息。由此，基于默克尔树的存储技术削减上链数据的规模，保证安全性和可追溯性的前提下降低交易的撮合、结算和核查阶段信息存储和更新的复杂性。
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公开(公告)号：CN114187970B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202111446911.3
申请日：2021-11-30
申请人： 清华大学
IPC分类号： G16C10/00 , G16C20/10 , G16C20/20 , G06F30/20 , G01R31/367 , G06F111/08
摘要： 本发明是一种基于电化学机理的锂离子电池内外特性仿真方法，该方法包括：设定Savitzky‑Golay滤波器和扩展卡尔曼滤波器参数；获取电池参数和内部状态初值；获取当前时段电流；计算当前时段电池内部反应离子通量相关变量并对其进行平滑；计算当前时段结束时电解质和正负电极中锂离子浓度相关变量、电池温度和端口电压，并分别对其进行平滑；测量电池温度、环境温度和电压；计算扩展卡尔曼滤波器相关矩阵及电池内部相关状态修正量；进入下一时段。本发明基于电化学机理，建立了锂离子电池的离散状态方程模型，通过Savitzky‑Golay滤波器和扩展卡尔曼滤波器，实现了全工况下电池状态的稳定更新和闭环校正。
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公开(公告)号：CN115775032A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202310107844.5
申请日：2023-02-14
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06Q10/02 , G07C11/00 , G06Q30/0283 , G06Q50/06
摘要： 本发明提出一种综合排队理论和外部成本的电动汽车充电预约方法，包括，通过充电权平台根据用户的充电需求查询充电系统中未来各时段的平均排队时间和充电权价格；根据平均排队时间和充电权价格通过计算各个时段的充电费用和时间成本；根据各个时段的充电费用和时间成本从充电权平台购买充电系统中最优充电时段和最优区域的充电权；根据最优充电时段和最优区域为用户规划充电路径，使用购买的充电权为用户预约对应充电站的充电桩，并在用户实际到达并验证预约信息后进行充电。本方法通过考虑将充电站实时排队状态共享给用户带来的对稳态排队时间的影响，能够提高充电系统排队时间估计准确度，有效降低高峰时段的平均排队时间。
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公开(公告)号：CN111860977B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010614204.X
申请日：2020-06-30
申请人： 清华大学
摘要： 本发明公开了一种短期负荷的概率预测方法和概率预测装置，该方法包括：将待预测区域内所有用户智能电表记录的历史负荷数据划分为训练集、集成集和待预测集；针对训练集中的历史负荷数据进行相关的计算得到用户在多个不同聚类数量下的划分结果；根据划分结果对聚类后的每一用户群体进行相关的训练，以分别得到待预测区域整体负荷的多个概率预测结果的预测模型；根据集成集中的历史负荷数据、每个预测模型和真实的整体负荷值，得到集成后的待预测区域负荷概率预测模型；根据待预测区域负荷概率预测模型对待预测集中的负荷进行概率预测。本发明的概率预测方法，能够精细化地利用用户智能电表的历史负荷数据，提升待预测区域负荷概率预测的准确率。
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公开(公告)号：CN111860977A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010614204.X
申请日：2020-06-30
申请人： 清华大学
摘要： 本发明公开了一种短期负荷的概率预测方法和概率预测装置，该方法包括：将待预测区域内所有用户智能电表记录的历史负荷数据划分为训练集、集成集和待预测集；针对训练集中的历史负荷数据进行相关的计算得到用户在多个不同聚类数量下的划分结果；根据划分结果对聚类后的每一用户群体进行相关的训练，以分别得到待预测区域整体负荷的多个概率预测结果的预测模型；根据集成集中的历史负荷数据、每个预测模型和真实的整体负荷值，得到集成后的待预测区域负荷概率预测模型；根据待预测区域负荷概率预测模型对待预测集中的负荷进行概率预测。本发明的概率预测方法，能够精细化地利用用户智能电表的历史负荷数据，提升待预测区域负荷概率预测的准确率。
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公开(公告)号：CN113657011B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110728584.4
申请日：2021-06-29
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06F30/25 , G06F119/02
摘要： 本发明公开了一种锂离子电池电极活性材料表面锂浓度的实时估计方法，该方法包括：获得电池端口的电流序列、温度序列和电极活性材料基础参数，计算电极活性材料表面锂浓度、平均锂浓度、扩散过程暂态变量初值；获得电极活性材料扩散性能参数；当前时段开始时，计算电极活性材料表面反应离子通量、扩散系数、活性材料中锂扩散过程暂态变量时间常数；分别获得扩散过程暂态变量、活性材料平均锂浓度、活性材料表面锂浓度与时间的函数关系；当前时段结束时，计算活性材料扩散过程暂态变量、活性材料平均锂浓度；进入下一时段，重复前述步骤，直至仿真结束。本方法可降低锂离子电池电化学模型的复杂度，促进其实用化。
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公开(公告)号：CN114879073A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210431423.3
申请日：2022-04-22
申请人： 清华大学
IPC分类号： G01R31/396 , G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/378 , G16C20/30
摘要： 本申请提出一种基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新方法，包括：S1：获取初始荷电状态和恒定幅值的电流序列；S2：获取电池初始状态信息，根据锂离子电池电化学模型仿真获得预设时间周期内每一时刻的电池端口电压；S3：根据电池端口电压和电流序列幅值得到初始荷电状态对应的端口功率；S4：调整初始荷电状态和电流序列幅值，重复步骤S1‑S3，获得电流幅值‑荷电状态‑端口功率曲面；S5：将电流幅值‑荷电状态‑端口功率曲面拟合为平面方程；S6：利用平面方程获取端口功率和荷电状态对应的电流幅值，根据电流幅值和预设时间周期进行荷电状态更新。本申请能够提高电化学模型在功率应用场景下的计算效率，拓展电化学模型在工程中的应用场景。
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公开(公告)号：CN112163595B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202010903047.4
申请日：2020-09-01
申请人： 清华大学
摘要： 本发明公开了一种用户典型用电模式的获取方法、获取装置和电子设备，该方法包括：获取待分析用户的智能电表的历史负荷数据，提取历史负荷数据中的负荷点以生成日负荷曲线集；对日负荷曲线集进行处理以剔除存在缺失数据的日负荷曲线，对处理后的日负荷曲线集进行归一化处理以获得完整样本集；获取计算参数；针对每一种用电模式数目，重复进行多轮k‑均值聚类以获得聚类结果，根据聚类结果确定探测区间内的最优值，在最优值对应的用电模式数目下，对完整样本集进行k‑均值聚类以获得目标聚类结果，并根据目标聚类结果计算样本‑簇共识度，剔除共识度低的样本，计算簇共识度，剔除共识度低的簇，计算剩余簇的平均负荷曲线以获得用户典型用电模式。
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公开(公告)号：CN113657011A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110728584.4
申请日：2021-06-29
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06F30/25 , G06F119/02
摘要： 本发明公开了一种锂离子电池电极活性材料表面锂浓度的实时估计方法，该方法包括：获得电池端口的电流序列、温度序列和电极活性材料基础参数，计算电极活性材料表面锂浓度、平均锂浓度、扩散过程暂态变量初值；获得电极活性材料扩散性能参数；当前时段开始时，计算电极活性材料表面反应离子通量、扩散系数、活性材料中锂扩散过程暂态变量时间常数；分别获得扩散过程暂态变量、活性材料平均锂浓度、活性材料表面锂浓度与时间的函数关系；当前时段结束时，计算活性材料扩散过程暂态变量、活性材料平均锂浓度；进入下一时段，重复前述步骤，直至仿真结束。本方法可降低锂离子电池电化学模型的复杂度，促进其实用化。
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