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公开(公告)号：CN110068774A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910371690.4
申请日：2019-05-06
申请人： 清华四川能源互联网研究院 , 国家电网有限公司 , 国网北京市电力公司
IPC分类号： G01R31/392
摘要： 本发明公开了一种锂电池健康状态的估计方法、装置及存储介质。其中，该方法包括：利用多个有效充电循环对应的多个健康因子HI作为输入变量，以及多个有效充电循环对应的多个健康状态SOH作为输出变量，进行训练，得到高斯过程回归GPR模型，其中，GPR模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据均包括：有效充电循环的HI和HI对应的SOH；获取待检测充电循环的HI，将HI输入GPR模型，由GPR模型输出HI对应的SOH。本发明解决了相关技术中检测锂电池健康状态比较复杂且难以适应质量较差的采集数据的技术问题。
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公开(公告)号：CN110068774B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201910371690.4
申请日：2019-05-06
申请人： 清华四川能源互联网研究院 , 国家电网有限公司 , 国网北京市电力公司
IPC分类号： G01R31/392
摘要： 本发明公开了一种锂电池健康状态的估计方法、装置及存储介质。其中，该方法包括：利用多个有效充电循环对应的多个健康因子HI作为输入变量，以及多个有效充电循环对应的多个健康状态SOH作为输出变量，进行训练，得到高斯过程回归GPR模型，其中，GPR模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据均包括：有效充电循环的HI和HI对应的SOH；获取待检测充电循环的HI，将HI输入GPR模型，由GPR模型输出HI对应的SOH。本发明解决了相关技术中检测锂电池健康状态比较复杂且难以适应质量较差的采集数据的技术问题。
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公开(公告)号：CN110816319A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911067991.4
申请日：2019-11-04
申请人： 清华四川能源互联网研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种车辆信息处理系统及方法。其中，该系统包括：云平台服务器，包括车辆充电模块，用于根据车辆的车辆数据，对车辆的第一充电参数进行确定；充电桩供电模块，用于根据充电桩数据，对充电桩的第二充电参数进行确定；充电导航模块，用于根据第一充电参数和第二充电参数对车辆进行充电导航；驻车服务器，用于根据车辆的车载远程信息处理器T-box的数据，对车辆进行驾驶行为分析，和/或，对车辆进行电池信息评估。本发明解决了相关技术中的车辆无法对车辆进行准确的充电导航，同时对车辆的驾驶行为和电池信息进行评估，不够智能的技术问题。
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公开(公告)号：CN115548513A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211255162.0
申请日：2022-10-13
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 三峡电能有限公司 , 清华四川能源互联网研究院
IPC分类号： H01M10/613 , H01M10/63 , H01M10/655 , H01M10/6567 , H01M10/48 , H01M10/0525
摘要： 本发明提供一种电池系统及电池系统的控制方法，属于电池技术领域，包括：电池模组，具有用于容纳电池的箱体，所述箱体上设有若干排气阀；降温装置，具有朝向所述电池模组的喷口，所述降温装置通过所述喷口适于朝向所述电池模组喷射液态惰性气体；控制器，分别与所述箱体内的电池以及所述降温装置电连接，所述控制器根据所述电池的参数变化控制所述降温装置开启；本发明的电池系统，在电池模组的箱体上设有若干排气阀，当箱体内电池发生热失控时，可通过该排气阀尽快将热量排出，同时配合降温装置对箱体快速降温，从而延缓电池系统的起火爆炸，为人员的安全逃生预留足够的时间。
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公开(公告)号：CN114756533A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210306531.8
申请日：2022-03-25
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 清华四川能源互联网研究院
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/25
摘要： 本发明的实施例提供了一种储能锂离子电池多源异构数据融合方法，涉及锂电池技术领域。该方法包括：S1：获取锂离子电池的数据，并根据数据对锂离子电池的使用状况进行识别；S2：基于工程实践的需求，采用适用于锂离子电池多源异构数据的可扩展数据库结构，实现数据本体对齐和实体连接；S3：在不同的数据格式下，从不同角度对多源异构数据进行合并。该方法针对多源异构数据难以直接应用的困难，设计了可拓展的多源异构数据库，实现适用于工程数据的多源异构数据合并，便于对目标电池集进行数据分析处理。
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公开(公告)号：CN114942392A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210393541.X
申请日：2022-04-14
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 清华四川能源互联网研究院
IPC分类号： G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/378
摘要： 本发明提供一种基于电化学老化机理和数据驱动的储能锂电池SOH估算方法。方法包括：采集锂电池在老化循环下的运行数据并预处理，获得电压、电流数据；建立单粒子模型并在不同老化循环下采用LDW‑PSO算法辨识正负极固相最大锂离子浓度；建立不同循环的IC、DV曲线，并提取曲线中的特征参数以量化LLI及LAM；将正负极固相最大锂离子浓度、LLI及LAM集合作为输入，电池SOH作为输出，建立BP模型；选择电池的部分循环及全部循环的集合分别作为两个BP模型的输入，实现该电池剩下循环以及同款电池所有循环下的SOH估算。该方法能够实现适用于工程数据的电池SOH估算，便于在全寿命周期下对锂电池进行健康管理。
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公开(公告)号：CN111458643A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010441222.2
申请日：2020-05-22
申请人： 清华四川能源互联网研究院
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/3842 , G01R31/396
摘要： 本申请提供一种异常电池筛选方法、装置、电子设备及可读存储介质，包括：获取m个电池中每个电池在第c1次以及在第c2次电池循环下的多个电信号片段；从第c1次以及在第c2次电池循环下的多个电信号片段中筛选出m个电池的N个共有片段；根据第c1次以及第c2次循环下的N个共有片段的电流数据，计算得到m个差值序列；获得每个差值序列的运算值，得到m个运算值，并利用m个运算值组成第c1次电池循环与第c2次电池循环下的列向量；在对L次电池循环中的任意两次电池循环均进行上述运算，得到多个列向量之后，根据多个列向量组成的运算值矩阵从m个电池中筛选出异常电池。可以从运算值矩阵中及时的筛选出异常的电池，提高了异常电池筛选的效率。
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公开(公告)号：CN116316719A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310130269.0
申请日：2023-02-17
申请人： 清华四川能源互联网研究院
IPC分类号： H02J3/28 , H02J3/32 , H02J3/38 , H02J3/00 , B60L53/51 , B60L53/53 , B60L53/64 , B60L53/63 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/006
摘要： 本发明的实施例提供了一种面向配电网调峰的光储充电站多目标优化控制方法，涉及电站技术领域。方法包括：S1：建立目标函数，以光储充电站的收益最大、配电网的峰谷差最小为目标，并考虑从电网购电成本、光伏系统成本和储能系统成本；S2：建立目标函数的约束条件；S3：采用云自适应粒子群算法求解目标函数，获得最优储能充放电功率。这样，该方法能够实现光储充电站收益最大、配电网峰谷差最小。
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公开(公告)号：CN114720879A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210306796.8
申请日：2022-03-25
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 清华四川能源互联网研究院
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种基于BP神经网络的储能锂电池组老化模式自动识别方法，涉及锂电池技术领域。方法包括：采集锂电池集合的运行数据，对运行数据进行预处理，获得满足后续计算需求的电压、电流、温度数据；对不同循环次数的锂离子电池组建立对应的IC曲线，并提取IC曲线的特征参数，比较锂离子电池组不同老化状态的特征参数变化，将特征参数变化的集合作为输入，老化模式类型作为输出，进行BP神经网络模型的训练；训练完成后，通过预处理后的运行数据提取IC曲线的特征量，基于训练好的BP神经网络模型实现老化模式的自动分类识别。该方法能够实现适用于工程数据的老化模式类型判断，便于对不同老化状态的磷酸铁锂电池集进行健康管理。
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公开(公告)号：CN111458643B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202010441222.2
申请日：2020-05-22
申请人： 清华四川能源互联网研究院
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/3842 , G01R31/396
摘要： 本申请提供一种异常电池筛选方法、装置、电子设备及可读存储介质，包括：获取m个电池中每个电池在第c1次以及在第c2次电池循环下的多个电信号片段；从第c1次以及在第c2次电池循环下的多个电信号片段中筛选出m个电池的N个共有片段；根据第c1次以及第c2次循环下的N个共有片段的电流数据，计算得到m个差值序列；获得每个差值序列的运算值，得到m个运算值，并利用m个运算值组成第c1次电池循环与第c2次电池循环下的列向量；在对L次电池循环中的任意两次电池循环均进行上述运算，得到多个列向量之后，根据多个列向量组成的运算值矩阵从m个电池中筛选出异常电池。可以从运算值矩阵中及时的筛选出异常的电池，提高了异常电池筛选的效率。
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