一种海上风电机组后备电源储能装置

    公开(公告)号:CN221722952U

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN202323625025.4

    申请日:2023-12-29

    摘要: 本实用新型提供一种海上风电机组后备电源储能装置,该海上风电机组设置有塔架,所述塔架上安装有储能装置舱体,其特征在于:该储能装置包括储能电池集装箱,所述储能电池集装箱设有四个固定角件一,所述储能电池集装箱位于风机塔筒外部,每个所述固定角件一设有定位角,所述储能装置舱体四角均置于定位角上,四个所述固定角件一均通过紧固件固定于塔架,用于固定储能装置舱体。本实用新型一种海上风电机组后备电源储能装置,集装箱创新性增加多处角件,与承台螺栓固定,达到抗强台风的目的,保障设备在海上不因台风天气侧翻;储能装置在实现响应电网调度、一次调频功能的同时,在外部电网失电情况下,储能切换至离网运行模式,实现对风力发电机组的偏航系统以及控制系持续供电,保障风力发电机组安全应对台风天气。

    一种构网型储能系统的控制方法、系统、电子设备及介质

    公开(公告)号:CN118281963A

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202410372442.2

    申请日:2024-03-29

    摘要: 本发明公开了一种构网型储能系统的控制方法、系统、电子设备及介质,涉及储能领域,通过设置补偿系数、用储能变流器的交流端的q轴电压来为储能变流器的功角的变化率进行补偿,同时这一补偿过程中的补偿系数需要保证储能变流器的功角曲线的最大值大于储能变流器的有功功率给定值,从而使得存在电压干扰的情况下,储能变流器的功角仍存在稳定运行点,保证储能变流器的功角暂态稳定;通过补偿储能变流器的功角的变化率来调整功角曲线,使储能变流器和构网型储能系统能适应大部分电压大干扰工况下的功角失稳问题,在大部分电压干扰工况下保持功角稳定,提高整个构网型储能系统的功角稳定性,扩展了构网型储能系统的适用范围。

    一种集成液冷储能户外柜
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117395956A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311397045.2

    申请日:2023-10-25

    IPC分类号: H05K7/20 H05K5/02 B01D46/10

    摘要: 本发明涉及储能户外柜技术领域,公开了一种集成液冷储能户外柜,包括柜体,柜体包括用于安装电池PACK的直流舱、内设有用于管理电池PACK的控制箱的控制舱以及内设储能变流器的交流舱,储能变流器与电池PACK电连接,电池PACK和储能变流器均与控制箱信号连接;控制舱的表面设有进风口和出风口,控制舱内设有散热风道,散热风道的进风口处设有散热风扇,散热风道的出风口与控制舱的出风口连通,控制舱的进风口处设有过滤层。其防护等级高,集成了直流舱和交流舱,安全性高、适用范围广。

    提升三电平开关器件寿命及柔塔自适应共振穿越的方法

    公开(公告)号:CN114263572B

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202111454514.0

    申请日:2021-12-01

    IPC分类号: F03D17/00 F03D80/00 F03D7/02

    摘要: 一种提升三电平开关器件寿命及柔塔自适应共振穿越的方法,获取风电机组运行状态;在共振区间附近的判断区间Q1、Q2区间运行时,获取相应状态下开关器件电流I和频率f;以I和f为依据,借助PLECS模型得到最高结温Tvj,max和结温波动ΔTvj;通过Tvj,max、ΔTvj与循环次数nNOC关系图得到对应循环次数;nNOC与在Q1或Q2持续时间Tc结合后,与每天等效工况次数nd之比为器件寿命T;通过选择T大于机组正常运行寿命的器件以提升三电平开关器件寿命。本发明可以使柔塔风电机组快速穿越共振区间,也可以使开关器件满足变流器的寿命要求;避免变流器无法响应主控的情况。

    一种风力发电机组叶片各截面多方向载荷提取方法

    公开(公告)号:CN112883555B

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202110098066.9

    申请日:2021-01-25

    摘要: 本发明公开了一种风力发电机组叶片各截面多方向载荷提取方法,包括以下步骤:获取用于叶片载荷提取的输入量;建立极坐标系;获取特征载荷Mxy;将输入的叶片载荷时序投影得到叶片不同方向Mxy载荷时序;获取每个方向的疲劳Markov矩阵;通过疲劳分析得到等效疲劳载荷。上述技术方案根据叶片输入载荷量,以叶片Mx为x轴,My为y轴建立载荷时序建立笛卡尔坐标系,将载荷笛卡尔坐标系转化为极坐标系,以θ,Mxy作为载荷表征量,以θ为判断量统计记录叶片24个方向的极限载荷与特征载荷,通过雨流计数法得到叶片12个方向的Markov矩阵,进一步计算得到等效疲劳载荷,为实现叶片整体详细强度校核提供支持。

    一种储能用电池全生命周期内可用能量计算方法

    公开(公告)号:CN117686910A

    公开(公告)日:2024-03-12

    申请号:CN202311455625.2

    申请日:2023-11-02

    IPC分类号: G01R31/367

    摘要: 本发明涉及一种储能用电池全生命周期内可用能量计算方法,通过BMS采集到的最新数据,根据历史工况数据不断的计算并统计得到充放过程的能量损耗,建立电池充/放电能量损耗表以及相应的能量损耗分布,通过概率密度函数不断校验电池充/放电能量损耗值,在电池的整个生命周期内不断迭代更新电池充/放电能量损耗表,确保预估的准确性和实时性。进而根据能量损耗表估计电池的可用能量。

    预估电池使用寿命的方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118641963A

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202410943381.0

    申请日:2024-07-15

    IPC分类号: G01R31/367 G01R31/392

    摘要: 本发明提供了一种预估电池使用寿命的方法、装置、电子设备及存储介质,该方法为:获取预先在特定工况下采集得到的多组电池老化数据集,特定工况由温度、倍率和放电深度构成;利用多组电池老化数据集进行迭代,以得到特定参数值;基于特定参数值,预测特定工况下待测电池在未来各个循环圈数的容量衰减量。本方案中,通过在特定工况下采集到的电池老化数据集进行迭代,得到特定参数值。利用特定参数值来预测特定工况下待测电池在未来各个循环圈数的容量衰减量。利用在特定工况下采集得到的部分电池老化数据集来预测特定工况下待测电池的容量衰减量,能够有效提高电池使用寿命的评估效果和评估效率。

    一种风力发电机组塔筒内10kV中压电缆连接组件及方法

    公开(公告)号:CN114597681B

    公开(公告)日:2024-05-17

    申请号:CN202210198458.7

    申请日:2022-03-02

    摘要: 本发明公开了一种风力发电机组塔筒内10kV中压电缆连接组件及方法,一种风力发电机组塔筒内10kV中压电缆连接组件,包括大截面的导体中压电缆和小截面的三芯导体中压电缆,大截面的导体中压电缆的两端分别连接有冷缩终端和导体中压电缆的后插式终端,三芯导体中压电缆包括三根单芯电缆和三根地线,三根单芯电缆的三个线芯通过指套分离,三根单芯电缆的两端分别连接有前插式终端和三芯导体中压电缆的后插式终端,导体中压电缆的后插式终端与前插式终端连接。主要通过设置后插式终端与前插式终端,并利用两者之间的配合连接,本发明中的中压电缆连接组件,能够解决不同截面电缆绝缘过渡问题,使安装难度大幅减低。

    一种风电机运行控制方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117927419A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410138646.X

    申请日:2024-01-31

    IPC分类号: F03D7/04 F03D7/00

    摘要: 本申请公开了一种风电机运行控制方法、装置、设备及存储介质,涉及风力发电机组控制技术领域,包括:对各初始桨距角给定值进行数据预处理,以得到各目标桨距角给定值构成的目标桨距角给定值时序;确定所述目标桨距角给定值时序的各拐点位置和各所述拐点位置中相邻拐点的变化幅值以构成变化幅值集合确定所述变化幅值集合中对应预设时间段的目标变化幅值,并基于预设幅值阈值从所述目标变化幅值中确定目标幅值数量;判断所述目标幅值数量是否大于预设个数阈值;若大于,则基于控制所述目标风电机基于预设低疲劳运行模式运行。这样一来,采取桨距角给定等特征变量等效描述机组承受的风轮面风速变化,以降低疲劳载荷,提升机组运行的安全稳定性。

    一种电池健康状态监测方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN118549840A

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202411022750.9

    申请日:2024-07-29

    IPC分类号: G01R31/392 G01R31/367

    摘要: 本申请公开了一种电池健康状态监测方法、装置、设备及介质,涉及电池健康状态估计技术领域。该方法包括:获取储能系统中至少一组电池数据以生成样本数据集;对样本数据集进行数据预处理,并从预处理后的样本数据集中提取目标健康因子与电池容量数据;对目标健康因子和电池容量数据进行相关性分析并在二者之间的相关性满足预设条件后,利用目标健康因子和电池容量数据训练基于预设神经网络的多个基分类器;通过预设集成学习算法将多个基分类器整合为目标强分类器,以便利用目标强分类器预测电池的剩余使用寿命以监测电池健康状态。通过本申请的技术方案,可以实现在不测量电池的容量、内阻和阻抗等参数的情况下,在线对电池健康状态进行预测。