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公开(公告)号：CN116466244B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310728626.3
申请日：2023-06-20
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/389 , G06N20/10
摘要： 本申请提出的基于支持向量机的电池荷电状态异常检测方法，包括基于等效电路模型的特征参数，通过改进无迹卡尔曼滤波得到电池荷电状态的估计数据，并将电池荷电状态的估计数据作为训练数据集；利用训练数据集训练预设支持向量机得到目标支持向量机；获取待分析的电池荷电状态数据，将待分析的电池荷电状态数据输入目标支持向量机中，得到电池荷电状态的异常检测结果。由此，本申请中改进无迹卡尔曼滤波对噪声部分做了迭代更新，降低了噪声变化对估算精度的影响，以使得通过改进无迹卡尔曼滤波得到的用于训练预设支持向量机的训练数据更加准确，从而使得目标支持向量机的异常检测结果更加准确，提高了异常检测结果的准确率。
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公开(公告)号：CN116381511B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310618709.7
申请日：2023-05-30
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/382
摘要： 本公开提出了一种电池状态检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及电池故障诊断技术领域，该方法包括：获取电池当前电池数据的数据标准差和数据均值；基于数据标准差和数据均值，计算第一中值；确定实际中间状态矩阵和实际输出矩阵；确定预测中间状态矩阵和预测输出矩阵；基于实际中间状态矩阵、实际输出矩阵、预测中间状态矩阵和预测输出矩阵，确定电池的工作状态，对电池进行对应的隔离处理。通过预测中间状态矩阵和预测输出矩阵，和实际中间状态矩阵和实际输出矩阵，进行比对确定电池的故障状态，可以提升检测的准确性和可追溯性，同时相较于当前技术中的检测方法，本方案不需要大量样本，以此可以降低检测成本。
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公开(公告)号：CN116559688A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310573018.X
申请日：2023-05-19
申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G01R31/385 , G01R31/396 , G01R31/367
摘要： 本申请公开了一种电池故障的检测方法、装置、设备及存储介质。其中，该方法包括：获取电池的第一当前电压值；响应于所述第一当前电压值未超出电压阈值范围，获取所述电池所在电池组的当前平均电压值；获取所述电池组的目标观测器；基于所述第一当前电压值、所述目标观测器和所述当前平均电压值获取所述电池的离群度评分值；根据所述离群度评分值确定所述电池是否发生故障。通过本申请的技术方案，能够较为简单的对电池进行故障检测，适用范围较广且所需计算量较小。
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公开(公告)号：CN116106771A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310251091.5
申请日：2023-03-15
申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G01R31/389 , G01R31/392 , G01R31/36
摘要： 本申请关于一种基于结构分析法的电池组故障检测方法、装置及电子设备。具体方案为：通过实时获取所述电池组的电流数据、电压数据、温度数据；基于所述电流数据、电压数据、温度数据，分别确定所述电池组中每个单体电池各自的端子电压、温度导数；其中，所述温度导数是基于当前单体电池的温度数据以及与所述当前单体电池相邻电池的温度数据确定的；基于所述每个单体电池各自的端子电压、温度关于时间的导数，确定所述电池组的残差数据；基于所述电池组的残差数据，分别确定所述电池组是否发生故障。本申请提高了对电池组故障检测的准确性。
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公开(公告)号：CN115911623A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211414561.7
申请日：2022-11-11
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC分类号： H01M10/48
摘要： 本发明公开一种储能系统基于声信号的电池热失控诊断方法及系统，其中，该方法包括：获取电池储能系统舱中的混合声信号，所述混合声信号包括：排气声信号、环境噪声、其他噪声；将所述混合声信号进行谱减法以去除所述混合声信号中的环境噪声；构建排气声信号识别模型，并将去除所述环境噪声的混合声信号输入到所述排气声信号识别模型中进行识别，以识别出所述排气声信号并判断是否发生了电池热失控。该方法基于声信号可以及时、准确的对电池热失控进行诊断。
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公开(公告)号：CN115600143A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211399780.2
申请日：2022-11-09
发明人： 朱勇 , 王建星 , 张斌 , 刘明义 , 李国庆 , 林昇 , 常建华 , 那红宇 , 刘承皓 , 郝晓伟 , 刘大为 , 裴杰 , 徐若晨 , 曹曦 , 曹传钊 , 李昊 , 孙周婷 , 雷浩东 , 王璐瑶
IPC分类号： G06F18/2431 , G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F16/215 , G01D21/02 , G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/389
摘要： 本发明公开了一种储能锂电池故障诊断方法及装置，其中，该方法包括：S1、获取待测储能锂电池的电池原始参数；S2、构建待测储能锂电池的特征序列；S3、将特征序列作为当前样本分别输入多个隔离森林模型进行隔离，并采用二叉树算法在每个隔离森林模型中重复查找当前样本，得到当前样本在每个隔离森林模型中对应的二叉树特征；S4、根据二叉树特征分别计算当前样本在每个隔离森林模型下的异常概率；S5、重复步骤S3‑S4，直至达到预设循环次数，得到当前样本的多个异常概率；S6、计算多个异常概率的平均值，作为当前样本属于各类异常的最终异常概率，选择最大的最终异常概率对应的异常类型作为当前样本的实际异常类型。提高了判断准确率及效率。
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公开(公告)号：CN116400244A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310354705.2
申请日：2023-04-04
申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G01R31/392 , G01R31/396 , G01R31/367 , G06F18/2131 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06F18/2433 , G06F123/02
摘要： 本发明提出一种储能电池的异常检测方法及装置，涉及储能电池技术领域，方法包括：对储能电池中的各个电池单体的初始电压信号进行信号分解，以得到多个模态信号；根据各个模态信号对应时间序列的相似性度量，确定与电池单体运行状态不一致的第一特征信号；基于初始电压信号对应显示平台的移动窗口的大小，对多个模态信号进行特征信号提取，以得到各个电池单体的第二特征信号；基于预设的信号强度阈值，对第一特征信号和第二特征信号进行聚类处理，以得到多个不同信号强度的信号集群；进而确定储能电池中是否存在异常电池单体，由此，基于储能电池对应的信号集群，准确识别出储能电池的各类故障，实现提前预警，提高储能电池实际运行的安全性。
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公开(公告)号：CN115629320A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211400890.6
申请日：2022-11-09
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司
发明人： 王建星 , 朱勇 , 张斌 , 刘明义 , 李国庆 , 林昇 , 常建华 , 那红宇 , 刘承皓 , 郝晓伟 , 刘大为 , 裴杰 , 徐若晨 , 曹曦 , 曹传钊 , 李昊 , 孙周婷 , 雷浩东 , 王璐瑶
IPC分类号： G01R31/385 , G01R31/367 , G01D21/02 , G06F18/214
摘要： 本发明公开了一种电池故障类别的确定方法及装置，其中，该方法包括：获取电池的当前运行信息，所述当前运行信息包括：至少一个信息类别；将预先设置的包含多个故障类别的故障样本数据与所述当前运行信息进行数据合并处理，以得到新故障样本数据；基于预定算法，根据所述至少一个信息类别从所述新故障样本数据中分别查找相应的至少一个子样本数据；基于预先确定的各故障类别权重分别确定各子样本数据中的各故障类别的数据数量；根据所述各子样本数据中的各故障类别的数据数量确定所述电池的故障类别。通过本发明，可以实现对储能锂电池的潜在风险识别，提高储能电站的安全性。
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公开(公告)号：CN116400248B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310671388.7
申请日：2023-06-08
发明人： 初瑾珠 , 王强 , 李志文 , 赵珈卉 , 朱勇 , 张斌 , 刘明义 , 王建星 , 刘承皓 , 郝晓伟 , 杨超然 , 平小凡 , 白盼星 , 段召容 , 成前 , 王娅宁 , 周敬伦
IPC分类号： G01R31/392 , H03H17/02 , G01R31/396 , G01R31/36 , G01R31/367 , G01R31/3842
摘要： 本发明公开了一种电池内短路故障的确定方法及装置，其中，所述方法包括：获取当前电路中电池的状态信息，所述状态信息包括：电池开路电压、电阻电容电路的阻抗信息；将所述状态信息输入至预先设置的电池故障检测模型，以输出与所述状态信息相应的电池内短路电阻信息，其中，所述电池故障检测模型基于扩展的卡尔曼滤波器来确定所述电池内短路电阻信息；响应于所述电池内短路电阻信息小于预定值，确定所述电池存在内短路故障。通过本发明，可以确定该电池存在内短路故障，同时，通过基于扩展的卡尔曼滤波器来确定电池内短路电阻信息，可以提高故障识别的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116184229A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310035129.5
申请日：2023-01-10
发明人： 赵珈卉 , 朱勇 , 张斌 , 刘明义 , 李国庆 , 林昇 , 那红宇 , 常建华 , 王建星 , 刘承皓 , 郝晓伟 , 刘大为 , 裴杰 , 徐若晨 , 曹曦 , 曹传钊 , 杨宁 , 李鹏飞 , 李志文
IPC分类号： G01R31/385 , G01R31/52
摘要： 本申请提出了一种基于电压预测的锂离子电池内短路故障诊断方法，包括：获取串联电池组中电池的第一预设时长的测量电压；根据电池的电压之间的相关系数公式，得到每个电池的预测公式；根据电池的第一预设时长的测量电压，分别使用预测公式进行预测，得到每个电池当前时刻的预测电压；获取每个电池当前时刻的测量电压，并根据预测电压和测量电压计算得到每个电池的残差；基于累积求和方法对每个电池的残差进行计算，得到每个电池的对数似然比的累积和，并根据对数似然比的累积和，对电池进行故障诊断。本申请采用基于统计推断的累积求和方法对残差进行评估，提高了故障监测的灵敏性、鲁棒性和可靠性，保证了大型电池储能系统的安全运行。
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