基于衰减记忆卡尔曼滤波器的电池SOC估计方法及系统

    公开(公告)号:CN117074966A

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202311351794.1

    申请日:2023-10-19

    IPC分类号: G01R31/367 G01R31/387

    摘要: 本发明属于电池状态估计技术领域,具体涉及一种基于衰减记忆卡尔曼滤波器的电池SOC估计方法及系统。针对标准卡尔曼滤波器法估计电池SOC需要确保电池模型精确已知,否则其精度将难以保证,严重情况下可能出现不能工作等问题。本发明提出的方法包括:建立电池开路电压和SOC之间的映射关系;基于电池开路电压和SOC之间的映射关系,对电池开展动态应力测试工况DST测试试验,以对电路模型中的RC参数进行辨识;基于辨识到的RC参数,并结合根据基尔霍夫定律和欧姆定律,建立电池系统的离散状态空间表达式;基于电池系统离散状态空间表达式,采用衰减记忆卡尔曼滤波器实时估计电池SOC。

    一种考虑边界约束的电池SOC估计方法及装置

    公开(公告)号:CN116930772A

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202311187768.X

    申请日:2023-09-15

    IPC分类号: G01R31/367

    摘要: 本发明属于电池状态估计技术领域,具体涉及一种考虑边界约束的电池SOC估计方法及装置,获取电池开路电压和电池剩余电量之间的关系曲线;选择Thevenin等效电路模型作为电池等效电路模型,并设定需要辨识的参数及电池剩余电量的边界约束条件;设定电池等效电路模型的离散传递函数,采用递推总体最小二乘法进行参数的辨识,得到需要辨识的参数估计值,并判断需要辨识的参数估计值是否满足需要辨识的参数边界约束条件,若不满足,则进行修正;基于预设的自适应扩展卡尔曼滤波EKF算法,并根据Thevenin等效电路模型及电池剩余电量的边界约束条件,对电池剩余电量进行估算,提高了电池SOC估计精度。

    配网主站自愈评价方法
    35.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116862469A

    公开(公告)日:2023-10-10

    申请号:CN202310603924.X

    申请日:2023-05-26

    IPC分类号: G06Q10/20 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种配网主站自愈评价方法,属于配电网管理技术领域,该评价方法通过对历史配电自愈结果进行分析,获取在不同情况下不同自愈方案的完成度以及不同完成度的自愈方案对完成自愈动作之后的反馈完成度的影响,从而实现对配网故障自愈效果的量化分析,有利于在对实时发生的故障进行分析后,得到各种自愈策略的成效和缺陷,确定当前配网主站配置的自愈策略的有效性,从而实现配网自愈策略的优化选择;另外本发明充分的考虑了配网线路的实际建设情况,降低了配网自愈策略与配网线路之间相容度较低导致预测的自愈结果与实际的自愈结果之间存在差异较大的情况发生的概率,有利于得出最优的配网自愈策略,降低电力损失与安全隐患。

    一种SPI Flash数据快速存取方法
    37.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116089322A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202310085981.3

    申请日:2023-02-02

    IPC分类号: G06F12/02 G06F12/1009

    摘要: 本发明属于数据处理技术领域,具体涉及一种SPI Flash数据快速存取方法,包括索引表和数据区,所述索引表用于定位每种类型数据的位置,所述数据区用于存放SPI Flash数据;所述索引表包括索引表属性项和数据索引项,所述索引表属性项和数据索引项采用同一的数据结构,索引表属性项和数据索引项包括状态、地址偏移、对应数据区需要的扇区数目;所述数据区的第一个扇区是该类型数据的索引表,每条数据对应一条索引,保存数据的关键信息,其关键信息包括条目编号、状态、数据存储的绝对物理地址。本发明索引表与数据分区相结合,有效降低扇区擦除次数,并能快速定位数据的存放位置。

    一种基于模型驱动和数据驱动的综合能源态势感知系统

    公开(公告)号:CN115063058B

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202210995150.5

    申请日:2022-08-19

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q10/04 G06Q50/06

    摘要: 本发明涉及用于监督和预测的数据处理系统,具体公开了一种基于模型驱动和数据驱动的综合能源态势感知系统,包括感知层、理解层、预测层,所述感知层用于接收工业园区综合能源系统设备运行信息以及对数据进行整合,所述理解层通过整合感知数据并依据所述感知层中历史数据库对当前设备运行状态进行综合判断,所述预测层则是在所述理解层的基础上更进一步对未来可能发生事件的预估,通过去中心化模式以综合能源系统中用户为节点以综合能源系统线路划分工业园区区域,以任意节点为中心构建节点网络评估节点之间相关性以及各节点的冗余度可及时实现节点能源调度有效解决综合能源态势感知的时效性不足无法及时调度能源的问题。