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公开(公告)号：CN119153869A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411071109.4
申请日：2024-08-06
Applicant: 中国船舶集团有限公司第七〇四研究所
IPC: H01M50/244 , H01M50/233 , H01M10/42 , H01M50/503 , H01M50/507
Abstract: 本发明涉及一种船用电池系统，包括1套快插式锂离子电池组、1套高压汇流柜和1套电池能量管理系统；1套高压汇流柜敷设安装固定在电池舱底部，1套快插式锂离子电池组由多层快插式锂离子电池包叠加而成，1套快插式锂离子电池组直接快插安装在高压直流柜上，从而使锂离子电池包安装方便，空间紧凑，电池包外部无需接线。电池能量管理系统除了常规的电池BMS功能外，还含有多策略模式电池分组控制。本发明具有船用电池系统安装便捷，免维护空间设计、单位体积内电量配置容量大，电池组分组灵活，减少船舶电池系统安装、维护拆包运输时间。
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公开(公告)号：CN118763626A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410808400.9
申请日：2024-06-21
Applicant: 中国船舶集团有限公司第七〇四研究所
Abstract: 本发明涉及一种船舶中压混合电池动力系统及控制方法，发电机组通过整流器接入船舶中压三电平直流电力系统，电池组经过直流变换器输出串联接入船舶中压三电平直流电力系统，设置了推进、日用和作业设备负荷系统，配置了多策略算法的中压电力能量管理系统。该系统无需提高电池组绝缘耐压水平，能够实现中压电力推进船舶在进出港和特殊工况下的零碳排放要求，混和动力能量分配逻辑合理，有效均衡电池组之间和电池组簇内的电量，大幅提升中压直流混合电池动力系统的可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN116961095B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202310904291.6
申请日：2023-07-21
Applicant: 中国船舶集团有限公司第七〇四研究所
IPC: H02J3/38 , H02J3/42 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/36 , H02J3/32 , H02J7/02 , H02J7/14 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种新能源船舶日用变流器带载并网控制方法，通过日用变流器侧的智能控制系统实现了并网控制的控制逻辑和控制方法。采用两套日用变流系统相互混合加载的方法获取电压降数据集，并通过神经网络算法CNN算法，获得隐含层的权值集W，该权值集用于实船电压降的精确计算，有效解决了无传感器电压降估算的问题。通过智能控制系统实时控制日用变流器，有效控制并网时频率和相角的同步要求，并实现同步后的调载功能。为新能源船舶提供一种全新的多电源并网控制的全新解决方案，提升了电池动力船舶的安全性、体验感和自动化水平。
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公开(公告)号：CN118306240A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410428148.9
申请日：2024-04-10
Applicant: 中国船舶集团有限公司第七〇四研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于集装箱电池的快速充电船舶，包括大容量集装箱电池、恒张力绞车、充电插头、全船综合管理系统，大容量集装箱电池通过直流配电板中的直流换流器分别连接日用逆变器、主推逆变器，日用逆变器连接日用变压器，主推逆变器连接推进电机，直流配电板通过恒张力绞车连接充电插头；多个大容量集装箱电池的电能通过电缆传输至恒张力绞车的电缆输入端，用于在恒张力绞车中将多个大容量集装箱电池的电能进行汇流再平均分配至多个充电插头中，同时由全船综合管理系统控制以快充、慢充的不同模式进行充电。本发明可以有效解决目前部分纯电动船舶无码头充电的窘境，并实现不依靠船舶泊位的快速充电，为快速实现电化长江提供有力保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117613422A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311588785.4
申请日：2023-11-24
Applicant: 中国船舶集团有限公司第七〇四研究所
IPC: H01M10/42 , H01M10/0525 , H04L67/125 , H04Q9/00
Abstract: 本发明涉及一种船用锂离子电池系统远程运维监控装置，数据实时采集传输平台硬件包括工控机、网络盒子、船载以太网交换机，工控机通过互联网连接到岸端运维分析平台，从而将数据实时采集平台采集到的电池数据实时传输到岸端运维分析平台，岸端运维分析平台根据采集的数据对船用锂电池模型进行参数辨识并对电池状态进行评估，同时通过工控机、CAN总线转以太网模块、网络盒子，实现岸端运维平台对船用电池管理系统软件进行更新，适时调整控制策略，确保电池管理系统能准确有效的对船用电池系统的工作状态进行评估和控制。本发明集成监测和控制的功能，有效提高船用锂电池系统的远程运维能力，提高了的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118707363A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410752499.5
申请日：2024-06-12
Applicant: 中国船舶集团有限公司第七〇四研究所
IPC: G01R31/382 , G01R31/367
Abstract: 本发明涉及一种船用电池系统自适应融合滤波SOC估计方法，通过对船舶电池单体等效电路模型分析，根据方程式的不同特点，采用不同形式的卡尔曼滤波方法，并对产生的过程噪声与测量噪声进行自适应滤波，最终得到高精度的船用电池单体SOC值。同时考虑在实际工程应用中，船用电池系统由许多电池单体串并联组成，而整个系统能够对外输出的电量由内部单体最低SOC值所决定，因此本发明通过比较各电池单体SOC值得到最小值，并以此作为船用电池系统的SOC值。本发明方法有效进行续航里程预估，达到船舶安全稳定可靠航行的要求。
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公开(公告)号：CN119944598A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510201716.6
申请日：2025-02-24
Applicant: 中国船舶集团有限公司第七〇四研究所
Abstract: 本发明涉及一种新能源船舶混合电池动力系统及母线保护方法，发电机组通过晶闸管接入船舶直流源侧母线，整流控制器具有短路电流抑制功能，直流源侧母线和网侧母线之间设有单向抑制固态断路器，有效减少了传统直流电力系统中短路电流的峰值大小和峰值时间，在200ms内通过直流断路器实现短路电流选择性保护。该系统能够满足混合电池动力船舶在进出港和特殊工况下的零碳排放要求，整流控制系统可以快速均衡各个发电机组之间的功率分配，通过控制系统实现多种混合动力模式，提升了混合电池动力系统可靠性和优越性。
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公开(公告)号：CN116961095A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310904291.6
申请日：2023-07-21
Applicant: 中国船舶集团有限公司第七〇四研究所
IPC: H02J3/38 , H02J3/42 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/36 , H02J3/32 , H02J7/02 , H02J7/14 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种新能源船舶日用变流器带载并网控制方法，通过日用变流器侧的智能控制系统实现了并网控制的控制逻辑和控制方法。采用两套日用变流系统相互混合加载的方法获取电压降数据集，并通过神经网络算法CNN算法，获得隐含层的权值集W，该权值集用于实船电压降的精确计算，有效解决了无传感器电压降估算的问题。通过智能控制系统实时控制日用变流器，有效控制并网时频率和相角的同步要求，并实现同步后的调载功能。为新能源船舶提供一种全新的多电源并网控制的全新解决方案，提升了电池动力船舶的安全性、体验感和自动化水平。
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公开(公告)号：CN118169572A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410277564.3
申请日：2024-03-12
Applicant: 江苏科技大学 , 上海交通大学 , 中国船舶集团有限公司第七〇四研究所 , 招商局重工(江苏)有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , G06N3/0455 , G06N3/044 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2433 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于Extro‑Transformer深度学习神经网络的纯电船舶动力电池SOC估计方法，包括如下步骤：从传感器中生成电池数据集，根据电池数据集获得电荷数据；使用动态异常值剔除法对电荷数据进行处理，剔除掉数据中的异常值；将处理后的电荷数据分割为训练集与测试集；将训练集与测试集输入到构建好的Extro‑Transformer深度学习模型中进行训练和测试，得到训练好的Extro‑Transformer深度学习模型；通过训练好的Extro‑Transformer深度学习模型来预测新序列的SOC，输出得到SOC估计结果。本发明利用Transformer深度学习神经网络模型的强大表达能力和自适应性，结合外部的解码器和编码器，捕捉提取更复杂、更高级的特征，提高评估模型的性能，不仅具有较高的准确性和鲁棒性，还具有广泛的应用前景。
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