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公开(公告)号：CN118604637B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411078041.2
申请日：2024-08-07
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/3842 , G01R31/392 , G06N3/0499 , G06N3/047 , G06N3/0985 , G06F18/25 , G06F18/27
摘要： 本申请公开了一种铁路机房储能电池的管理方法，涉及储能电池技术领域，包括：采集电池的电压、电流和状态SOC作为电池状态参数；对采集的电池状态参数进行预处理；构建包含电压、电流和状态SOC的电池健康状态特征向量；根据构建的电池健康状态特征向量，通过训练多层感知机神经网络，得到电池健康状态预测模型；采用ARIMA时间序列分析方法对电压时间序列数据进行建模，得到电压时间序列模型；基于贝叶斯算法对电池健康状态预测模型进行超参数优化；集成超参数优化后的电池健康状态预测模型和电压时间序列模型，得到最终的电池管理模型。针对现有技术中存在的铁路机房电池监测准确率低的问题，本申请提高了铁路机房储能电池运行状态监测的准确率。
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公开(公告)号：CN118604637A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411078041.2
申请日：2024-08-07
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/3842 , G01R31/392 , G06N3/0499 , G06N3/047 , G06N3/0985 , G06F18/25 , G06F18/27
摘要： 本申请公开了一种铁路机房储能电池的管理方法，涉及储能电池技术领域，包括：采集电池的电压、电流和状态SOC作为电池状态参数；对采集的电池状态参数进行预处理；构建包含电压、电流和状态SOC的电池健康状态特征向量；根据构建的电池健康状态特征向量，通过训练多层感知机神经网络，得到电池健康状态预测模型；采用ARIMA时间序列分析方法对电压时间序列数据进行建模，得到电压时间序列模型；基于贝叶斯算法对电池健康状态预测模型进行超参数优化；集成超参数优化后的电池健康状态预测模型和电压时间序列模型，得到最终的电池管理模型。针对现有技术中存在的铁路机房电池监测准确率低的问题，本申请提高了铁路机房储能电池运行状态监测的准确率。
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公开(公告)号：CN117098345A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311225681.7
申请日：2023-09-21
发明人： 司福强 , 薛朗 , 曹旭 , 张望 , 张硕 , 王继军 , 张平 , 周明 , 伏松平 , 詹秀峰 , 罗颖欣 , 丁珣 , 李文友 , 马浩 , 杨晓燕 , 白璐璐 , 谢育国 , 江建明 , 韩超 , 耿藏军
摘要： 本发明涉及机柜技术领域，具体涉及一种铁路机房的一体化防尘机柜，包括底座，所述底座包括座体，所述座体的顶面开设有两个滑槽，所述座体的顶面位于两个滑槽之间开设有进线孔，这样方便网线进入到机柜内部，所述座体的正面及背面均开设有与进线孔连通的进风孔，方便从外边引入冷空气，且所述进风孔内嵌入固定有防尘进风滤网，通过防尘进风滤网对灰尘进行阻隔。本发明中，通过轨道组实现柜体在底座顶面的移动，滑槽内滑动连接有设备排架，然后将设备排架内可拆卸固定有若干个用于固定服务器的服务器架，通过设置这种可拆卸的服务器架，可将服务器预先固定在服务器架上再与设备排架组合，从而提高机柜安装效率。
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公开(公告)号：CN117172554A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311422826.2
申请日：2023-10-31
发明人： 黄国胜 , 乔桢 , 司福强 , 伏松平 , 王继军 , 张平 , 张硕 , 张望 , 周明 , 詹秀峰 , 罗颖欣 , 谢育国 , 杨晓燕 , 赵灵燕 , 白璐璐 , 韩超 , 郑玉糖 , 常家正 , 周乐岩 , 李昌恒
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/30 , G06F18/24 , G06F18/214
摘要： 本公开涉及一种覆冰灾害风险预测方法、装置、设备及存储介质。本公开不仅考虑了影响接触网覆冰灾害的内因和外因，而且充分利用接触网历史覆冰灾害信息，更加符合接触网覆冰灾害的实际情况，有效提高覆冰灾害风险预测方法的准确性。
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