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公开(公告)号：CN117930012A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311697040.1
申请日：2023-12-11
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司 , 华电忻州广宇煤电有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/396 , G01D21/02
Abstract: 本发明涉及电池储能领域，公开了一种电池一致性评估方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取目标电池模组内各个电池的时间序列数据，并将时间序列数据转换成特征图；基于特征图，确定目标电池模组对应的动态特性数据；获取同一时刻各个电池的电压数据和温度数据，确定目标电池模组对应的静态特性数据；计算确定目标电池模组内各个电池的一致性评估结果，本发明通过根据各个电池的时间序列数据有效反应电池模组的动态特性，通过根据各个电池的电压数据和温度数据确定对应的静态特性数据，以量化电池模组的一致性状态，并通过动态特性数据和静态特性数据全面反应电池的一致性评估结果，提高电池一致性结果准确度。
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公开(公告)号：CN117810594A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311849067.8
申请日：2023-12-29
Applicant: 华电忻州广宇煤电有限公司 , 华电电力科学研究院有限公司
IPC: H01M10/613 , H01M10/633 , H01M10/6563 , G06F17/10
Abstract: 本发明涉及储能安全技术领域，具体公开了一种基于大数据的储能系统安全管理系统，包括锂电池和空冷散热模块，空冷散热模块中包括出风口，包括：拟合模块，获取不同风速下锂电池的传热系数，并进行拟合，得到锂电池传热系数随风速变化的曲线；热量计算模块，获取锂电池的产热量；计算对流传热的热量和对流传热需要增加的热量；调速模块，计算需要增加的传热系数并确定出风口的风速；迭代模块，调整风速，并重复上述过程。本发明可以根据锂电池的产热量调节出风口的风速，防止锂电池积热，降低出现安全事故的风险。
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公开(公告)号：CN116306286A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310269814.4
申请日：2023-03-16
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F119/02
Abstract: 本发明实施例涉及一种荷电状态评估方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取目标对象的荷电状态评估参数；将荷电状态评估参数输入至第一子模型中的卷积层，利用卷积层包括的多种尺寸的卷积核分别对荷电状态评估参数进行特征提取，生成与每一种尺寸的卷积核分别对应的第一特征矩阵；将每一个第一特征矩阵分别输入至池化层进行自适应池化处理，获取与每一个第一特征矩阵分别对应的第二特征矩阵；将所有的第二特征矩阵输入第二子模型，对目标对象的荷电状态进行评估。如此一来，可以通过多个尺寸的卷积核对荷电状态评估参数分别进行特征提取，比单一尺寸的卷积核所提取的特征更加丰富，进而对荷电状态评估的结果也更加准确。
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公开(公告)号：CN119395427A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411589630.7
申请日：2024-11-08
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司 , 清华大学
IPC: G01R31/00 , G01R31/392 , G01J5/48
Abstract: 本申请公开了一种超级电容器模组中电容器SOH检测方法、装置和介质，涉及超级电容器技术领域，包括：获取电路板正面的第一瞬态温度分布图和电路板反面的第二瞬态温度分布图；根据多个随时间变化的第一瞬态温度分布图确定每个电容器单体的目标温度变化曲线；根据超级电容器模组的目标工况条件、目标温度变化曲线和预设数据库确定每个电容器单体的目标SOH值；根据第二瞬态温度分布图判断是否存在短路或断路。预设数据库包含了工况条件、温度变化曲线和SOH值之间的对应关系，获得电容器单体的温度变化曲线后结合预设数据库便可确定电容器单体SOH值，避免外接导线检测电容器单体SOH值，提高电容器单体SOH检测的便捷性和安全性。
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公开(公告)号：CN118095555A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410306888.5
申请日：2024-03-18
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及温室气体排放量预测技术领域，公开了煤炭燃烧温室气体排放量的预测方法、装置以及设备，方法包括：获取目标区域在预设时间周期内的不同类型的温室气体排放量，其中，不同类型的温室气体排放量包括：总温室气体排放量、目标区域内石油燃烧产生的排放量，目标区域内天然气燃烧产生的排放量；将不同类型的温室气体排放量输入至预测模型，通过预测模型基于不同类型温室气体排放量与煤炭燃烧所产生的气体排放量之间的关联关系，输出目标区域在预设时间周期内的煤炭燃烧产生的排放量。本发明解决了现有估算煤炭燃烧温室气体排放量的方法高度依赖数据准确性和完整性，且缺乏灵活应对未来变化的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115566710A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211158271.0
申请日：2022-09-22
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司 , 北京华电力拓能源科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种针对微电网的调度方法、电子设备及可读存储介质，其中，所述微电网包括储能装置，调度方法包括根据微电网在调度周期内的第一目标用电成本，确定储能装置在调度周期的各个短周期内的目标剩余电量；针对任一短周期，将储能装置在该短周期的目标剩余电量作为电量约束条件，根据微电网在该短周期内的第二目标用电成本，确定储能装置在该短周期的各个超短周期内的充电量和放电量；及按照储能装置在各个超短周期内的充电量和放电量，对储能装置的充放电量进行控制。可以降低微电网用电成本。
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公开(公告)号：CN118378409A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410415477.X
申请日：2024-04-08
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的二次调频里程需求估算方法，涉及电力系统调频技术领域，针对电力系统在运行过程中受到电源、负荷、气象以及日历多因素影响下的二次调频里程需求估算问题。本发明利用层次分析法，综合考虑了多种机器学习模型的二次调频里程估算模型的预测结果，该方法可以综合多种模型的预测效果。本发明考虑了电源、负荷、气象以及日历等多元特征，并利用SVM‑RFE模型进行特征选择，筛选出最具关联性的影响因素作为后续模型输入特征，该方法简单、高效且考虑因素全面。
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公开(公告)号：CN115396837A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211078096.4
申请日：2022-09-05
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司 , 北京华电力拓能源科技有限公司 , 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于“云‑边‑端”协同的煤矿井下预警系统，包括“云”、“边”和“端”，所述“端”为部署在作业环境中的无线组网模块，用于接收在作业环境中传感器采集的信息发送给所述“边”，以及协助所述“边”进行作业人员定位；所述“边”为智能安全帽，用于采集井下作业人员及其所处环境的相关信息，以及汇集所述“端”发送的信息，并进行初步处理后，上传至“云”端；所述“云”是服务器端，用于通过无线网络接收智能安全帽发送的信息，并进行存储及可视化分析，根据分析结果生成煤矿井下预警信息，可以实时查看作业现场数据并根据预警信息及时与井下作业人员进行语音通信，有效提高作业人员安全系数，实现智能化安全生产管理。
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公开(公告)号：CN118288848A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410536927.0
申请日：2024-04-30
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
Abstract: 本公开涉及能源存储技术领域，提出了一种电池管理方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：建立目标单体电池的等效电路模型；根据采集的测量数据，识别所述等效电路模型中的电路元件参数；根据所述等效电路模型以及所述电路元件参数，估算所述目标单体电池的荷电状态；基于目标电池系统中多个目标单体电池的荷电状态估算值，对所述目标电池系统进行控制。本公开一个或者多个实施方式提供的技术方案，能够高效管理整个电池系统。
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公开(公告)号：CN116722542A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310765687.7
申请日：2023-06-26
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司 , 神木县隆德矿业有限责任公司 , 同济大学
IPC: H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06N3/088
Abstract: 本发明涉及光伏出力异常检测技术领域，公开了光伏出力异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质，本光伏出力异常检测方法包括：获取目标时段的实测气象数据；将实测气象数据输入至预设的气象光伏预测模型，得到目标时段的光伏出力预测值，预设的气象光伏预测模型是基于历史气象数据和历史光伏出力值进行训练得到的；获取目标时段的光伏出力实际值；基于光伏出力预测值和光伏出力实际值得到目标误差值，将目标误差值输入至预设的光伏出力异常检测模型，得到异常检测结果；预设的光伏出力异常检测模型是基于历史气象数据和历史光伏出力值训练得到的。本实施例提供的光伏出力异常检测方法规避了难以采集到较为完备的故障发生相关数据的技术难点。
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