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公开(公告)号：CN114884090B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202210534217.5
申请日：2022-05-17
申请人： 四川大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开一种计及直流电容参与的光伏系统双模式频率控制方法，在光伏系统双模式频率控制中：在虚拟惯量模式中将电网频率变化与直流电容电压控制参考值耦合，即增加直流电容虚拟惯量支撑，使得光伏面板和直流电容共同提供虚拟惯量；当光伏系统由虚拟惯量模式切换到频率阻尼模式时，移除直流电容虚拟惯量控制回路，通过设置直流电压参考值变化斜率限制，使直流电压自然且平滑地恢复至额定值。本发明能够有效降低频率受扰后的频率变化率以及频率最低点处的频率偏移，提升了光伏系统在双模式控制下对频率支撑的效果，还可以保障直流电压稳定和光伏系统正常运行，进一步提高了光伏系统频率支撑控制的实用性。
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公开(公告)号：CN114977423A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210712462.0
申请日：2022-06-22
申请人： 四川大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： H02J7/00
摘要： 本发明公开了一种基于融合指标的串联锂离子电池组旁路均衡方法，包括以下步骤：S1：数据采集，通过电池管理系统对处于动态工况的锂离子电池的信息量进行采集；S2：数据处理，首先设定一个指标切换标志位的初始值，即SW_EN＝0；然后，根据安时积分法计算各电池单体的SOC，计算出电池组SOC的平均值及电池组电压的平均值，同时设置标准差的均衡阈值等；S3：状态判断，通过公式计算出S的数值；S4：指标切换，根据S的数值判断此时指标是否切换并给出指标切换的结果。S5：均衡处理，以SOC或电压作为均衡指标，根据电池组的标准差判断此时电池组是否需要均衡处理。本发明基于融合指标的旁路均衡法不仅可以弱化SOC计算误差对电池组均衡的影响，并且通过使用SOC及电压作为均衡指标相结合的方式，使得均衡效果得到明显提升。
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公开(公告)号：CN115219771A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210892011.X
申请日：2022-07-27
申请人： 四川大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G01R19/04 , G01R31/388 , G01R31/367
摘要： 本发明公开了一种储电装置在各个电荷状态下支撑电流峰值的测定方法包括以下步骤：步骤一，计算机终端构建储电装置的数据模型并通过该数据模型模拟储电装置中单个电池在10％‑90％荷电状态下输出的电流值Ii’＝e(i＝1,2,…,n)从而得到10％‑90％荷电状态中的每个荷电状态所对应的电流波形；步骤二，将电池放电该电池的至下限截止电压；步骤三，将电池充电至其10％‑90％荷电状态中任意一荷电状态；步骤四，用该任意一荷电状态所对应的电流波形中的任意一电流值激励电池；步骤五，对电池在10％‑90％荷电状态中每个电荷值重复步骤三和四从而测定每个电荷值所对应的电流波形中的电流值。
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公开(公告)号：CN114884090A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210534217.5
申请日：2022-05-17
申请人： 四川大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开一种计及直流电容参与的光伏系统双模式频率控制方法，在光伏系统双模式频率控制中：在虚拟惯量模式中将电网频率变化与直流电容电压控制参考值耦合，即增加直流电容虚拟惯量支撑，使得光伏面板和直流电容共同提供虚拟惯量；当光伏系统由虚拟惯量模式切换到频率阻尼模式时，移除直流电容虚拟惯量控制回路，通过设置直流电压参考值变化斜率限制，使直流电压自然且平滑地恢复至额定值。本发明能够有效降低频率受扰后的频率变化率以及频率最低点处的频率偏移，提升了光伏系统在双模式控制下对频率支撑的效果，还可以保障直流电压稳定和光伏系统正常运行，进一步提高了光伏系统频率支撑控制的实用性。
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公开(公告)号：CN116125314A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310142676.3
申请日：2023-02-21
申请人： 四川大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G01R31/387 , G01R31/367 , G06F30/27 , G06N3/006 , G16C10/00 , G06F119/04 , G06F111/10
摘要： 本发明公开了基于电化学模型及粒子滤波的锂电池荷电状态估计方法，首先采用SPME，在充分反应锂电池充放电过程中内部状态变换的同时，减少电化学模型的计算负担；然后，通过基本效应测试对敏感参数进行选取，并通过粒子群优化算法辨识出难以直接测量的敏感参数，提高模型的精度；最后，用粒子群优化算法构建一个基于电化学模型的SOC估计模型，引入电压对SOC值的校正，减少长期运行引入的误差，以实现精确的SOC在线估计。与基于ECM的扩展卡尔曼滤波的估计方法相比，本发明方法具有较高精度。
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公开(公告)号：CN111709186B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010549288.3
申请日：2020-06-16
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/126 , G06F111/06
摘要： 本发明提供了一种退役动力锂电池健康状态的集成估计方法，首先，从所施加的组合电流脉冲测试中获得用于健康状态估计的老化特征；其次，利用多目标优化方法，从老化特征数目及估计的精度两个方面对弱学习器的建立方法进行优化，在此基础上，使用基于帕累托面分布特征的选择方法，以进一步精简弱学习器的数量，同时保持各弱学习器的精度，提高集成估计的整体效率，最后，根据优选的弱学习器方案，训练获得各弱学习器，并采用差分进化算法以权重的方式，联合多个弱学习器实现退役动力锂电池荷电状态的集成估计。本发明通过以上设计，能够主动分析数据，自动地实现集成学习方案的优化设计，提高退役动力锂电池健康状态估计的准确性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113190969A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110373019.0
申请日：2021-04-07
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明公开了一种基于信息评估机制的锂电池模型参数辨识方法，首先对处于动态工况的动力锂电池进行信息采集，在本实施例中为量测电流及电压；然后，对采集到的信息进行评估，生成评估系数，最后，根据评估系数引导最小二乘更新参数向量及协方差矩阵，对模型中的参数进行辨识。本发明方法能够在对模型参数进行辨识之前，对数据中所包含的信息量进行预评估，从而滤除无效信息对参数辨识的干扰与影响；能够有效缓解传统的递推最小二乘法受激励不充分和量测噪声等问题的干扰，辨识结果容易出现偏差的问题，提高参数辨识的精确度及稳定性；能够以递推的形式实现，所需计算量低，能够适用于电池管理系统。
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公开(公告)号：CN115360738B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202211125084.2
申请日：2022-09-15
申请人： 四川大学 , 国网山西省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种考虑可控域约束的电动汽车一次调频控制方法，通过建立电动汽车充电行为特性模型、电动汽车提供一次调频服务的可控域模型、和可控域约束下的电动汽车一次调频控制功率输出模型；由用户需求和行为特性确定的可控域约束下，进行电动汽车集群的一次调频优化控制。本发明提出的可控域充分考虑了电动汽车的行为特性以及充电需求，在此基础上提出的一次调频控制方法能够在满足用户充电需求的同时为电网提供足够和可持续的频率支撑，实现了电动汽车调节资源的优化利用，提高了大规模电动汽车接入电网的频率稳定性。
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公开(公告)号：CN114330150A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210250522.1
申请日：2022-03-15
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06F30/27 , G01R31/367 , G01R31/392
摘要： 本发明涉及动力锂电池应用技术领域，尤其涉及一种电热传感器互校正的锂电池健康状态估计方法，针对当前基于数据驱动的锂电池SOH估计方法仍存在数据获取不确定性，效率不高且使用单一传感器预测导致在传感器故障情况下预测系统失效的问题，现提出如下方案，其中包括以下步骤：S1：建立状态机模型，S2：建立预测模型M1，S3：建立预测模型M2，S4：建立联合估计模型M3，S5：进行判断。本发明使电流传感器和温度传感器进行互校正，实现传感器故障时锂电池SOH的预测。
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公开(公告)号：CN113255215A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110546304.8
申请日：2021-05-19
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06F30/27 , G01R31/367 , G01R31/392 , G06F111/08 , G06F119/04
摘要： 本发明公开了一种基于电压片段的锂电池健康状态估计方法，可以准确的预测退役动力锂电池的健康状态。本发明结合了经验模型和数据驱动模型的方法，依托于锂电充放电循环次数实现估计的经验模型转化为数据驱动模型核函数的方式，将经验模型具备的电池电化学特性融入数据驱动模型之中，提升了锂电池健康状态估计的精准度。
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