一种用于安全智能决策的锂离子电池退化预测方法

    公开(公告)号:CN119375750A

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202411517973.2

    申请日:2024-10-29

    Abstract: 本发明公开了一种用于安全智能决策的锂离子电池退化预测方法,包括:获取原始测量信号,并且采用一维卷积神经网络模块提取隐藏在原始测量信号中的深层代表性特征;通过双向长短期记忆模块来估计出电池容量;利用核密度估计模块推导每个电池循环阶段预测点的概率密度;基于概率预测信息的维护决策评估每个电池循环阶段不同决策的成本,并选择成本较低的决策。本发明通过构建一维卷积神经网络算法、双向长短期记忆技术和核密度估计方法相结合的集成模型来处理电池容量预测和维护决策中的不确定性,实现基于概率预测信息的锂离子电池安全运行智能分析决策,提高了锂离子电池退化预测的准确性,提升了维护决策的可靠性。

    一种基于LSTM的锂离子电池SOC估计方法

    公开(公告)号:CN119375742A

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202411517989.3

    申请日:2024-10-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM的锂离子电池SOC估计方法,包括:采用二阶Thevenin模型,建立锂离子电池的等效电路模型,得到系统状态方程和观测方程;基于系统状态方程和观测方程,采用鲸鱼优化算法在线辨识模型参数;基于参数辨识后的等效电路模型,根据电池内部特性相关的映射,获取到滑动平均电压;将滑动平均电压加入输入端,采用基于LSTM评价方法,根据SOC函数计算获取到锂离子电池SOC估计结果。本发明建立锂离子电池的等效电路模型,采用鲸鱼优化算法在线辨识模型参数,根据实验验证基于LSTM的SOC估计效果,解决了模型精度与复杂度难以兼顾的问题,能够有效提升SOC估计的准确性,有利于提高电池的使用寿命和利用效率。

    一种基于实时功率预测的配电网动态多阶段日前无功调度方法

    公开(公告)号:CN118920615A

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202410920337.8

    申请日:2024-07-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于实时功率预测的配电网动态多阶段日前无功调度方法,该日前无功调度方法的具体步骤包括:A、考虑DG预测误差,采用机会约束对并联电容器与DG的无功进行初步静态优化,所得结果作为下一优化阶段的初始值;B、以线路损耗与动作成本最小为优化目标,对离散型并联电容器的投切容量进行粗略无功优化;C、综合考虑DG与负荷不确定性,以线路损耗最小为优化目标,以DG的无功出力为优化变量,进行精细无功优化;D、粗略无功优化阶段的并联电容器投切容量作为精细无功优化阶段的输入值,精细无功优化阶段得到的DG出力值再返回粗略无功优化阶段进行投切容量的更新,不断迭代,实现配电网动态多阶段日前动态无功优化。本发明充分考虑不同调节特性的无功电源之间的协调,采用机会约束表征DG与负荷的不确定性,以达到充分利用无功容量,降低电压越限风险,降低无功补偿设备调节成本,延长设备使用寿命的目的。

    基于隐私计算的电力系统实验室数据共享方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN118862162A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410988062.1

    申请日:2024-07-23

    Abstract: 本发明涉及一种基于隐私计算的电力系统实验室数据共享方法、装置及介质,其中方法包括以下步骤:利用差分隐私技术,向电力系统实验室数据中添加隐私噪音;对电力系统实验室的关键敏感数据采用同态加密方法进行加密;多个电力实验室将本地数据加密后,通过安全多方计算协议,在多个电力系统实验室之间进行协同计算;基于区块链技术,构建去中心化的电力系统实验室数据共享平台,通过智能合约实现访问控制;建立电力系统实验室的数据共享联盟,实验室间签署数据共享协议;采用密文检索技术,基于加密的电力系统实验室数据进行隐私保护查询。与现有技术相比,本发明可以在保护电力系统实验数据隐私的前提下,实现不同实验室的安全协同分析,提高数据利用效率。

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