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公开(公告)号：CN114397581A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111500172.1
申请日：2021-12-09
申请人： 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司城南供电分公司
IPC分类号： G01R31/382
摘要： 本发明涉及一种面向直流充电桩充电监测数据的新能源汽车电池SOC抗扰评估方法，以新能源汽车、60KW直流充电桩为例，将本发明提出的方法与带噪声的安时积分法、EKF法、ASTUK法分别进行实验室环境与工程实际环境新能源汽车充电实验测试，并对SOC评估误差进行分析。面向流充电桩充电监测数据，应用本方法对不良数据阈值进行自适应更新，然后剔除不良数据，提高原始数据准确性，最终结合二级动力电池Thevenin模型应用鲁棒性卡尔曼滤波法进行评估，实现SOC精确评估。充分利用直流充电桩的分析计算优势，以直流充电桩充电监测数据为基础，提高SOC评估精度，增强新能源汽车充电安全性能。
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公开(公告)号：CN114384435A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111499697.8
申请日：2021-12-09
申请人： 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司城南供电分公司
IPC分类号： G01R31/392
摘要： 本发明涉及一种基于WSA‑LSTM算法的新能源汽车动力电池剩余使用寿命自适应预测方法，通过构建健康特征全集，实现了充放电过程动力电池退化特征全面分析；结合Pearson和Spearman相关系数计算以及熵权法，提取对影响较大的主要特征，剔除无关影响因素，实现了对输入监测数据的简化处理来；采用基于鲸鱼群算法(Whale Swarm Algorithm，WSA)与长短时神经网络(Long Short‑Term Memory，LSTM)结合对输入特征数据进行训练，实现动力电池剩余使用寿命快速精确预测。基于新能源汽车充放电真实数据，验证了该方法具有良好的鲁棒性，能够实现各类型锂离子电池的动态精确预测，为充电装置监测并提升新能源汽车安全性能提供重要技术支撑。
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公开(公告)号：CN114236412B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202111479870.8
申请日：2021-12-06
申请人： 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司城南供电分公司
IPC分类号： G01R31/392
摘要： 本发明公开了一种基于BP神经网络的电池健康状态诊断方法及系统，方法包括：采集充电桩和电动汽车电池的数据，构建原始数据序列；对原始数据序列进行一阶累加，生成数据时间序列；将数据时间序列的一部分作为模型输入，另一部分作为模型输出，进行模型训练，构建BP神经网络模型；系统包括数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块和预测模块，通过各个模块之间的逻辑连接，实现对于电池健康状态的健康预测；本发明构思巧妙，预测准确，为电池的健康管理提供了技术参考。
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公开(公告)号：CN113541092B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111077086.4
申请日：2021-09-15
申请人： 国网天津市电力公司城南供电分公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于强化学习算法的配电网继电保护人工智能整定方法，其技术特点是：根据配电网继电保护的基本性质建立奖励函数；根据奖励函数计算配电网中各个断路器的奖励值并填入Q‑Table表中，建立强化学习中算法的Q‑Table表格；对Q‑Table表格中的Q值进行迭代；对Q‑Table表格中的Q值全部迭代结束后，得到配电网断路器的最终定值。本发明实现了配电网继电保护定值的自动整定功能，提高了配电网定值整定效率，降低了从业人员的工作量，有效地解决了传统整定计算中存在的因定值失配导致的整定结果劣化的问题，提高了整定定值对速动性、选择性、灵敏性的适应程度，进而解决因定值劣化导致的配电网越级跳闸、故障无法切除、切除时间过长等问题。
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公开(公告)号：CN114161979B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202111479877.X
申请日：2021-12-06
申请人： 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司城南供电分公司
摘要： 本发明公开了一种用于电动汽车电池的综合管理系统，其特征在于，包括：充电管理子系统、车载管理子系统、区域管理子系统；充电管理子系统用于采集电动汽车在充电过程中，充电桩的高频充电数据以及环境数据；车载管理子系统用于采集电动汽车在充电/运行过程中，电池的使用状态参数，以及电动汽车在运行过程中的运行状态参数；区域管理子系统用于采集电动汽车的行程轨迹，与充电管理子系统和车载管理子系统进行数据交互，分析电动汽车在区域内的电池健康情况，并将分析结果分别发送到充电管理子系统和车载管理子系统；本发明提供的综合管理系统，为电动汽车行业的电池健康管理方法提供了技术支持，也为无人驾驶技术提供了技术参考。
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公开(公告)号：CN114397577A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111500148.8
申请日：2021-12-09
申请人： 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司城南供电分公司
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/382
摘要： 本发明涉及一种基于ASTUKF‑GRA‑LSTM模型的新能源汽车锂电池健康状态评估方法，首先获得平滑的IC曲线，然后选取IC曲线的部分区域，利用灰色关联分析法提取电池退化特征；其次，基于输入的特征数据，利用长短期记忆网络LSTM对锂电池的SOH进行在线估计；最后，通过基于实际工程实验数据，验证了该方法具有较强的SOH评估精度。本发明方法对新能源汽车动力SOH评估具有较高的正确率，平均绝对百分误差为0.96％，均方根误差为0.57％，平均评估耗时2.1s，远小于传统LSTM模型评估耗时8.9s、GAN‑CNN‑LSTM模型耗时4.6s。能够有效满足直流充电桩对新能源汽车锂电池健康状态的精确快速动态评估的安全分析需求。该方法具有较高的准确率，这在一定程度上解决了锂电池的SOH估计的准确率较低的问题，具备一定的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN114161994A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111477019.1
申请日：2021-12-06
申请人： 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司城南供电分公司
IPC分类号： B60L58/16
摘要： 本发明公开了一种基于纯电动汽车的电池寿命提升方法、系统及装置，构建纯电动汽车在充电状态下的电池充电状态分析模型，在运行状态下的电池运行状态分析模型，将上述两种分析模型合并，生成电池健康监测模型，电池健康监测模型用于根据充电状态参数和工作状态参数，生成纯电动汽车的电池寿命控制策略；本发明根据电池寿命提升方法设计了电池寿命提升系统，通过各个系统模块的逻辑关系，实现了对于电池寿命的实时监测功能，并将该功能转化为装置，在电动汽车上实现了实际应用；本发明提供的技术方案为纯电动汽车电池能量管理领域提供了新的技术思路。
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公开(公告)号：CN114161979A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111479877.X
申请日：2021-12-06
申请人： 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司城南供电分公司
摘要： 本发明公开了一种用于电动汽车电池的综合管理系统，其特征在于，包括：充电管理子系统、车载管理子系统、区域管理子系统；充电管理子系统用于采集电动汽车在充电过程中，充电桩的高频充电数据以及环境数据；车载管理子系统用于采集电动汽车在充电/运行过程中，电池的使用状态参数，以及电动汽车在运行过程中的运行状态参数；区域管理子系统用于采集电动汽车的行程轨迹，与充电管理子系统和车载管理子系统进行数据交互，分析电动汽车在区域内的电池健康情况，并将分析结果分别发送到充电管理子系统和车载管理子系统；本发明提供的综合管理系统，为电动汽车行业的电池健康管理方法提供了技术支持，也为无人驾驶技术提供了技术参考。
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公开(公告)号：CN114397581B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202111500172.1
申请日：2021-12-09
申请人： 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司城南供电分公司
IPC分类号： G01R31/382
摘要： 本发明涉及一种面向直流充电桩充电监测数据的新能源汽车电池SOC抗扰评估方法，以新能源汽车、60KW直流充电桩为例，将本发明提出的方法与带噪声的安时积分法、EKF法、ASTUK法分别进行实验室环境与工程实际环境新能源汽车充电实验测试，并对SOC评估误差进行分析。面向流充电桩充电监测数据，应用本方法对不良数据阈值进行自适应更新，然后剔除不良数据，提高原始数据准确性，最终结合二级动力电池Thevenin模型应用鲁棒性卡尔曼滤波法进行评估，实现SOC精确评估。充分利用直流充电桩的分析计算优势，以直流充电桩充电监测数据为基础，提高SOC评估精度，增强新能源汽车充电安全性能。
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公开(公告)号：CN114236412A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111479870.8
申请日：2021-12-06
申请人： 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司城南供电分公司
IPC分类号： G01R31/392
摘要： 本发明公开了一种基于BP神经网络的电池健康状态诊断方法及系统，方法包括：采集充电桩和电动汽车电池的数据，构建原始数据序列；对原始数据序列进行一阶累加，生成数据时间序列；将数据时间序列的一部分作为模型输入，另一部分作为模型输出，进行模型训练，构建BP神经网络模型；系统包括数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块和预测模块，通过各个模块之间的逻辑连接，实现对于电池健康状态的健康预测；本发明构思巧妙，预测准确，为电池的健康管理提供了技术参考。
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