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公开(公告)号：CN117805650A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311606502.4
申请日：2023-11-24
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 合肥工业大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/389 , G01R31/367
Abstract: 本发明提供基于电化学阻抗谱的电力系统蓄电池组巡检方法，方法包括：预先获取被试蓄电池的基准电化学阻抗谱；再选择相同工况，周期性地对被试蓄电池进行电化学阻抗谱测量，获取测试电化学阻抗谱；最后计算电化学阻抗谱与基准电化学阻抗谱的偏离度，若各蓄电池电化学阻抗谱不一致程度，通过加权计算，判断被试蓄电池组的健康状况。本发明解决了蓄电池可用容量及剩余寿命评估不准确，以及评估数据有效性较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN115267543A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210507815.3
申请日：2022-05-11
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/387 , G01R31/378
Abstract: 本发明公开了一种变温工况下锂电池容量损失方法、系统及存储介质，其中方法包括如下步骤：S1：记录锂电池充电过程中的温度变化曲线；S2：根据阿伦尼乌斯公式计算各单位充电时间在标准工作温度下的等效充电时间；S3：将锂电池充电过程中各单位充电时间对应的等效充电时间进行累加，获得变温工况下锂电池在标准工作温度下的等效充电总时间；S4：将等效充电总时间带入到标准工作温度下的电池容量损失经典方程中，计算变温工况下锂电池的容量损失。上述方法，将各单位充电时间转化为在标准工作温度下的等效充电时间，从而可以利用标准工作温度下实验获得的容量损失计算方程推算变温工况下的锂电池容量损失。
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公开(公告)号：CN119165375A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411666476.9
申请日：2024-11-21
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G01R31/378 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种锂离子电池储能系统状态监测方法及装置，方法包括：采集锂离子电池储能系统中各状态类型下的运行参数历史数据；对采集的历史数据进行预处理，获得扩充后的训练数据集；对扩充后的训练数据集进行特征提取，获得特征提取后的训练数据集；对特征提取后的训练数据集进行特征降维，获得降维后的训练数据集；基于降维后的训练数据集，结合基于量子信息纠缠度量的极限学习机算法对构建的分类器模型进行优化训练；将获取的各运行参数的实时数据进行特征提取、特征降维后输入至训练好的分类器模型中进行处理，输出锂离子电池储能系统的状态监测结果。本发明能够及时准确的监测出锂离子电池储能系统的运行状态类型，以便及早采取对应措施。
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公开(公告)号：CN117131414A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310951901.8
申请日：2023-07-31
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/2415 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2113 , G06F18/21 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于粗糙集与神经网络的储能安全预警方法，包括采集储能设备的运行状态数据和历史故障数据，并对数据进行预处理；使用粗糙集理论分析历史故障数据，并提取最优特征子集；建立神经网络模型，利用最优特征子集对神经网络模型进行训练，并验证训练好的神经网络模型的效果；将实时采集的运行状态数据输入训练好的神经网络模型，实现对储能设备故障的智能诊断；建立基于感知器网络的故障定位子模型，实现对故障区域和元件的精确定位；根据诊断结果和定位结果，调用报告模板生成相应的故障诊断报告。本发明提出了一种创新的储能安全预警方法，结合了粗糙集和神经网络技术，为储能设备故障的智能化诊断提供了新的解决方案。
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公开(公告)号：CN117076879A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310876569.3
申请日：2023-07-18
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06Q50/26 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于内容分发网络的储能电站安全辅控方法及系统包括，采集数据，并进行数据的清洗和预处理，将清洗和预处理后的数据送入至数据缓存系统；对储能系统中的数据缓存系统进行监测，评估得到质量评价分数，同时完成数据传输分配调度；本发明方法实现了储能数据的有序上传，提高了数据上传速度和传输质量，降低了传输时延，对储能电池进行全生命周期管理并规划电池健康度状态；同时利用储能系统中的历史数据结合人工智能算法形成储能安全管理算法，基于储能安全管理算法计算储能安全综合得分对储能电池进行安全综合评价，实现了故障检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109346754A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811213075.2
申请日：2018-10-17
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H01M8/18
Abstract: 本发明公开了一种高功率密度的液流电池，包括筒体和分别与筒体相连的上封头、下封头，上封头上设置第一电解液入口，下封头上设置第一电解液出口，筒体上设置第二电解液入口和第二电解液出口，筒体的端部分别设置上端封和下端封，上端封和下端封分别连接有中空分离膜，中空分离膜内侧设置第一电极，中空分离膜外侧、筒体内侧设置第二电极。本发明的液流电池的电极填充密度较大，电解液与电极的接触面积更大，使得电化学反应可以在电极表面更快速地进行，降低了电池的电化学极化。液流电池的管状分离膜可以使用管径很小的中空纤维膜等进行大密度填充，增大了电池内部单位体积的膜面积，增大了单位体积内电池的功率密度。
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公开(公告)号：CN119199565A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411696920.1
申请日：2024-11-26
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , G06N3/0455 , G06F18/2411
Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的多传感器电池安全监控方法及系统，包括：通过电池系统中的传感器采集数据；将采集到的数据以JSON格式存储，并对数据进行人工标注；使用基于鲁棒估计的生成对抗网络对标注后的数据进行扩充，来构成训练样本；通过自适应波动优化算法的神经网络对训练样本进行特征提取；基于流形映射学习的自编码神经网络对提取的特征进行降维，以形成低维特征空间；基于朗道量子化的支持向量机分类算法对降维后的数据进行分类；基于分类结果，进行电池安全状态的监控。本发明在特征降维中保持了关键信息的同时，减少了数据的维度，优化了处理效率和运算负荷，通过精确的量子态调整和数据特性合并，提升了分类精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN111036575A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911233438.3
申请日：2019-12-05
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: B07C5/34 , G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/385 , G01R31/389
Abstract: 本发明公开了一种基于温度变化分析的锂离子电池分选方法，包含以下步骤：将电池正负极分别与对应接口连接；将电池置入高低温测试箱中，在每个电池外表面布置热电偶，热电偶接到数据采集仪上；设置恒温A；待温度恒定所设温度后保温；对电池进行恒流充电，记录电池充电过程中各热电偶的温度变化情况；待电池充电完成后静置，然后对电池进行放电，记录电池充电过程中各热电偶的温度变化情况；导出、分析数据；将数据与提前设定的阈值进行比较，判断是否符合一致性要求。本发明使用温度作为锂离子电池分选的主要状态依据，工作过程中的电池老化情况、内阻变化情况等都会通过电池工作状态下产热体现出来。
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公开(公告)号：CN118412880A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410385209.8
申请日：2024-03-29
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种新能源发电系统动态阻尼能力调节方法、装置及系统，在弱电网条件下或微电网以及与主电网保持微弱连接的独立电网中利用接入自同步电压源变流器动态改善传统跟随型变流器的新能源场站运行稳定性。在大电网、微电网(含弱联独立电网)应用中，利用自同步电压源设备实现采用跟随型变流技术的新能源场站在源侧功率复杂波动、运行机组数量变化、电网运行方式变化等影响因素下的阻尼能力在线调节，提高了弱电网条件下新能源场站的运行稳定性，解决了现有技术中存在的兼容性、通用性、可拓展差的问题。
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公开(公告)号：CN114977498A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210587655.8
申请日：2022-05-27
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 中国科学院广州能源研究所
Abstract: 本发明公开了一种云边协同的锂电池储能电站安全管控系统及方法，其中系统包括电池监测分析子系统、本地计算决策子系统、云计算存储子系统及电‑热‑安全协同执行子系统。其中电池监测分析子系统用于实时监测储能电站的电、热、气、烟及力学参数；本地计算决策子系统用于根据锂电池机理模型，仿真获取单体电池级别的底层参数，从机理上识别瞬发性安全故障和渐变性故障，下发管控指令；云计算存储子系统根据数据驱动模型计算单体电池级的健康状态，从数据层面上识别电池的渐变性故障；电‑热‑安全协同执行子系统，用于对整站或局部电池组进行管理和调节。上述系统，通过机理模型和数据驱动模型识别渐变性故障，提升了识别的可靠性及安全性。
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