基于云边协同的分布式资源优化调配方法及系统

    公开(公告)号:CN117170885B

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311452599.8

    申请日:2023-11-03

    IPC分类号: G06F9/50 G06F9/48 G06N3/006

    摘要: 本发明涉及资源优化调配技术领域,具体涉及基于云边协同的分布式资源优化调配方法及系统,该方法包括:采集各用电区域电力终端设备的有功功率、无功功率以及各电力终端设备之间的输电路径距离;计算各时刻的有功功率偏差幅值;根据电力终端设备各时刻的有功功率偏差幅值及有功功率熵值得到电力终端设备有功功率的偏差趋强指数;计算各时刻的视在功率,进而得到各时刻的功率因数;根据各功率因数递减簇得到功率因数序列的衰减稳定因子;构建电力终端设备之间的电力挥发因子;计算电力终端设备之间的概率;结合蚁群算法获取各电力终端设备供电的最优路径,完成电力资源的优化调配。(56)对比文件Abul'Wafa, Ahmed R.Ant-lionoptimizer-based multi-objective optimalsimultaneous allocation of distributedgenerations and synchronous condensers indistribution networks《.INTERNATIONALTRANSACTIONS ON ELECTRICAL ENERGYSYSTEMS》.2019,第29卷全文.李燕等.基于改进蚁群算法的机器人路径规划《.电脑与信息技术》.2023,(第2期),全文.刘科研;盛万兴;贾东梨;孟晓丽;闫文棋;张筱慧.基于协同进化蚁群算法的含光伏发电的配电网重构.可再生能源.2017,(第05期),全文.

    考虑核心和表面温度的锂离子电池热故障诊断方法及系统

    公开(公告)号:CN116679210A

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202310542031.9

    申请日:2023-05-11

    摘要: 本发明属于故障诊断技术领域,提供了一种考虑核心和表面温度的锂离子电池热故障诊断方法及系统,首先建立了锂离子电池的径向热模型;然后,在径向热模型中表面温度对应部分添加第一故障判断参数,以及在径向热模型中芯层温度对应部分添加第二故障判断参数,得到故障诊模型;最后,求解故障障诊模型,利用西格玛点卡尔曼滤波器进行参数估计;得到第一故障判断参数的数值和第二故障判断参数的数值;根据第一故障判断参数的数值和第二故障判断参数的数值,确定锂离子电池热故障类型;实现了实现了热故障检测;同时,利用西格玛点卡尔曼滤波器进行参数估计,提高了故障诊断方法的灵敏度和鲁棒性。