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公开(公告)号：CN114094650A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111165151.9
申请日：2021-09-30
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司
发明人： 罗兴 , 许国胜 , 王雅芸 , 史晓鹤 , 熊晓鑫 , 薛嵩 , 王海威 , 许洪华 , 陶以彬 , 周晨 , 李官军 , 王德顺 , 庄俊 , 冯鑫振 , 桑丙玉 , 刘欢 , 薛金花 , 李跃龙 , 余豪杰
摘要： 本发明提供了一种梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制方法，包括：建立电网电池补偿物理模型，获取每个电池模块的初始最大电量、初始最长使用时间，服务器根据预估负载功率、实际负载功率、电源功率，通过补偿速率优化算法计算得到补偿速率V，通过设置电池模块的电量阈值，对剩余电量低于电量阈值的电池模块进行保护停止放电，通过比较最长使用时间偏差比例K与第二阈值的大小，判断电池模块的寿命。本发明提高了梯次储能电池组的运行效率，并对电池模块寿命监测，及时更换已达到寿命的电池模块，提高了梯次储能电池组的储电及供电效率。
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公开(公告)号：CN115754778A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211392737.3
申请日：2022-11-08
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G01R31/392 , H01M10/48 , H01M10/42 , G01R31/396 , G01R31/367 , G01R31/388 , G01R31/389 , G01R31/36
摘要： 一种级联式储能的SOC均衡控制方法及装置，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，预先对级联式储能中电池组进行测试，并提取所述电池组中每一块单元电池的特征参量，以及基于所述特征参量构建所述每一块单元电池的健康状态与充放电电压之间的拟合函数；步骤2，将所述拟合函数中的特征点记载于估算控制表中，并实时监控所述电池组中每一块单元电池的充放电电压，以基于所述充放电电压对所述估算控制表中的特征点进行查询；步骤3，基于查询获得的特征点，获取所述电池组中每一块单元电池的健康状态，并调节所述级联式储能的反馈控制单元，以实现所述级联式储能的稳定输出。本发明提高了均衡速度，减少了梯次电池一致性要求。
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公开(公告)号：CN115542182A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211199843.X
申请日：2022-09-29
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G01R31/392 , G01R31/3842 , G01R31/367
摘要： 本发明公开了一种移动储能系统串联电池组的SOH估计方法，所述方法包括：令电池组循环充放电测试，构建实测数据集；根据实测数据进一步提取特征，与实测数据集合并，组成特征数据集；采用部分特征结合熵权法评估电池组一致性；采用相关性分析筛选特征数据集中高相关性特征，并与一致性评估结果合并组成新特征数据集；搭建DNN和LSTM网络模型，用新特征数据集进行基础模型训练；用少量其他电池组数据结合迁移学习方法再次训练得到TL‑DNN和TL‑LSTM模型；融合两种模型输出结果估计电池组的SOH。本发明通过有效提取电池组中所有电池单体的有效信息及评估一致性，有效提高了估计精度，模型经过迁移学习调整，可提高模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN116307502A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310078322.7
申请日：2023-01-30
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , H02J3/28 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种积木式储能系统减少停电损失的优化配置方法，包括如下步骤：根据储能模块的充放电状态，设定积木式储能系统的运行状态匹配度；对负荷及其运行数据进行初步计算，根据规划人员的预期得到指标初始值，建立积木式储能系统极端场景下减少停电损失的主观优化配置模型；使用改进的鲸鱼优化算法求解积木式储能系统极端场景下减少停电损失的主观优化配置模型；输出优化配置结果。本发明对积木式储能的不同模块运行状态进行定义，将不同模块之间的关系用匹配度进行刻画，使模型在优化配置中能够对电池状态有充分的掌握。
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公开(公告)号：CN116307502B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202310078322.7
申请日：2023-01-30
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , H02J3/28 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种积木式储能系统减少停电损失的优化配置方法，包括如下步骤：根据储能模块的充放电状态，设定积木式储能系统的运行状态匹配度；对负荷及其运行数据进行初步计算，根据规划人员的预期得到指标初始值，建立积木式储能系统极端场景下减少停电损失的主观优化配置模型；使用改进的鲸鱼优化算法求解积木式储能系统极端场景下减少停电损失的主观优化配置模型；输出优化配置结果。本发明对积木式储能的不同模块运行状态进行定义，将不同模块之间的关系用匹配度进行刻画，使模型在优化配置中能够对电池状态有充分的掌握。
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公开(公告)号：CN114818779B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202210293659.5
申请日：2022-03-23
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 南京苏逸实业有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于层级分类算法的风机转子的故障诊断方法，包括以下步骤：获取风机转子机组设备的原始运行数据，并对其进行N‑A标记，即数据集的分类标记：使用分层抽样的方式，选择80％的机组原始运行数据作为训练集，20％的机组原始运行数据作为测试集；对于发生故障的风机转子机组设备，基于其观测时点距离发生故障时刻的时长，并对其进行R‑H标记；使用80％的N‑A数据集训练N‑A分类模型，用发生故障的机组的劣化数据集的80％来训练R‑H分类模型。本发明通过基于距离故障发生时刻的时间距离赋予数据不同的权重，对模型的预测准确性进行评估，并且，考虑到在线持续监测和预测的情况，构建指标对模型在设备处于不同状态的区间预测稳健性进行评估。
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公开(公告)号：CN114818779A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210293659.5
申请日：2022-03-23
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 南京苏逸实业有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于层级分类算法的风机转子的故障诊断方法，包括以下步骤：获取风机转子机组设备的原始运行数据，并对其进行N‑A标记，即数据集的分类标记：使用分层抽样的方式，选择80％的机组原始运行数据作为训练集，20％的机组原始运行数据作为测试集；对于发生故障的风机转子机组设备，基于其观测时点距离发生故障时刻的时长，并对其进行R‑H标记；使用80％的N‑A数据集训练N‑A分类模型，用发生故障的机组的劣化数据集的80％来训练R‑H分类模型。本发明通过基于距离故障发生时刻的时间距离赋予数据不同的权重，对模型的预测准确性进行评估，并且，考虑到在线持续监测和预测的情况，构建指标对模型在设备处于不同状态的区间预测稳健性进行评估。
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