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公开(公告)号：CN117872183A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410019217.0
申请日：2024-01-05
申请人： 国网综合能源服务集团有限公司 , 安徽继远软件有限公司
IPC分类号： G01R31/385 , G06F17/18 , G01R31/367 , G01R31/389 , G01R31/387 , G01D21/02
摘要： 本发明公开了一种基于信息熵的电池包运行分散度评价方法，涉及电池包运行状态评价技术领域，包括获取电池包运行时的相关数据；其技术要点为：计算得出的总体分散度评估值Pdoi有利于提高数据处理效率，结合后续曲线分析模块的运用，通过对各个时间段下对应的总体分散度评估值Pdoi进行判断，可从平缓区间中提取出最终确定的总体分散度评估值Pdoi，确保总体分散度评估值Pdoi的有效性和准确性，便于与评估阈值Pol做出对比，同时评估阈值Pol的获取综合考虑了环境因素，并在实际对比过程中，进一步保证了对电池包评价结果的准确性，同时利用评估阈值Pol的校正计算公式，提前给出了对电池包异常判定的结果。
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公开(公告)号：CN117872183B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410019217.0
申请日：2024-01-05
申请人： 国网综合能源服务集团有限公司 , 安徽继远软件有限公司
IPC分类号： G01R31/385 , G06F17/18 , G01R31/367 , G01R31/389 , G01R31/387 , G01D21/02
摘要： 本发明公开了一种基于信息熵的电池包运行分散度评价方法，涉及电池包运行状态评价技术领域，包括获取电池包运行时的相关数据；其技术要点为：计算得出的总体分散度评估值Pdoi有利于提高数据处理效率，结合后续曲线分析模块的运用，通过对各个时间段下对应的总体分散度评估值Pdoi进行判断，可从平缓区间中提取出最终确定的总体分散度评估值Pdoi，确保总体分散度评估值Pdoi的有效性和准确性，便于与评估阈值Pol做出对比，同时评估阈值Pol的获取综合考虑了环境因素，并在实际对比过程中，进一步保证了对电池包评价结果的准确性，同时利用评估阈值Pol的校正计算公式，提前给出了对电池包异常判定的结果。
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公开(公告)号：CN118746761A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410907171.6
申请日：2024-07-08
申请人： 国网综合能源服务集团有限公司
IPC分类号： G01R31/367
摘要： 本发明提供一种锂离子电池故障诊断方法及系统，属于锂电池故障诊断技术领域，在BMS系统中提取出电池信息；所述电池信息包括电压、电流、温度、电阻和充放电状态；根据电池信息计算电池状态估计量；所述电池状态估计量包括剩余电量、运行状态和剩余使用寿命；利用预先训练好的数据模型对电池状态估计量进行处理，得到电池的故障类型；利用预先训练好的知识模型对故障类型进行处理，对电池的状态进行评估和预警。本发明结合了知识模型驱动与数据模型预测，解决了仅用神经网络进行故障预测具有局限性，且易被误导的问题。
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公开(公告)号：CN118674201A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410700848.9
申请日：2024-05-31
申请人： 国网上海市电力公司 , 国网综合能源服务集团有限公司 , 国网上海综合能源服务有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06Q50/08
摘要： 本发明涉及电力控制领域，尤其涉及一种基于高密度建筑用能特性的全电能源站电网互动方法、装置，该方法通过考虑目标区域内高密度建筑的所用建筑材料、建筑结构、分布密度，并结合内高密度建筑的历史用户居住情况、历史用电数据以及历史天气数据确定用户用电模型，来确定未来时间段内考虑温度控制的用电数据；基于所述未来时间段内考虑温度控制的用电数据，根据与目标区域内高密度建筑相关联的不同能源站的能源属性，向对应的电网发送未来时间段内的需求响应数据，以实现与电网进行互动，提高了电网的整体运行效率。
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公开(公告)号：CN118396549A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410493193.2
申请日：2024-04-23
申请人： 国网综合能源服务集团有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国网山东省电力公司东营供电公司
摘要： 本发明公开了一种电力现货市场运营与电网运行相互作用的耦合装置，涉及新型储能技术领域，该电力现货市场运营与电网运行相互作用的耦合装置包括数据采集单元、数据处理单元、动态仿真模型、数据分析单元以及调度单元，通过各个单元相互协作，实现了对电力现货市场运营与电网运行的全面监测和调整，数据的采集、处理、分析以及模型的动态仿真和调度，使得本耦合装置能够及时发现问题、调整参数，确保电力系统的安全稳定运行，相比于传统的静态模型，本耦合装置具有更高的灵活性和准确性，能够更好地适应电力市场和电网的变化，提高了系统的运行效率和可靠性，且本耦合装置通过整体性的数据分析与调度手段的引入，使得电力系统的管理更加智能化和精细化。
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公开(公告)号：CN117872181B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202311858956.0
申请日：2023-12-30
申请人： 国网综合能源服务集团有限公司
IPC分类号： G01R31/385 , G01R31/389 , G01D21/02 , G01R31/367
摘要： 本发明公开了一种基于电池包运行分散度评估的电池早期预警方法，涉及电池包预警技术领域，包括的步骤为获取电池包运行状态下的电池参数；将获取的电池参数通过无线传输的方式传输至上位机端；其技术要点为：以计算得到各个电池参数的标准差表示电池包内各个单体电池参数的离散程度，通过综合计算各个标准差，可以获得它们之间的差异程度，并在遇到电池包处于低温环境下，还能继续综合考虑其他因素，在获取运行分散度评估值Evod的基础上继续计算得出运行分散度二次评估值SEvd，体现了对电池包进行全面评估的效果，整体方法的设计便于提高对电池包状态评估的准确性和可靠性，增强对电池安全的保护和故障诊断能力。
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公开(公告)号：CN115912511A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211700176.9
申请日：2022-12-28
申请人： 国网综合能源服务集团有限公司 , 华北电力大学
摘要： 本申请实施例提供一种基于多代理的虚拟电厂能源分配方法、系统和介质。该方法包括：用户代理根据用户的用电数据，确定用户在指定时间的可中断负荷；确定用户参与需求响应业务的第一级别信息和不参与需求响应业务的第二级别信息；根据可中断负荷、待利用的可再生能源容量以及待利用的传统能源容量，确定能够为用户分配可再生能源的第一概率和传统能源的第二概率；控制中心将第一级别信息分别与第一概率和第二概率进行组合，以及将第二级别信息分别与第一概率和第二概率进行组合，得到多种能源分配策略，并按照预设规则从多种能源分配策略中选取目标能源分配策略，并控制可再生能源代理和/或传统能源代理执行目标能源分配策略。
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公开(公告)号：CN111817296B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202010653703.X
申请日：2020-07-08
申请人： 国网综合能源服务集团有限公司 , 清华大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种微电网用电能调度方法及系统，其中，该方法包括：获取微电网设备的历史配电信息和配电计划；基于历史配电信息和配电计划，并以预设时间段为周期，通过用于模型预测控制的滚动优化算法对预设决策模型函数进行优化；对经优化后的预设决策模型函数进行求解；根据求解结果对微电网设备的配电计划进行调度。通过上述技术方案，可以实现：根据微电网中不同微电网设备运行特性构建对应模型，引入用于模型预测控制策略设计优化的滚动优化算法，设计包含微电网设备使用偏好、设备安全运行状况的效用函数，通过各用户间电能交易、调度、协同管理，实现降低设计微电网内峰值负荷，稳定电力需求，保障电网运行安全，节省发电成本的目标。
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公开(公告)号：CN111692775A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010573665.7
申请日：2020-06-22
申请人： 国网综合能源服务集团有限公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明涉及一种溴化锂吸收式热泵。所述溴化锂吸收式热泵包括吸收器、溶液换热器、发生器、蒸汽换热器、冷凝器以及蒸发器。本发明将冷凝器出来的溴化锂稀溶液分成两路，分别被发生器出来的溴化锂浓溶液和高温蒸气加热，提高了进入发生器的溴化锂稀溶液的温度，降低了发生器中高温热量的消耗以及低温热源的热量要求，优化了热泵的换热结构，充分合理地利用了发生器中产生的水蒸气和溴化锂浓溶液的高温热量；降低了溶液换热器的换热温差，实现了高温热量利用的最大化，减少了高温热量的品质损失，从而提高溴化锂吸收式热泵的制热效率。
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公开(公告)号：CN118914852A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410958300.4
申请日：2024-07-17
申请人： 国网综合能源服务集团有限公司
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/392 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06N3/006
摘要： 本发明提供一种锂电池故障识别方法及系统，属于锂电池故障识别技术领域，获取锂离子电池充放电时的电压、电流、温度数据；利用预先训练好的故障诊断模型，对获取的电压、电流、温度数据进行处理，得到锂电池故障诊断结果。本发明充分利用了特征选择和深度学习的优势，提高了故障诊断的准确性和鲁棒性；通过Lasson回归算法优化特征选择，减少了冗余信息，提高了效率；能够自动学习数据的高阶特征表示，适用于复杂的非线性关系，提高了模型的泛化能力；利用改进的自适应粒子群算法对网络参数进行优化，可以提高算法的性能和收敛速度；对于锂离子电池故障的诊断效果显著，能够提前发现电池潜在的问题，降低了故障对设备和人员安全造成的风险。
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