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公开(公告)号：CN117706408A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311599238.6
申请日：2023-11-27
Applicant: 山东电力工程咨询院有限公司
IPC: G01R31/396 , G01R31/385 , G01R19/165 , G01R31/52
Abstract: 本发明属于电池故障诊断领域，提供了一种基于偏度的串并联电池组故障诊断方法及系统。其中，基于偏度的串并联电池组故障诊断方法包括获取串并联电池模组中各个电池单体的电压序列以及各支路电流序列；计算不同时刻电池电压的中值和支路电流的中值，分别求取各电池电压、支路电流与相应中值的差值，分别记为电压差值和电流差值；利用引入滑动窗口和方波信号的偏度计算公式，得到不同时刻各电压差值的电压偏度值以及电流差值的电流偏度值；根据电压偏度值和电流偏度值分别与对应偏度阈值的比较结果，预测得到串并联电池组的故障类型及位置。
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公开(公告)号：CN117289136A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311226467.3
申请日：2023-09-21
Applicant: 山东电力工程咨询院有限公司
IPC: G01R31/367 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F17/18
Abstract: 本发明属于电池寿命预测技术领域，提供一种基于EEMD与集成模型的电池剩余寿命预测方法及系统。其中，基于EEMD与集成模型的电池剩余寿命预测方法包括获取当前充放电循环次数前的锂离子电池容量衰退数据并采用EEMD方法进行分解，得到若干个本征模态函数和一个残差；对本征模态函数进行高低频重构，并利用预设神经网络模型处理重构的高低频分量，得到下一充放电循环次数的本征预测值；利用最小二乘法线性拟合下一充放电循环次数的残差预测值；将下一充放电循环次数的本征预测值与残差预测值求和，得到下一充放电循环次数的容量预测值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119125910A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411294201.7
申请日：2024-09-14
Applicant: 山东电力工程咨询院有限公司
IPC: G01R31/378 , G01R31/385 , G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明属于锂离子电池故障诊断技术领域。提出了一种基于自衰减区间异常度的锂离子电池故障分级诊断方法，根据所述电池单体的样本熵、以及电压序列与模组均值电压序列的相关系数进行一级诊断，根据所述电池自衰减区间异常度与设定异常度阈值的对比结果进行二级诊断，通过两级诊断策略，克服了传统阈值诊断法中误报率和漏报率无法兼顾的难题，在不同工况下均具有良好的故障诊断能力，鲁棒性强。
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公开(公告)号：CN118641967A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410820331.3
申请日：2024-06-24
Applicant: 山东电力工程咨询院有限公司
IPC: G01R31/378 , G01R31/392
Abstract: 本发明属于锂离子电池技术领域，提供了基于充电数据片段的锂离子电池健康状态估计方法及系统，其技术方案为：基于锂离子电池不同循环圈数时的充电数据提取恒流充电区域，计算该区域的增量容量曲线；利用不同的电压间隔将充电电压数据划分为若干电压区间，并分别提取每个电压区间的充电时间，计算不同循环圈数时相同电压区间的充电时间与SOH的皮尔逊相关系数，选取相关系数最大值所对应的电压区间作为最佳特征提取区间；从最佳特征提取区间中提取增量容量和时间以构建特征矩阵；基于特征矩阵对SOH估计模型训练，得到训练后的SOH估计模型；基于训练后的SOH估计模型对待评估锂离子电池健康状态进行估计得到SOH估计结果。
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公开(公告)号：CN117706407A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311599217.4
申请日：2023-11-27
Applicant: 山东电力工程咨询院有限公司
IPC: G01R31/396 , G01R31/385 , G01R31/52
Abstract: 本发明属于串联电池组故障预测领域，提供了一种串联电池组多故障预测方法、装置、介质及设备。其中，串联电池组多故障预测方法包括获取电池单体的电压序列和电池组的电压序列，进而计算不同时刻电池单体的中值电压以及不同时刻所有电池单体的电压之和；根据豪斯多夫距离与1之和的倒数，计算不同时刻预设长度滑动窗口下的各个电池单体电压与中值电压的第一豪斯多夫距离相似度以及不同时刻预设长度滑动窗口下的电池单体电压之和与电池组电压的第二豪斯多夫距离相似度；根据各个时刻的第一豪斯多夫距离相似度和第二豪斯多夫距离相似度与对应设定阈值比较结果，判断电池组的故障类型及其位置。
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公开(公告)号：CN118863145A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410886388.3
申请日：2024-07-03
Applicant: 山东电力工程咨询院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种锂离子电池容量跳水点预测方法及系统，属于智慧能源技术领域。所述的方法，包括：提取第m圈充电过程和第n圈充电过程中恒流‑恒压转折点前t时刻的电压数据以及后t时刻的电流数据；将所提取电压和电流数据等时间间隔划分为N‑1块，计算第m圈充电过程和第n圈充电过程的电压差值序列和电流差值序列，将电压差值序列和电流差值序列拼接构成特征矩阵；以所述特征矩阵作为输入，根据多策略改进蜣螂优化算法优化的BiTCN‑BiLSTM模型，得到最终的电池容量跳水点预测结果。本发明利用锂离子电池早期运行数据的部分充电片段，实现了跳水点的准确预测，从而为运维人员提供了决策支持，避免安全事故发生。
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公开(公告)号：CN117873054A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311611219.0
申请日：2023-11-29
Applicant: 五凌电力有限公司 , 山东电力工程咨询院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种智能收割机无人驾驶方法及系统，执行作业指令，根据获取的作业前方图像，识别待收割作物和割茬面，控制智能收割机相对于割茬面的横向偏差和航向偏差，使得割台一侧始终与割茬面对齐；根据获取的作业后方图像，识别已作业区域的稻桩高度、稻桩行间距和稻桩碾压率，根据稻桩高度反馈控制割台的高度，根据稻桩行间距和稻桩碾压率控制智能收割机的横向偏差和航向偏差；在作业过程中，获取RTK‑‑GNSS定位信息和机器视觉定位信息，将两者融合，以融合后的定位信息为智能收割机的定位信息。本发明结合机器视觉定位系统和RTK‑‑GNSS定位系统，可以提高定位信息的准确性，还可以实现收割机的避障和降低稻桩碾压率。
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