-
公开(公告)号：CN117810589A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311385315.8
申请日：2023-10-24
IPC分类号： H01M10/613 , F04D27/00 , H01M10/633 , H01M10/635 , H01M10/663 , H01M10/42
摘要： 本发明提供了一种储能系统电池簇制冷风扇异常识别方法及系统，所述方法包括：提取电池簇数据，进行预处理；判断提取的数据量是否满足检测要求，如果满足要求则继续检测；否则退出；对电池簇数据进行LOF离群分析，识别异常点；对电池簇数据进行DBSCAN离群分析，得到聚集区间；利用异常点结合聚集区间，识别出离群温度点。本发明的优势在于：本申请构建了一种电池簇风扇运行状态识别模型，可以通横向对比各个电池簇温度的离群情况，准确识别出风扇温度是否离群，进而判断出该电池簇风扇是否正常工作；本申请技术方案仅需采集电芯温度即可输出风扇预警结果。且计算过程不涉及数据训练过程，因此更为适合部署在储能电站现场使用。
-
公开(公告)号：CN117805619A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311409937.X
申请日：2023-10-27
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/392
摘要： 本发明涉及电化学储能电站电池剩余寿命预测领域，特别涉及一种电化学储能系统电池剩余寿命的预测方法及系统。将电池历史SOH值输入预先建立并训练好的SOH衰减剩余寿命预测模型中，得到预测的电池SOH容量走向，进而确认电池剩余寿命；SOH衰减剩余寿命预测模型通过对LSTM循环神经网络改进得到；LSTM循环神经网络包括输入门、遗忘门和输出门；改进包括增加自适应门控单元和多层门控单元；自适应门控单元用于根据输入数据的性质分别为输出门、遗忘门和输出门选择相适应的激活函数；多层门控单元包括更新门和/或附加遗忘门；更新门用于动态控制参数信息的更新；参数信息包括权重和偏置；附加遗忘门用于对参数信息提供附加遗忘控制。
-
公开(公告)号：CN117805639A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311427789.4
申请日：2023-10-31
IPC分类号： G01R31/385 , G01R31/387 , G01R31/389 , G01R31/396 , G01R31/378 , G01R31/52
摘要： 本发明涉及储能电池检测领域，特别涉及一种电化学储能电站锂电池微短路故障判断方法及系统。本发明方法包括：步骤1.获取电化学储能电站集装箱每个模组内满足设定SOC值的电池数据，包括：时间、SOC值和电压；步骤2.计算每个电池单体前后两个充放电静置周期的电荷量差，如果电荷量差大于等于0，则无短路故障，返回步骤1；如果电荷量差小于0，则进入步骤3；步骤3.使用电荷量差、时间差和电压计算得到每个电池单体的内阻值；同时，对每个单体电池的电压数据进行线性拟合；步骤4.利用计算的内阻值和线性拟合的结果对电池单体是否发生微电路故障进行判断。本发明方法能够在线实时识别微短路问题，为电池的健康状况提供全面的评估。
-
公开(公告)号：CN117808500A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311385751.5
申请日：2023-10-24
申请人： 新源智储能源发展(北京)有限公司
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种电力市场短期电价预测方法及系统，所述方法包括：将经过预处理的现货市场发电侧交易数据，输入训练好的电价预测模型，输出预测日短时间间隔的电价预测信息；所述电价预测模型采用改进的AR模型进行训练得到；所述短时间间隔为小于1小时的时间间隔。本发明的优势在于：通过基于时间序列模型的电力市场短期电价预测方法，能够更科学合理地制定店里现货报价及相关的商业决策，更为充分地挖掘峰谷价差与电力市场的投标策略。
-
公开(公告)号：CN117807465A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311227347.5
申请日：2023-09-21
申请人： 新源智储能源发展(北京)有限公司
IPC分类号： G06F18/2321 , G06F18/214 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种储能系统电池插箱铜排松动异常识别方法及系统，所述方法包括：提取监控数据，对数据进行预处理，生成各个插箱铜排温度聚合均值；基于DBSCAN密度聚类对各个插箱铜排温度聚合均值数据进行离群分析，识别离群铜排温度点；根据离群铜排温度点数量判断是否有电池插箱铜排松动异常。本发明的优势在于：本申请的技术方案可以提前发现风险并预警风险，并提示运维人员及时处理风险。大大降低运维成本与出现风险的概率；本申请的技术方案仅需采集空调电加热状态和压缩机状态以及铜排温度即可输出铜排预警结果，计算过程不涉及数据训练过程，因此更为适合部署在储能电站现场使用。
-
公开(公告)号：CN117805617A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311186046.2
申请日：2023-09-14
申请人： 新源智储能源发展(北京)有限公司
IPC分类号： G01R31/367 , H01M10/48 , G01R31/382 , G01K13/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09
摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的储能电站热失控预警方法及系统，所述方法包括：将经过预处理的电池簇数据输入训练好的预测模型，输出未来一段时间的温度预测值；基于设定的异常状态判定规则，对温度预测值进行异常状态判定；所述预测模型的训练过程包括：使用连续的历史时刻特征数据，利用卷积神经网络对特征进行提取，使用LSTM进行时序特征的提取，取LSTM的输出作为历史数据的特征；选取预测时刻的特征数据，利用LSTM提取时序特征后，将每个时间步特征数据与历史数据的特征进行拼接，输入至一层全连接神经网络预测未来时刻的温度值。本发明的优势在于：能在早期对电池异常状态进行判定，相较于现有技术，在成本和复杂度方面更有优势，且易复用推广。
-
公开(公告)号：CN117805649A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311353668.X
申请日：2023-10-18
申请人： 新源智储能源发展(北京)有限公司
IPC分类号： G01R31/392 , G01R31/396 , G01R31/367 , G06F18/232 , G06F18/2433
摘要： 本发明涉及电化学储能电站电池簇内电芯级别异常检测领域，特别涉及一种基于SOH量化电池容量衰减对异常电芯进行识别的方法。本发明方法包括：步骤1.采集电池簇簇内各单体电池的容量衰减数据；步骤2.利用各单体电池的容量衰减数据计算各单体电池电芯的SOH值；步骤3.通过SOH值时序分布规律，结合DBSCAN密度聚类算法进行离群分析剔除不能聚类成堆的异常SOH值；该异常SOH值的产生原因包括检测设备异常；提取一段时间的电池簇簇内SOH标准差及变异系数指标，基于DBSCAN聚类算法进行离群分析，识别离群SOH值，从而识别异常电芯。本发明对提高电池异常电芯的准确识别率，准确鉴定和识别电化学储能系统中的异常电芯提供了有力的支撑，增强了诊断的准确性和可靠性。
-
公开(公告)号：CN117805618A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311297779.3
申请日：2023-10-09
申请人： 新源智储能源发展(北京)有限公司
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/396 , G01R31/392
摘要： 本发明涉及电化学储能电站电池簇内一致性检测领域，特别涉及一种基于多维度的电化学储能系统电池簇簇内一致性评价方法。本发明方法包括：采集充电过程中各时刻电池簇簇内参数，包括总电流和各单体电池电压；并使用温度传感器测量各时刻电池簇簇内温度；基于电池簇簇内参数，计算各单体电池容量的标准差变异系数Q1和极差变异系数Q2，以及充电过程中各单体电池充电电压的均方根误差变异系数δV；基于电池簇簇内温度计算充电阶段最高温度曲线数据与最低温度曲线数据的均方根误差σT；将Q1、Q2、δV和σT加以对应权重计算得到电池簇簇内一致性量化结果，并使用量化结果对电池簇簇内一致性进行评价。
-
公开(公告)号：CN117810576A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311409956.2
申请日：2023-10-27
申请人： 新源智储能源发展(北京)有限公司
IPC分类号： H01M10/48 , H01M10/0525
摘要： 本发明涉及储能电站热失控预警领域，特别涉及一种锂离子电池储能电站热失控综合告警方法及系统。本发明方法包括：当电池温度未超出设定温度T1时，判断电池是否处于充电或放电状态：当电池处于充电或放电状态时：当电池温度处于第一温度区间[T3,T2]时，判断电池温升是否超出设定的第一温升阈值：判断为是，触发一级告警；当电池温度处于第二温度区间[T2,T1]时，判断电池温升是否超出设定的第二温升阈值、电压是否超出设定的电压变化阈值以及是否产生气体：当其中任意一个判断为是时，触发二级告警；当电池温度超出T1时，判断电池温升是否超出设定的第三温升阈值以及是否产生气体：当其中任意一个判断为是时，触发三级告警。
-
公开(公告)号：CN117808186A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311313433.8
申请日：2023-10-11
申请人： 新源智储能源发展(北京)有限公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及储能电站整站级别集装箱离群检测领域，特别涉及一种融合核密度估计KDE模型储能电站离群度评价方法及系统。本发明方法包括：提取储能电站各集装箱内的环境温湿度和电池簇总控制单元数据，并分别输入到核密度估计KDE模型中，分别计算环境温湿度和多个电学参数的健康度指标；所述多个电学参数包括：充电功率、放电功率、充电量、放电量和电芯热点温度；将环境温湿度和各个电学参数的健康度指标加以对应权重计算整站离群健康度，并对整站离群度进行评价。该方法综合考虑了多个维度的因素，以及KDE的概率密度估计函数能够更全面、准确地评估整个储能电站的性能表现和健康状况，有助于提高储能电站的性能和经济效益。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
12 条记录 (耗时 0.054 秒)
