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公开(公告)号：CN116470608A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310354315.5
申请日：2023-04-06
申请人： 清华大学 , 中国移动通信集团设计院有限公司
IPC分类号： H02J7/00 , H02J3/32 , H02J3/00 , H02J13/00 , G01R31/3842 , G01R31/396
摘要： 本发明公开一种面向数据中心的电池储能系统，涉及电池储能技术领域，该系统包括：第一路交流电源、第二路交流电源、电池单元、配电单元、电源分配单元和控制器；两路交流电源均与配电单元连接，配电单元将输入的交流电整流后输出直流电，配电单元和电池单元均与电源分配单元连接，电源分配单元用于向数据中心中各信息通信技术设备供电；控制器用于当第一路交流电源和第二路交流电源均断电时，启动电池单元；控制器还用于通过周期性获取各个电池单体的开路电压，获得各个电池单体的开路电压时间序列，根据每个电池单体的开路电压时间序列计算电池单体的电池剩余电量百分比和当前的容量与出厂容量的百分比。本发明提高了电池储能系统的安全性。
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公开(公告)号：CN116667477A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310354313.6
申请日：2023-04-06
申请人： 清华大学 , 中国移动通信集团设计院有限公司
IPC分类号： H02J7/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种数据中心备电电源能效优化方法及系统，属于能效优化领域，方法包括：获取当前时刻的能量供给任务；能量供给任务为数据中心内多个负载设备当前所需的总功率；采集当前时刻各电池的性能参数及各电源的性能参数；根据当前时刻各电池的性能参数对数据中心内的多个电池进行降序排序，得到当前电池序列；根据当前时刻各电源的性能参数对数据中心内的多个电源进行降序排序，得到当前电源序列；基于能量供给任务，依次控制当前电池序列中各电池的运行状态及当前电源序列中各电源的运行状态。本发明依据电池和电源的性能参数控制各电池及各电源的运行状态，提高了整个数据中心的能效。
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公开(公告)号：CN116404669A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310355746.3
申请日：2023-04-04
申请人： 中国移动通信集团设计院有限公司 , 清华大学
IPC分类号： H02J3/32 , G06F30/18 , G06F17/16 , H02J7/00 , G06F113/04 , G06F111/06 , G06F119/02 , G06F119/06
摘要： 本发明公开一种可重构电池储能系统的优化运行方法、系统、设备及介质，涉及电化学储能领域。本发明方法首先建立可重构电池储能系统的最优运行性能函数模型，通过求解得到每个可重构电池网络的最优性能参数；然后将每个可重构电池网络的最优性能参数代入可重构电池网络的拓扑结构优化模型，求解出每个可重构电池网络的最优拓扑结构；根据最优拓扑结构控制每个可重构电池网络中可控开关的状态，调整电池网络的电路拓扑，进而调节电池网络的性能参数，改变系统能量输出状态，实现了可重构电池储能系统的优化运行，提高了可重构电池储能系统的能量效率和运行可靠性。
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公开(公告)号：CN115765091A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211485628.6
申请日：2022-11-24
申请人： 清华大学 , 中国移动通信集团设计院有限公司
摘要： 本申请涉及供电系统技术领域，特别涉及一种数字能量计算装置、控制方法、供电系统及存储介质，其中，装置包括：电池模组具有多个电池模块，用于给任意负载供电；可重构电路用于通过重新配置电路拓扑结构选择使用不同的电池模块，以改变电池模组中串联和并联的电池模块数量；控制器用于根据电池模组的处于任意工作模式下的电池状态信息和/或所有负载的负载信息计算能量的数字化信息，基于数字化信息生成的控制指令控制可重构电路重新配置电路拓扑结构，以满足当前工作模式下的能量需求。由此，解决了相关技术中采用额外的均衡电路实现了电池储能系统的主动均衡控制，增加了电力设计开销，难以实现储能系统的轻量化和装置设备的数字化等问题。
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公开(公告)号：CN116526642A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310352742.X
申请日：2023-04-04
申请人： 中国移动通信集团设计院有限公司 , 清华大学
摘要： 本发明公开一种面向基站的电池储能系统，涉及电池储能技术领域，该系统包括依次连接的变流器、能量控制器和基站电池组；变流器将交流市电转换为直流为基站电池组充电；能量控制器用于当基站电池组充电或者放电时，周期性获取基站电池组中每个电池单体的开路电压，计算基站电池组中电池单体的平均电压；将各电池单体的当前周期获取的开路电压与当前周期获得的平均电压进行比较，充电时若第i个电池单体的开路电压高于平均电压第一设定阈值，则对第i个电池单体进行停止第一设定时间段的充电，放电时若第i个电池单体的开路电压低于平均电压第二设定阈值，则对第i个电池单体进行停止第二设定时间段的放电。提高了基站电池组的利用效率。
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公开(公告)号：CN118444182A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410665758.0
申请日：2024-05-27
申请人： 清华大学 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC分类号： G01R31/385 , G01R19/00 , G01R31/36
摘要： 本申请涉及动力电池评估技术领域，特别涉及一种梯次利用储能系统的电压一致性评估方法及装置，其中，方法包括：获取动力电池模组的模组电压数据和模组电流数据，并对模组电压数据和模组电流数据进行筛选，以得到动力电池模组的稳态电压数据；计算稳态电压数据的标准差序列，并利用线性插值和滤波方法对标准差序列进行计算，得到标准差追随序列；将标准差追随序列向预设百分区间进行映射，以得到动力电池模组的最终一致性评估结果。由此，实现了以电池模组工作电压的标准差作为一致性评价指标，消除异常数据点和噪声的影响的同时，直观地反映出电池系统的一致性，最终实现大规模电池储能系统海量运行数据的评估。
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公开(公告)号：CN115860498B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202211707050.4
申请日：2022-12-29
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F119/02 , G06F111/04 , G06F113/04
摘要： 本申请公开了一种面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定方法，属于配用电优化规划领域，该方法包括：建立信息系统站点供能规划数据集；确定信息系统中每一个站点的供电可靠性约束参数；基于信息系统站点供能规划数据集中的数据，建立信息系统站点供能规划模型；求解信息系统站点供能规划模型，制定站点供能规划方案。该方法能够用于信息系统站点的供能规划方案制定，通过建立全局规划模型能够获得高效、经济的规划方案；综合考虑了集中式风电、集中式光伏、分布式光伏和电力网络对于信息系统站点进行供电，能够提高信息系统的绿色用电比例，促进信息系统碳减排。
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公开(公告)号：CN115860498A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211707050.4
申请日：2022-12-29
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F119/02 , G06F111/04 , G06F113/04
摘要： 本申请公开了一种面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定方法，属于配用电优化规划领域，该方法包括：建立信息系统站点供能规划数据集；确定信息系统中每一个站点的供电可靠性约束参数；基于信息系统站点供能规划数据集中的数据，建立信息系统站点供能规划模型；求解信息系统站点供能规划模型，制定站点供能规划方案。该方法能够用于信息系统站点的供能规划方案制定，通过建立全局规划模型能够获得高效、经济的规划方案；综合考虑了集中式风电、集中式光伏、分布式光伏和电力网络对于信息系统站点进行供电，能够提高信息系统的绿色用电比例，促进信息系统碳减排。
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公开(公告)号：CN115423203A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211139818.2
申请日：2022-09-19
申请人： 清华大学 , 中国华电科工集团有限公司
摘要： 本申请公开了一种梯次利用动力电池提升电力系统效益的评估方法及装置，其中，方法包括：建立退役动力电池的运行技术特性模型；建立计及梯次利用动力电池的电力系统运行模拟模型；建立梯次利用动力电池储能对电力系统运行性能提升效益的评价指标集；求解计及梯次利用动力电池的电力系统运行模拟模型，获取计及梯次利用动力电池电力系统的调度运行方案；基于调度运行方案计算评价指标参数，并基于评价指标集得到梯次利用动力电池储能对电力系统运行性能提升效益的评估结果。由此，解决了相关技术中由于退役动力电池容量及技术性能受损，导致退役动力电池回收利用率低，并且造成退役动力电池能量价值浪费，降低用户对退役动力电池的使用意愿等问题。
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公开(公告)号：CN118837755A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411321451.5
申请日：2024-09-23
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 清华大学
IPC分类号： G01R31/378 , G01R31/367 , G01R31/392
摘要： 本发明公开了一种锂离子电池健康状态预测方法、系统、设备及存储介质。现有的多种电池健康状态预测方法有着各自的缺陷。本发明采用的方法，包括：获取锂离子电池充放电循环过程中平均电压、平均电流、平均温度、采集时间以及电池健康状态的时序数据，并按照电池健康状态作为目标值和其余数据作为属性值的标准进行分类；建立LSTM模型，设定LSTM模型的超参数；采用基于Choquet积分的数据集维度调整法对训练数据集进行非加性维度调整；用所述调整后的训练数据集进行LSTM模型的预训练和再训练，得到再训练LSTM模型；用再训练LSTM模型对下一时刻电池健康状态数据进行预测。本发明在尽可能保证模型预测精度的前提下降低数据集的维度，大幅降低了计算的复杂度。
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