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公开(公告)号：CN110048487B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201910407036.4
申请日：2019-05-16
申请人： 清华大学 , 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请公开了一种电池充放电的控制方法及其系统，其中电池充放电的控制方法具体包括以下步骤：检测每个电池单元的状态；根据所有电池单元的状态，选取指定的若干个电池单元组合成串联电路进行充电/放电；充电/放电经过一段时间后，根据所有电池单元的当前状态，重新组合得到新的串联电路，对新的串联电路中的电池单元进行充电/放电。本申请能够对电池组进行充放电动态均衡控制，在保证串联电池组稳定输入/输出的基础上，实现电池组的满充满放，充分利用电池组的所有容量能力，避免了冗余配置。
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公开(公告)号：CN110048487A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910407036.4
申请日：2019-05-16
申请人： 清华大学 , 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请公开了一种电池充放电的控制方法及其系统，其中电池充放电的控制方法具体包括以下步骤：检测每个电池单元的状态；根据所有电池单元的状态，选取指定的若干个电池单元组合成串联电路进行充电/放电；充电/放电经过一段时间后，根据所有电池单元的当前状态，重新组合得到新的串联电路，对新的串联电路中的电池单元进行充电/放电。本申请能够对电池组进行充放电动态均衡控制，在保证串联电池组稳定输入/输出的基础上，实现电池组的满充满放，充分利用电池组的所有容量能力，避免了冗余配置。
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公开(公告)号：CN109299552A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811155381.5
申请日：2018-09-29
申请人： 清华大学 , 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司
摘要： 本申请公开了一种电池能量状态的评估方法及其评估系统，电池能量状态的评估方法具体包括以下步骤：采集电池的原始数据，对原始数据进行预处理得到有效数据；将有效数据进行存储，同时将有效数据发送给Spark大数据平台；对有效数据进行分析和运算形成五元素集合，构建和/或更新知识库；根据五元素集合中的输出评估电池的能量状态并进行显示。本申请提供的电池能量状态评估方法及其评估系统能够采集电池的多种数据，并通过多影响因子量化评估电池的能量状态。
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公开(公告)号：CN109828215A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910142382.4
申请日：2019-02-26
申请人： 清华大学 , 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网公司
IPC分类号： G01R31/388 , G01R31/367
摘要： 本申请公开了一种提升电池单体SOC估算精度的方法和系统，涉及电池检测技术领域，解决了现有技术中，电池单体SOC估算对精确噪声信息过于依赖、误差难以修正、估算精度差的技术问题。本申请的提升电池单体SOC估算精度的方法包括：获取动力电池的数据参数；基于安时积分法获取动力电池的第一SOC；根据SOC查表法获取动力电池的第二SOC；根据第三方法获取动力电池的第三SOC；根据第一SOC、第二SOC和第三SOC计算获得动力电池的第四SOC；判断第一SOC、第二SOC、第三SOC相对于第四SOC的离散度是否在误差范围内；响应于在误差范围内，第四SOC为SOC的最终估计值。本申请主要用于电池单体SOC估算。
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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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公开(公告)号：CN118604624A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410583259.7
申请日：2024-05-11
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 清华大学
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/396 , G06F18/2131 , G06F18/27
摘要： 本发明涉及电池技术领域，公开了一种面向动态可重构电池网络的电池模型参数估计方法，本发明首先通过对预设电池模型进行拉普拉斯变换，得到初始传递函数。其次，通过考虑动态可重构电池网络的运行模式和采样方式建立新的传递函数离散化变换关系式。然后结合初始传递函数和传递函数离散化变换关系式建立面向可重构电池网络的初始电池参数估计模型，降低了离散化处理导致的误差。进一步，通过在初始电池参数估计模型中添加平滑项和权重因子，可以抑制随机测量误差对模型参数辨识准确度的不利影响，提高了参数估计的鲁棒性。
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