基于超容耦合锂电池储能的寿命预测方法、系统和设备

    公开(公告)号:CN118641968A

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202410861502.7

    申请日:2024-06-28

    摘要: 本发明公开了一种基于超容耦合锂电池储能的寿命预测方法、系统和设备,首先,根据实际应用场景选择多组输入变量,并对这些变量进行预处理,得到预处理后的输入变量;其次,基于预处理后的输入变量,评估任意两组变量之间的线性化程度,对线性化程度高的变量进行线性拟合,从而得到多组拟合变量;随后,通过对这些拟合变量进行影响效果修正,得到修正变量,这些变量将更准确地反映对电池寿命的影响因素;最后,将多组修正变量输入到预测模型中进行处理,以得到电池寿命的预测数据。不仅考虑了电池使用的现场情况,还通过线性拟合和影响效果修正提高了预测的准确性,为电池寿命的预测提供了一种更为精准有效的技术手段。

    一种蓄电池与超级电容器混合储能快速充电方法及系统

    公开(公告)号:CN118353148A

    公开(公告)日:2024-07-16

    申请号:CN202410781803.9

    申请日:2024-06-18

    IPC分类号: H02J7/34 H02J7/00

    摘要: 本发明公开了一种蓄电池与超级电容器混合储能快速充电方法及系统,储能技术领域,包括:使用传感器监控蓄电池和超级电容器的初始状态,进行预处理。进行第一次动态管理蓄电池和超级电容器之间的能量流动,调整充电电流和充电电压,计算蓄电池和超级电容器的实际输出功率,完成第二次动态调整能量分配比例,优化充电电流和充电电压。本发明进行第一次动态管理,调整充电电流、充电电压,实现能量流动的初步优化,提高了系统对复杂负载条件的适应能力;计算实际输出功率进行第二次动态调整,优化能量分配比例和充电参数,确保在不同负载条件下的最佳性能和安全性。提高了充电效率,延长蓄电池和超级电容器的使用寿命,并确保了系统的安全稳定运行。

    一种考虑输入因素的超级电容储能容量分配方法及系统

    公开(公告)号:CN118336781A

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202410758054.8

    申请日:2024-06-13

    摘要: 本发明公开了一种考虑输入因素的超级电容储能容量分配方法及系统,涉及超容储能分配技术领域,包括在调频信号分解前,采集输入因素数据;基于输入因素数据和变分模态分解方法,对调频信号进行分解;以混合储能调频收益、电池储能调频成本、超级电容储能调频成本和输入因素之间的关系,构建容量分配模型;根据实时输入因素数据和调频信号分解结果,动态调整容量分配策略;将优化后的容量分配结果应用到超级电容储能系统中,实时调频控制。本发明利用变分模态分解和深度学习技术优化调频信号处理,提升了调频操作的精度和效率,通过动态容量分配模型更精确地匹配电网需求与超级电容的能量输出,提高了能源利用效率。

    一种基于超容储能的调频方法、系统及设备

    公开(公告)号:CN118659411A

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN202411152417.X

    申请日:2024-08-21

    摘要: 本公开实施例提供了一种基于超容储能的调频方法、系统及设备,所述方法包括:获取调频指令信号;循环多次确定分解层数,并针对每次循环确定的分解层数,基于预设算法将调频指令信号分解成与该分解层数对应个数的模态量,及计算各模态量之间的预测总混叠程度,并预测调频性能指标;基于预测总混叠程度和预测调频性能指标,确定符合预设条件的分解层数;根据确定的分解层数确定调频指令信号的指令分配,并向不同的储能设备发送对应的指令,以便储能设备响应对应的指令进行调频,储能设备包括超级电容。解决模态混叠导致的调频指令信号分配不精确的问题,降低储能系统成本,提高电厂收益。

    一种超级电容器储能控制方法及系统

    公开(公告)号:CN118282001B

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN202410695636.6

    申请日:2024-05-31

    IPC分类号: H02J7/00

    摘要: 本发明公开了一种超级电容器储能控制方法及系统,涉及储能控制技术领域,包括:在超级电容器上安装传感器,实时收集超级电容器运行数据和环境温度;分析实时收集的数据,识别超级电容器性能,集成预测模型预测最优电流和电压;使用预测的最优电流和电压进行实时仿真,评估不同充放电策略对性能和电容器寿命的长期影响;根据评估结果动态调整充放电策略,优化充电和放电过程。本发明提供的超级电容器储能控制方法精准预测最优充放电条件,动态调整策略,提升能量管理和电容器寿命。通过仿真评估和优化散热,提高系统稳定性,减少环境干扰,实现全方位优化,提升整体性能。

    一种基于储能容量的超级电容寿命预测方法及系统

    公开(公告)号:CN118332934A

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202410749284.8

    申请日:2024-06-12

    摘要: 本发明公开了一种基于储能容量的超级电容寿命预测方法及系统,涉及超级电容技术领域,包括采集电容数据,基于GRU神经网络预测储能衰减特征参数;利用时间序列模型确定特征值的时间序列分解结果,提取体现超级电容容量的衰减因子;基于体现超级电容容量的衰减因子进行超级电容寿命预测。本发明提供的基于储能容量的超级电容寿命预测方法通过GRU神经网络的特征提取和学习能力,实现了对超级电容储能衰减特征参数的准确预测,从而提高了寿命预测的精度和可靠性。其次,通过时间序列模型确定特征值的时间序列分解结果,能够更全面地分析超级电容的容量衰减因子,使得预测结果更加可信。