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公开(公告)号：CN114914567A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210662583.9
申请日：2022-06-13
Applicant: 国网浙江省电力有限公司双创中心 , 清华大学
IPC: H01M10/48 , H01M50/574
Abstract: 本申请公开了一种电池系统的故障处理方法、系统及装置，该方案应用于电池故障处理技术领域。测量电池系统中当前供电周期中各电池模组的开路电压，电池系统由N个电池子系统并联构成，任一电池子系统由电池模组和可控开关串联构成；将开路电压位于预设电压范围外的电池模组作为故障电池模组，并控制与其串联的可控开关断开，剩余电池模组作为预备电池模组；根据控制指令选取k个预备电池模组并在下一供电周期中控制与其串联的可控开关闭合。通过可控开关的设置，在可控开关断开时可以测量对应电池模组的开路电压，以此进行的故障判定更为精确，同时通过断开可控开关可以实现切除故障电池模组，并在切除后可重新选取k个电池模组保证正常供电。
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公开(公告)号：CN118444182B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202410665758.0
申请日：2024-05-27
Applicant: 清华大学 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G01R31/385 , G01R19/00 , G01R31/36
Abstract: 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：CN119298264A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411233809.9
申请日：2024-09-04
Applicant: 清华大学 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本申请涉及动态可重构电池储能系统的容量均衡技术领域，特别涉及一种基于深度强化学习的动态可重构电池网络容量均衡方法，其中，方法包括：获取动态可重构电池网络在充放电过程中的至少一个电池单体和/或至少一个电池模组的荷电状态；将荷电状态输入至预先训练的深度强化学习模型中，以得到动态可重构电池网络的控制指令；响应于控制指令，重构动态可重构电池网络，以使得重构后的动态可重构电池网络的容量均衡能力满足预设容量均衡条件。由此，解决了相关技术中，动态可重构电池网络是一个高度复杂的非线性时变动态系统，随着电池单体数量的增加，其复杂度会极大增加，导致动态可重构电池网络无法精准控制，难以实现全局最优等问题。
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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
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 清华大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/396 , G06F18/2131 , G06F18/27
Abstract: 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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公开(公告)号：CN118425809A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410665756.1
申请日：2024-05-27
Applicant: 清华大学 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G01R31/387 , G01R31/378 , G01R31/385 , G01R31/36
Abstract: 本申请涉及电池应用与管理技术领域，特别涉及一种基于OCV‑SOC估计的SOC的测量校正方法及装置，其中，方法包括：提取锂离子电池的HPPC的实测数据；基于实测数据，估算锂离子电池的稳态OCV；获得不同温度下的电池OCV‑SOC实测曲线；根据电池OCV‑SOC实测曲线建立OCV‑SOC映射关系；根据稳态OCV和OCV‑SOC映射关系校正映射下的SOC估计值。由此，解决了相关技术，不能对OCV进行实时测量，且OCV测量时所需的稳定状态达到时间较长，不能满足实际的使用需求等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117829063A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311721256.7
申请日：2023-12-14
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 清华大学
IPC: G06F30/367
Abstract: 本发明公开了一种储能系统的耦合电路模型及其仿真分析方法，耦合电路模型包括：电池电路、电力电子开关电路和触发电路，其中，电池电路，其负极与负载或母线连接，其正极与所述电力电子开关电路的漏极连接，用于计算电池的荷电状态时模拟电池的非线性效应；电力电子开关电路，其漏极与所述电池电路的正极连接，其源极与负载或母线连接；其栅极与源极均与触发电路连接，用于根据触发电路导通电力电子开关电路。本发明通过电池电路、电力电子开关电路的耦合连接，考虑电池的非线性效应，建立在电池电路与电力电子开关电路耦合工作模式下的电路模型，进行暂态、性能提升方面的研究及确定模型的仿真分析，提高了储能系统的安全性。
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公开(公告)号：CN114726033A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210314046.5
申请日：2022-03-28
Applicant: 清华大学
IPC: H02J7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于动态可重构电池网络的电池系统充放电控制方法和装置，其中，该方法包括：在放电过程中获取负载电压需求或者在充电过程中获取充电电压需求，根据电压需求确定串联电池组的目标数量，根据每个电池组的状态信息确定目标数量的目标电池组，根据目标电池组内单体的状态信息确定目标电池单体，将包含目标电池单体的目标电池组接入系统，以对负载进行供电或者对电池组进行充电。本发明的放电策略能够支撑负载对于大功率的需求，充电策略能够解决单体间的均衡问题。
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公开(公告)号：CN118863963A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411043672.0
申请日：2024-07-31
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 清华大学无锡应用技术研究院
IPC: G06Q30/0201 , G06Q10/30 , G06Q50/06 , G06F17/18
Abstract: 本申请涉及一种分布式储能系统梯次电池经济性分析方法及装置，其中，方法包括：确定不同类型的退役动力电池在梯次利用过程中的多种应用场景；构建退役动力电池的全生命周期的经济性分析通用模型，并通过经济性分析通用模型计算每种类型的退役动力电池在多种应用场景中的每种应用场景下的营业收入、残值收入、初始投资成本和运维使用投入成本；基于营业收入、残值收入、初始投资成本和运维使用投入成本，评估每种类型的退役动力电池的全生命周期的经济性，以得到每种类型的退役动力电池的经济性分析结果。由此，解决了现有的梯次电池的经济性分析方案无法完全利用梯次电池的剩余价值，且不符合锂电池的全生命周期理念等问题。
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公开(公告)号：CN118501755A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410583292.X
申请日：2024-05-11
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 清华大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/378 , G01R31/367 , G06F17/10
Abstract: 本发明涉及电池健康状态监测技术领域，公开了一种锂离子电池健康状态的预测方法及装置，该方法包括：获取锂离子电池充放电循环数据，选取锂离子电池充放电循环数据中的锂离子电池的健康状态作为目标值，选取锂离子电池充放电循环数据中的剩余数据作为属性值；基于预设时间步长内的目标值和属性值，利用非加性拟合方法拟合确定目标值和属性值之间的非线性关系；对目标值和属性值之间的非线性关系进行自适应调整，得到拟合关系；利用拟合关系预测锂离子电池健康状态，得到锂离子电池健康状态的预测结果。本发明在保证锂离子电池健康状态预测精度的同时对计算过程进行压缩，进而实现了预测时间和预测精度之间的平衡。
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公开(公告)号：CN117074947A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310426432.8
申请日：2023-04-20
Applicant: 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01R31/367 , G01R31/382
Abstract: 本申请涉及一种电池参数估计方法、装置、设备、存储介质和程序产品。所述方法包括：获取目标电池的初始电池参数；初始电池参数包括初始荷电状态和初始模型参数；根据初始电池参数、初始状态误差协方差、初始噪声协方差，确定目标状态误差协方差和目标噪声协方差；根据目标状态误差协方差和目标噪声协方差，确定目标电池的电池参数；电池参数包括目标荷电状态和目标模型参数。采用本方法能够提高目标荷电状态和目标模型参数估计的准确性。
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