一种储能电站监控方法及系统
    52.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116885851A

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202310834791.7

    申请日:2023-07-07

    Abstract: 本发明公开了一种储能电站监控方法及系统,方法包括接收储能电站发送的电站数据,并根据历史信息筛选规则和类型筛选规则,进行风险关联筛选,获得高风险数据集合和高关联数据集合并进行数据风险预测,得到储能电站的数据风险概率,并将高关联数据集合进行关联风险预测,得到各电站关联集合对应的关联风险概率;将数据风险概率和关联风险概率进行风险综合分析,得到高危储能电站,根据高危储能电站,生成报警信息并进行报警控制;根据电站关联集合和高危储能电站,将储能电站进行风险可视化,生成风险可视化画面,并将风险可视化画面推送至终端进行显示。本实施例实现了有效对储能电站的风险进行监控和预警,提高储能电站监控的精度和便捷度。

    基于声纹辨识的电力电子设备健康状态检测方法及装置

    公开(公告)号:CN115618276A

    公开(公告)日:2023-01-17

    申请号:CN202211251525.3

    申请日:2022-10-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于声纹辨识的电力电子设备健康状态检测方法及装置,所述方法包括:对目标电力电子设备的故障类型进行分类,基于故障类型建立目标电力电子设备的空间状态模型;建立目标电力电子设备的多物理场模型,基于多物理场模型获得不同故障类型分别对应的声纹特征;基于空间状态模型、多物理场模型及声纹特征,设计检测观测器;获取目标电力电子设备的实时声纹特征,通过实时声纹特征及检测观测器检测得到目标电力电子设备的健康状态检测结果。本发明基于声纹辨识的电力电子设备健康状态检测方法及装置,可较为易于电力电子设备健康状态的检测,无需在电力电子设备内部埋设信息采集的传感器,且检测成本较低,可靠性高。

    一种IGBT模块健康状态监测方法及装置

    公开(公告)号:CN115575787A

    公开(公告)日:2023-01-06

    申请号:CN202211247856.X

    申请日:2022-10-12

    Abstract: 本发明公开了一种I GBT模块健康状态监测方法及装置,该方法包括:根据变流器的工作参数,获取I GBT芯片的第一结温和第一功率损耗;采集I GBT模块基板的第一壳温和第二壳温,并根据第一结温和所述第一功率损耗,计算与壳温对应的第一等效热阻和第二等效热阻之间的等效热阻比值;第一壳温和第二壳温的测量点与I GBT芯片距离不同;当等效热阻比值的增量大于第一阈值时,认定I GBT模块的焊料层失效;此外,根据所述等效热阻比值,计算导通压降变化量,并根据导通压降变化量,判断I GBT模块是否发生键合线失效。采用本发明实施例,可以抵消由于散热器表面温度分布不均带来的影响,提高了I GBT模块健康状态的监测准确度。

    一种无线供电插排
    56.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115549327A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211186354.0

    申请日:2022-09-27

    Abstract: 本发明公开了一种无线供电插排,包括:插排模块、与插排模块对应的插头模块和磁耦合模块;插排模块包括插排整流单元和插排直流调节单元,插排整流单元的输出端与插排直流调节单元的输入端连接,插排直流调节单元的输出端设置有第一软磁体;插头模块包括插头功率调节单元、插头整流单元和插头直流调节单元;插头直流调节单元的输入端对应第一软磁体设置有第二软磁体,插头直流调节单元的输出端与插头整流单元的输入端连接,插头整流单元的输出端与插头功率调节单元的输入端连接;插头直流调节单元用于将直流电调节后传输至第二软磁体,使第二软磁体产生电磁吸力与第一软磁体相互吸引。本发明能够有效提高特殊供电场景下插排供电的密封性和安全性。

    梯次利用储能系统的电压一致性评估方法及装置

    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

    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。

    基于深度强化学习的动态可重构电池网络容量均衡方法

    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

    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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