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公开(公告)号：CN118566743A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410662886.X
申请日：2024-05-27
Applicant: 广东碳中和研究院(韶关) , 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本申请公开了一种基于钠离子电池的电池剩余寿命预测方法及装置，涉及电池寿命预测技术领域，包括：获取目标钠离子电池的目标观测数据；根据所述目标观测数据确定多个时间步，并根据所述多个时间步生成目标长时间序列；将所述目标长时间序列输入电池寿命预测模型中，得到所述目标钠离子电池的预测电池剩余寿命，其中，所述电池寿命预测模型包括动态自注意力编码层和时序注意力解码层，所述动态自注意力编码层包括第一多头自注意力机制和第一前馈网络，所述第一前馈网络包括第一全连接层、第二全连接层以及激活函数层，所述时序注意力解码层包括第二多头自注意力机制和第二前馈网络。本申请能够提高预测准确率。
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公开(公告)号：CN118036419A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410080255.7
申请日：2024-01-19
Applicant: 广东碳中和研究院(韶关) , 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06F30/25 , H01M4/36 , H01M4/62 , G06F30/28 , G06F30/27 , G16C20/30 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F119/02 , G06F119/14 , G06F119/08
Abstract: 本发明属于电池制备技术领域，公开了一种电池浆料配方优化方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取多个电池浆料特征，其中，所述电池浆料特征包括固相浓度、固相颗粒信息、分散介质粘度、酸碱值以及温度压力；通过配方优化模型预测不同电池浆料特征下的电池寿命，其中，所述配方优化模型为在自注意力神经网络模型的基础上引入多头自注意力机制、循环存储机制、遮蔽机制以及长序列训练机制；确定所述电池寿命中的目标电池寿命；将所述目标电池寿命对应的电池浆料特征确定为目标电池浆料特征，以基于所述目标电池浆料特征实现电池浆料配方的优化。能够提高电池浆料配方的优化效果。
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公开(公告)号：CN118070848A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410033900.X
申请日：2024-01-09
Applicant: 广东碳中和研究院(韶关) , 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06N3/0455 , H01M4/139 , H01M10/054 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06F18/20 , G06F18/213
Abstract: 本发明属于电极片涂布工艺优化技术领域，公开了一种钠离子电池电极片的涂布工艺优化方法、装置及设备。该方法包括：获取钠离子电池电极片的多个工艺参数组合；通过电极片涂布工艺优化模型预测在不同工艺参数组合下的电池性能，其中，所述电极片涂布工艺优化模型为在自注意力机制深度学习模型的基础上引入树结构、可学习的向量表示以及多头注意力机制；确定所述电池性能中的目标电池性能；将所述目标电池性能对应的工艺参数组合确定为目标工艺参数组合，以基于所述目标工艺参数组合实现所述钠离子电池电极片的涂布工艺优化。通过上述方式，不仅能够减少优化耗时，还能够提高优化效果。
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公开(公告)号：CN119834207A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411830882.4
申请日：2024-12-12
Applicant: 广东碳中和研究院(韶关) , 深圳海辰储能科技有限公司
IPC: H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/10
Abstract: 本申请公开了一种电池输出功率预测方法、装置、设备及存储介质，涉及电池技术领域，包括：获取预设工况下的实时电池数据，其中，所述实时电池数据包括电压数据、电流数据、温度数据以及湿度数据；将所述实时电池数据输入预设神经网络模型中，得到初始电池输出功率，其中，所述预设神经网络模型包括输入层、双向LSTM层、注意力层、残差连接层以及全连接层；基于卡尔曼滤波，对所述初始电池输出功率进行修正，得到针对所述预设工况的目标电池输出功率。本申请能够实现高精度的电池输出功率预测。
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公开(公告)号：CN118332026A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410249888.6
申请日：2024-03-05
Applicant: 广东省科学院广州地理研究所 , 山东大学深圳研究院 , 广东碳中和研究院(韶关)
IPC: G06F16/2458 , G06F16/26 , G06F16/22
Abstract: 本发明涉及海洋初级生产力测量领域，特别涉及一种海洋初级生产力分布的可视化方法，方法包括：获得目标区域的海洋初级生产力时序数据；根据海洋初级生产力时序数据，采用经验正交分解方法，获得目标区域的模态特征值矩阵以及时间系数矩阵，根据预设的若干个空间点以及海洋初级生产力时序数据，采用谐波拟合方法，获得目标区域的海洋初级生产力变化率数据，根据模态特征值矩阵、时间系数矩阵以及海洋初级生产力变化率数据，构建目标区域的海洋初级生产力分布图，将海洋初级生产力分布图在预设的显示界面中进行显示。有效提取海洋初级生产力时序数据中特征信息，对其时空分布特征及背后驱动因素进行量化分析，实现了海洋初级生产力分布的可视化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116345506A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310406244.9
申请日：2023-04-14
Applicant: 广东碳中和研究院(韶关)
Abstract: 本发明涉及光伏发电领域，具体涉及一种基于强化学习的光伏发电储能系统灵活控制方法及装置。该方法及装置包括：实时获取光伏发电储能系统的状态信息，对其进行最大功率点跟踪，通过占空比调整全局最优电压值；利用强化学习进行建模与模型训练，对光伏发电储能系统的充电电压阈值进行智能调控。本发明能够有效减缓储能系统功率在最大功率点处的波动。
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公开(公告)号：CN119471452A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411831119.3
申请日：2024-12-12
Applicant: 广东碳中和研究院(韶关) , 深圳海辰储能科技有限公司
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/396 , G06N5/025
Abstract: 本申请公开了一种电池组健康状态评估方法、装置、设备及存储介质，涉及电池组技术领域，包括：获取目标电池组在预设时间段的不同采集区间内的整体指标，以及获取所述目标电池组中各单体电池在预设时间段的不同采集区间内的单体指标；构建电池信念规则库，其中，所述电池信念规则库包括多条信念规则，每条信念规则用于表征指标范围与信念分布之间的映射关系；基于所述整体指标以及所述单体指标，从所述电池信念规则库中筛选出每个采集区间对应的目标信念规则；确定所述目标信念规则对应的目标信念分布，并根据所述目标信念分布确定所述目标电池组的健康状态评估结果。本申请能够全面反映电池组的整体健康状态。
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公开(公告)号：CN117408479A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311427821.9
申请日：2023-10-30
Applicant: 深圳航天科创泛在电气有限公司 , 广东碳中和研究院(韶关)
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本申请公开了一种充电站能量调度方法、装置、设备及可读存储介质，涉及充电站技术领域，包括：获取当前时间段的天气数据与充电数据，将天气数据输入至预训练完成的光伏发电量预测模型，得到预测光伏发电量；将天气数据与充电数据输入至预训练完成的需求用电量预测模型，得到预测需求用电量；获取与充电站配置的电力电网的状态信息，其中，状态信息包括可用电网电量与用电峰谷时段；基于预测光伏发电量与可用电网电量确定可用电量，确定可用电量与预测需求用电量之间的第一电量差值；基于第一电量差值与用电峰谷时段确定能量调度规则，控制充电站在当前时间段基于能量调度规则进行能量调度。本申请提高了充电站能量调度的智能性。
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公开(公告)号：CN116455324A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310406376.1
申请日：2023-04-14
Applicant: 广东碳中和研究院(韶关)
IPC: H02S50/00 , G06F18/2135 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及光伏发电领域，具体涉及一种光伏储能系统在线故障诊断方法及系统。该方法及系统包括：采集光伏储能系统的原始数据；使用数据驱动data driven和卷积神经网CNN，对原始数据进行特征提取，获取特征数据；根据特征数据对光伏储能系统进行在线故障诊断。本发明能够提高光伏储能系统在线故障诊断准确率。
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公开(公告)号：CN119834208A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411830885.8
申请日：2024-12-12
Applicant: 广东碳中和研究院(韶关) , 深圳海辰储能科技有限公司
IPC: H02J3/00 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F123/02
Abstract: 本申请公开了一种光热发电系统的发电量预测方法、装置、设备及存储介质，涉及发电技术领域，包括：从光电发热系统中收集覆盖不同天气条件下的历史运行数据，其中，所述历史运行数据包括辐射强度、历史发电量、环境温度以及风速；基于所述历史运行数据，构建发电量预测模型，其中，所述发电量预测模型包括卷积神经网络层以及长短期记忆网络层，所述卷积神经网络层用于捕捉空间分布特征，所述长短期记忆网络层用于捕捉时间序列特征；获取所述光热发电系统的当前运行数据；基于所述发电量预测模型以及预设机制，根据所述当前运行数据确定预测发电量。本申请能够实现高精度的发电量预测。
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