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公开(公告)号:CN119742840A
公开(公告)日:2025-04-01
申请号:CN202411939665.9
申请日:2024-12-26
Applicant: 许继集团有限公司 , 河北雄安许继电科综合能源技术有限公司
Abstract: 本发明公开了基于强化学习的微电网储能模型的构建方法及应用,该方法基于Q‑learning算法对预设模型进行训练,包括:获取微电网参数信息,对Q表进行初始化;定义Q‑learning算法的状态、动作以及奖励函数;以预设时间间隔获取微电网当前的状态,根据所述状态确定微电网当前的动作,将所述动作输入到所述奖励函数以得到对应的奖励值,通过所述奖励值对Q表进行迭代训练,得到训练好的微电网储能模型。该方法能够基于不同时间尺度的实时数据与系统交互来学习最佳策略,可以根据需求实现短时间滚动优化或长时间调度规划,从而满足不同应用场景的要求。
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公开(公告)号:CN119199633A
公开(公告)日:2024-12-27
申请号:CN202310759574.6
申请日:2023-06-26
Applicant: 许昌许继电科储能技术有限公司 , 许继集团有限公司
IPC: G01R31/52 , G01R31/396 , G06F17/16
Abstract: 本发明属于储能设备技术领域,具体涉及一种储能电池系统故障诊断及保护装置。本发明通过获取储能电池系统正常运行曲线后使用运行曲线进行耦合比较的方式,快速判断电池运行风险,及时进行保护动作,提高储能电池系统运行稳定性和安全性;并且针对不同的故障情况分别设置电压温度运行曲线、温度运行曲线的比对,使故障诊断更全面,能够更准确地触发相应故障保护措施;尤其是通过电压运行曲线的比对进行故障判断的判据与温度运行曲线的比对结果相结合,能够发现异常电压数据,避免异常电压数据导致故障保护措施误触发;而直接通过温度运行曲线的比对进行故障判断的判据则引入了温度保护生效计时,同样能够避免异常温度数据导致故障保护措施误触发。
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