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公开(公告)号：CN118082630B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410471649.5
申请日：2024-04-19
Applicant: 西北工业大学宁波研究院
IPC: B60L58/30
Abstract: 本发明涉及汽车能量管理技术领域，具体涉及一种用于氢电动汽车的多堆燃料电池混合系统能量管理策略及系统，包括：获取影响燃料电池退化的影响因素；获取每种影响因素对应的退化因子以及燃料电池的退化程度；建立模糊控制策略模型并进行训练；获取优化后的模糊控制策略模型；对燃料电池能量进行管理。本发明在考虑到燃料电池系统的经济性和耐久性方面的同时，更加准确的控制能量分配，使得燃料电池的功率输出更加稳定。
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公开(公告)号：CN117799502B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410234431.8
申请日：2024-03-01
Applicant: 西北工业大学宁波研究院
Abstract: 本公开实施例是关于一种UUV的混合动力系统的能源管理方法。本公开实施例能够描述电源输出功率与复杂工况的映射关系，从而实现燃料电池和锂离子电池实时老化量化，构建的SOH预测模型能够更加精准地预测燃料电池的衰减；且利用离散优化方法能够更好地建立固体氧化物燃料电池与锂离子电池之间的衰减相互作用，以解耦两种电池之间的寿命竞争，基于以上混合系统提高了UUV的续航能力。
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公开(公告)号：CN117874665B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410285491.2
申请日：2024-03-13
Applicant: 西北工业大学宁波研究院
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/243 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N5/01 , G06N20/20 , G01R31/367 , G01R31/378 , H01M8/04992 , H01M8/04664
Abstract: 本申请涉及燃料电池技术领域，提供了一种SOFC系统多故障的诊断方法及系统，包括，获取SOFC系统中的多故障数据，并形成故障数据集；采用LightGBM算法对故障数据集进行预处理，并生成特征数据集；采用多层卷积神经网络对特征数据集进行特征提取，并转换为最终特征数据集；基于最终特征数据集，通过Sigmoid函数对所述SOFC系统多故障进行解耦分类，以制定解耦分类诊断策略，并输出故障类型。本申请中将Sigmoid函数作为分类器的非线性激活函数，能够保证输出的每个类别的概率值相互独立，从而起到解耦分类的作用，从而为解决多故障同时发生下面对特征混合难以诊断的问题。
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公开(公告)号：CN117913327A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410316023.7
申请日：2024-03-20
Applicant: 西北工业大学宁波研究院
IPC: H01M8/04992 , H01M8/04014 , H01M8/04029 , H01M8/04298 , H01M8/0432 , H01M8/04701 , G05D23/30
Abstract: 本申请的实施例涉及燃料电池技术领域，公开了一种基于协同控制的PEMFC热管理系统的温度控制方法，该方法包括：对PEMFC热管理系统进行建模，得到所述PEMFC热管理系统的温度模型；对PEMFC热管理系统的温度模型进行一阶泰勒展开，得到线性化的状态方程；基于线性化的状态方程，通过自适应线性二次型调节器调节节温器的开度，并通过前置反馈控制水泵的转速；基于PEMFC热管理系统的温度模型和调节后的节温器的开度，确定散热器的风扇的转速控制策略和转速分配策略，并基于转速控制策略和转速分配策略控制风扇的工作，从而科学、高效、精确地实现PEMFC热管理系统的温度控制，延长PEMFC的使用寿命。
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公开(公告)号：CN117007995A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310867755.0
申请日：2023-07-16
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学宁波研究院
IPC: G01R31/389
Abstract: 本发明涉及一种基于特征分布的多电池仿生用锂离子电池故障诊断方法，属于电池故障诊断技术领域。将电池组采集到的内阻R数据结合到所提出的离群值检测算法中，然后，通过检测算法的结果将电池分组，筛选出异常电池以进行下一梯次利用，所提出的算法可以通过微控制器上实现。该算法操作简单，在检测到内阻R后即可自动通过微控制器判别异常，并将失效电池进行分组后进行梯次利用，既提高故障检测效率，又实现节约资源的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116500457B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310752921.2
申请日：2023-06-26
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学宁波研究院
IPC: G01R31/367 , G01R31/388 , G06F30/3308 , G06N3/08 , G06F115/02
Abstract: 本发明提出的一种神经元网络融合RC等效电路模型估计电池SOC的方法，创建电池的多阶数等效电路模型；将每阶RC等效电路模型进行建模，参数辨识得到每个RC等效电路模型在充电时和放电时的辨识参数；对三种RC等效电路模型仿真，得到电路模型对电池当前工作状态的仿真电压值；将仿真电压值，通过多输入，多输出的神经神经元网络，经过神经神经元网络输出为三种等效电路模型的贡献值；以得到的三个等效电路模型的贡献值为权值，以对应的三个等效电路模型的SOC估计算法得到SOC值进行加权融合，得到电池荷电状态SOC。
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公开(公告)号：CN116500457A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310752921.2
申请日：2023-06-26
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学宁波研究院
IPC: G01R31/367 , G01R31/388 , G06F30/3308 , G06N3/08 , G06F115/02
Abstract: 本发明提出的一种神经元网络融合RC等效电路模型估计电池SOC的方法，创建电池的多阶数等效电路模型；将每阶RC等效电路模型进行建模，参数辨识得到每个RC等效电路模型在充电时和放电时的辨识参数；对三种RC等效电路模型仿真，得到电路模型对电池当前工作状态的仿真电压值；将仿真电压值，通过多输入，多输出的神经神经元网络，经过神经神经元网络输出为三种等效电路模型的贡献值；以得到的三个等效电路模型的贡献值为权值，以对应的三个等效电路模型的SOC估计算法得到SOC值进行加权融合，得到电池荷电状态SOC。
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公开(公告)号：CN118971309B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411428514.7
申请日：2024-10-14
Applicant: 西北工业大学宁波研究院
Abstract: 本发明涉及电池管理技术领域，具体涉及一种基于海流能转化的微小电流的柔性锂电池均衡方法，包括搭载于水下柔性智能体内的海流能摩擦纳米发电装置和柔性锂电池组；建立均衡拓扑结构，获取每个电池的电压，选取最大电压的电池；通过最大电压的电池向所有电容器进行放电，每个电容器均获取电能；利用获取电能的电容器连同海流能发电装置一起向对应的电池进行放电，使整个电池组的电压均衡。本发明通过最大电压电池结合海流能发电装置向各小电压电池充电，以实现多电池间同时进行电压均衡。
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公开(公告)号：CN118249474B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410658334.1
申请日：2024-05-27
Applicant: 西北工业大学宁波研究院
IPC: H02J7/00 , H02J7/35 , H02J7/32 , H02N1/04 , H02N1/06 , B63H21/17 , B63H21/21 , G06N3/092 , G06N3/084 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及能源管理技术领域，具体涉及一种仿蝠鲼潜水器多源俘能储能系统的能源控制策略，包括：获取仿蝠鲼潜水器在水下航行时每个时刻的相关参数；建立负载预测模型，并预测仿蝠鲼潜水器在下一时刻的总负载功率；构建仿蝠鲼潜水器在每种模态工况下对应的动作策略网络模型；获取目标动作策略网络模型；预测仿蝠鲼潜水器在当前模态工况下的下一时刻采取的动作，并对仿蝠鲼潜水器进行动作控制。本发明使仿蝠鲼潜水器的能源系统在面对复杂的模态工况时也可满足多目标任务需求；且能源控制策略由算法自主决定，无需人为干涉，所以相比传统的逻辑策略大大降低了设计成本和出错的概率，从而提高了能源的控制精度。
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公开(公告)号：CN118232372B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410644708.4
申请日：2024-05-23
Applicant: 西北工业大学宁波研究院
Abstract: 本申请的实施例涉及能源存储技术领域，特别涉及一种基于自适应频率控制的分布式储能系统的协调控制方法，适用于对由若干个储能单元组成的，分别与可再生能源和负载连接的分布式储能系统进行协调控制，该方法包括：利用传感器对分布式储能系统的输入处、输出处和负载进行采样，得到当前时刻的可再生能源输出有功功率、分布式储能系统输出有功功率和负载有功功率，并获取当前时刻的各储能单元的SOC值；确定协调有功功率；根据协调有功功率，确定分布式储能系统的当前运行模式；基于当前运行模式和当前时刻的各储能单元的SOC值，对各储能单元的电流和电压进行调整。该方法降低储能单元损坏的风险，提升了分布式储能系统的稳定性和可靠性。
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