基于前馈神经网络的蓄电池健康状态预测方法

    公开(公告)号:CN115372852B

    公开(公告)日:2024-11-26

    申请号:CN202211137882.7

    申请日:2022-09-19

    Abstract: 本发明公开了基于前馈神经网络的蓄电池健康状态预测方法,包括:在蓄电池组连接负载的情况下,获取蓄电池组中各蓄电池的老化特性参数,根据老化特性参数构建各蓄电池的特性参数向量;其中,老化特性参数至少包括:开路电压、环境温度、第一谷点电压和第二谷点电压,第二谷点电压大于第一谷点电压,并根据老化特性参数计算得到第一电压差和第二电压差,根据第一电压差和第二电压差得到各蓄电池的压差向量;将特性参数向量和压差向量作为输入数据,输入到训练好的前馈神经网络模型中,输出各蓄电池的健康状态估计值;根据各蓄电池的健康状态估计值预测各蓄电池的健康状态。本发明能够在不断开电池负载的情况下,提升蓄电池健康状态检测的准确性。

    一种组合金具
    30.
    发明授权

    公开(公告)号:CN108963925B

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN201811097857.4

    申请日:2018-09-20

    Abstract: 本发明公开了一种组合金具,包括连接单元和设于连接单元两端的两个管母,连接单元包括两个均压环组件和连接件;均压环组件设于管母的一端,均压环组件用于均匀电场;均压环组件包括第一圆环、第二圆环和用于固定第一圆环和第二圆环的支架,第一圆环和第二圆环均呈封闭状;两个均压环组件在垂直于水平线的方向上的高度不同;连接件用于连接两个管母,连接件可通过发生形变来允许两个管母在水平方向上运动;连接件包括至少两条铝绞线,每一铝绞线呈弯曲状,每一铝绞线的两端分别连接两个管母,每两条铝绞线组合呈“8”字形交叉结构,铝绞线可自由伸直。采用本发明实施例,能实现换流站设备间的柔性连接,从而保证换流站设备不丧失基本的电气性能。

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