一种铁-铬液流电池系统
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119495773A

    公开(公告)日:2025-02-21

    申请号:CN202411667720.3

    申请日:2024-11-20

    Abstract: 本发明公开了一种铁‑铬液流电池储能系统,包括电池功率模块和电池容量模块,电池功率模块包括集装箱,集装箱箱体内部设有电气控制单元、电解液循环及管道单元、电堆单元和尾气吸收单元,电堆单元包括多个电堆,电解液循环及管道单元包括正负极电解液循环泵、正负极进液管道、正负极出液管道和正负极输入管道,正负极电解液循环泵出口端通过正负极进液管道与每个电堆进口连接,每个电堆出口分别通过正负极出液管道与集装箱外的电池容量模块连接;电池容量模块用于储存电解液,电池容量模块通过正负极输入管道贯穿集装箱与正负极电解液循环泵连接;电气控制单元用于进行电池功率模块数据收集和指令发送,尾气吸收单元用于吸收电池容量模块的尾气。

    一种基于局部阶段充电数据的多工况SOH估计方法和系统

    公开(公告)号:CN116577686B

    公开(公告)日:2023-09-26

    申请号:CN202310857464.3

    申请日:2023-07-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于局部阶段充电数据的多工况SOH估计方法和系统,所述方法包括:S1:在不同工况下,对锂电池进行循环充放电实验,获取不同工况下的电池老化循环数据库;S2:基于所述电池老化循环数据库提取健康因子,并获取健康因子与锂电池健康状态的映射参数库;S3:基于神经网络建立锂电池的健康状态估计模型,根据不同工况下的所述健康状态估计模型和所述映射参数库,构建健康因子与锂电池健康状态的映射模型库;S4:根据锂电池实际工况,从所述映射模型库中选取相应的健康状态估计模型,利用相应的健康状态估计模型和对锂电池的健康状态进行估计。解决现有方法中需要完整充电数据的局限,对于多工况复杂情况均可实现多工况下SOH的准确估计。

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