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公开(公告)号：CN116973796A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310967775.5
申请日：2023-08-02
Applicant: 国网陕西省电力有限公司电力科学研究院 , 国网(西安)环保技术中心有限公司
IPC: G01R31/396 , G01R31/367 , G01R31/374 , G01R31/389 , G01R31/388 , G06N7/02 , G06N5/048 , G06F17/18 , G06F17/16
Abstract: 本发明属于电池性能测试技术领域，公开了一种电池一致性评估方法、系统、设备及介质；所述电池一致性评估方法包括：获取待评估电池组数据；基于获取的待评估电池组数据，使用卡尔曼滤波算法得到各单体电池的SOC估算值和内阻；基于各单体电池的电压、电流、温度和SOC估算值，利用预先训练好的SOC‑温度模糊推理模型，得到各单体电池的SOC修正值；基于各单体电池的SOC修正值、电压、电流、内阻，利用基于层次分析法的电池一致性评估方法对待评估电池组中各单体电池进行评估，获得结果。本发明将电池温度的不均匀性考虑到电池SOC的估算中，可有效提高电池SOC判断精度，可提高电池一致性判别的准确率。
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公开(公告)号：CN116973793A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310967916.3
申请日：2023-08-02
Applicant: 国网陕西省电力有限公司电力科学研究院 , 国网(西安)环保技术中心有限公司
IPC: G01R31/392 , G01R31/374 , G01R31/387
Abstract: 本发明属于电池状态监测评估技术领域，公开了一种锂电池健康状态监测评估方法、系统、设备及介质；所述方法包括以下步骤：获取待健康状态监测评估锂电池的工作环境温度、电池本体温度和容量测量值；基于获取的所述工作环境温度和所述电池本体温度，对所述容量测量值进行修正，获得容量修正值；基于获得的所述容量修正值，获取待健康状态监测评估锂电池的健康状态监测评估结果。本发明通过对锂离子电池的电池温度及环境温度进行实时监测并分析，并根据电池温度和环境温度对电池的测定容量进行修正，基于修正后的容量获得锂电池健康状态监测评估结果，可减小电池容量的误差，提高电池健康状态评估的准确性。
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公开(公告)号：CN116973781A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310967897.4
申请日：2023-08-02
Applicant: 国网陕西省电力有限公司电力科学研究院 , 国网(西安)环保技术中心有限公司
IPC: G01R31/385 , G01R31/396
Abstract: 本发明属于电池性能评价技术领域，公开了一种基于电池对拖试验的电池性能测试装置及方法；所述电池性能测试装置包括：电压隔离装置，包括第一PCS模块、第二PCS模块和三端变压器；控制装置，用于控制第一断路器的通、断，实现待测试的第一电池组、第二电池组由并网模式到离网模式的切换；根据并网模式或离网模式的运行模式，向第一PCS模块、第二PCS模块发出功率指令或电压频率指令，实现第一电池组、第二电池组充、放电，实现第一电池组与第二电池组的对拖；电池参数采集装置，用于采集获取电池单体单压、电流、有功功率、无功功率和功率因数。本发明提供的技术方案能够提升电池性能评价的速度和效率。
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公开(公告)号：CN119619862A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411840448.4
申请日：2024-12-13
Applicant: 国网陕西省电力有限公司电力科学研究院 , 国网(西安)环保技术中心有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/396
Abstract: 本发明属于电池异常检测技术领域，公开了一种电池组内异常电池单体筛选方法及相关装置；其中，所述电池组内异常电池单体筛选方法包括：基于获取的各电池单体不同时刻的电流与外电压，获取荷电状态与极化电压；基于获取的荷电状态，利用模型参数随温度与荷电状态的变化函数得到各电池单体的温度；基于获取的极化电压，得到各电池单体的开路电压；分别计算各电池单体的荷电状态、温度和开路电压的平均偏差、标准分数和欧几里得距离，获得特征量并进行聚类分析，得到异常电池单体的筛选结果。本发明公开的技术方案可实现电池组内异常电池单体的筛选，具有效率较高、成本较低以及可靠性较高的优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119619861A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411840395.6
申请日：2024-12-13
Applicant: 国网陕西省电力有限公司电力科学研究院 , 国网(西安)环保技术中心有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/392
Abstract: 本发明属于储能电池技术领域，公开了一种电池模组热失控预警方法及相关装置；其中，所述电池模组热失控预警方法包括以下步骤：基于设置于待热失控预警的电池模组的薄膜压力传感器，获取所述薄膜压力传感器的输出电压；基于获取的所述薄膜压力传感器的输出电压，根据预获取的预警分级进行电池模组热失控预警。本发明公开的技术方案，具体是一种基于薄膜压力传感器的电池模组热失控早期预警方案，能够解决现有技术存在的热失控预警不灵敏、不能早期预警的技术问题，可提高电池储能系统运行的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119619762A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411840457.3
申请日：2024-12-13
Applicant: 国网陕西省电力有限公司电力科学研究院 , 国网(西安)环保技术中心有限公司
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明属于电池储能技术领域，公开了一种用于电池模组电弧故障检测的装置及方法；其中，所述用于电池模组电弧故障检测的装置包括：电弧声检测模块、电弧光检测模块、电流检测模块和中央监测模块；所述中央监测模块用于收集并处理来自电弧声检测模块、电弧光检测模块和电流检测模块的信号，基于预计逻辑关系对信号进行判断并进行异常警告；当电流检测模块和电弧光检测模块同时发出告警信号，则判断发生故障电弧，同时电弧声检测模块进行故障定位；当仅有电弧声检测模块发出告警信号，电弧光检测模块和电流检测模块均未发出告警信号，则判断为噪音干扰，电池模组正常运行。本发明可显著提高电池模组运行的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119596200A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411791482.7
申请日：2024-12-06
Applicant: 国网陕西省电力有限公司电力科学研究院 , 国网(西安)环保技术中心有限公司
IPC: G01R31/52 , G01R19/165 , G01R19/25 , G01R15/18 , G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种直流漏电流传感器及储能系统绝缘状态监测方法，直流漏电流传感器包括双绕组磁环、信号处理电路和漏电流告警模块；当储能系统直流侧存在漏电流时，双绕组磁环感应储能系统直流侧的漏电流信号，信号处理电路对漏电流信号进行处理，产生使双绕组磁环保持零磁通状态的电压信号，漏电流告警模块对电压信号进行处理和转换，得到储能系统直流侧的直流漏电流信息并进行告警，该直流漏电流传感器基于磁调制技术，可以通过监测储能系统直流侧漏电流大小来判断储能系统绝缘状态，以解决传统利用绝缘阻抗监测绝缘状态效果差，精度低，可靠性差的问题，实现对储能电池直流侧的漏电监测，并提前预警，大大减少储能系统电气火灾发生的可能。
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公开(公告)号：CN116990686A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310967551.4
申请日：2023-08-02
Applicant: 国网陕西省电力有限公司电力科学研究院 , 国网(西安)环保技术中心有限公司
IPC: G01R31/36 , G01R31/385 , G01R21/00
Abstract: 本发明属于电池测试技术领域，公开了一种电池仓并联的电池性能测试方法，其包括：将两个电池仓A、B并联，使用多电池仓间的协调控制方法对两个电池仓A、B进行功率控制，进行功率控制测试、能效测试并获得测试结果；其中，对电池仓A、B的测试同时发令，且保持电池仓A、B的时钟同步。本发明提供的技术方案，可对多个电池仓同时进行并联测试，能够有效提高电池测试效率，并可减少对电网容量的需求，减小测试能耗。
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公开(公告)号：CN119511093A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411551730.0
申请日：2024-11-01
Applicant: 国家电网有限公司 , 西安交通大学 , 国网陕西省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/096 , G06N3/0455 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种电池健康状态预测方法、系统、设备及介质，属于电池状态估计领域，其方法包括如下步骤：获取电池原始电化学阻抗谱EIS数据；将原始EIS数据输入自动编码器，使用自动编码器将原始EIS数据压缩成低维向量，并将低维向量分割为多个时间序列；将多个时间序列输入域自适应神经网络DANN，使用DANN对时间序列进行特征提取，得到域不变特征，根据域不变特征对电池健康状态进行预测。本发明通过自动编码器对原始EIS数据进行降维处理，并提取其中的非线性特征，结合域自适应神经网络DANN模型，能够提取域不变特征，提高模型的泛化能力。
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