车联网环境下储能设备健康状态评估技术
2025-02-12 13:31
No.1339227482620174336
技术概要
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本技术方案专注于储能设备健康状态管理,特别提出了一种依托车联网的储能设备健康评估方法和系统。该方法涵盖:步骤S1,收集多个储能设备的实时运行数据,包括单个电池的充放电状态;步骤S2,利用数据分析技术对收集的数据进行处理,以识别储能设备的健康状况;步骤S3,根据分析结果,对储能设备进行健康评估,并提出相应的维护建议。
背景技术
近年来,人工智能技术迅猛发展,基于数据驱动的储能健康状态评估方法得到推进。通过收集大量的储能运行数据,主要是充放电过程的电流、电压、温度等数据,经过数据处理和特征提取,利用机器学习和深度学习模型来评估储能设备性能。 但是储能运行数据都是基于完全的充放电过程,通过观察充放电过程中的数据变化,提取其中与储能健康有明显关系的特征量,并且特征量的提取因人而异,特征量的选择对模型准确性有很大的影响。过多的特征可能容易引发过拟合问题。而过少的特征则可能无法充分描述数据的特性,导致模型性能受限。 在车网互动模式下,储能设备的运行是基于当前场站的实时运行情况,由能量调控模块结合峰谷利用、光伏平抑、应急供电、充电负荷等参数进行的协同运行控制,在车网互动模式下储能设备的充放电数据具有随机和不完全的问题,可能会遗漏关键的运行信息,影响储能设备健康评估的准确性,降低了车网互动的可靠性。
实现思路
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该技术已申请专利,如用于商业用途,请联系技术所有人!
技术研发人员:
严娜徐文涛刘曙光姚燕冰刘爱忠王磊王朋飞张宗慧代翠婷唐亮刘启科陈东东
技术所属: 山东鲁软数字科技有限公司智慧能源分公司.
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