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申请/专利权人：兰州交通大学
申请日：2024-04-01
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261082A
主分类号：G06F30/28
分类号：G06F30/28;G06F30/27;G06F18/25;G06F119/14;G06F113/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明涉及储能系统的技术领域，公开了在线数据融合降阶机理储能系统状态估计与预测方法，包括以下步骤：1、降阶机理模型输入输出参数确定；2、导出交叉工况的数值仿真数据，获得降阶机理模型的训练集原数据；3、得到降阶机理模型的数据训练集；4、对降阶机理模型进行训练，获得离线的降阶机理模型，切换至仿真运行工况，结合仿真数据对训练好的降阶机理模型进行验证；5、储能系统运行，形成在线数据融合降阶机理模型的数字孪生体；6、结合在线数据与数字孪生体，进行储能系统内部动力学以及热力学过程的电化学参数或等效电路参数在线反演，在线估计及预测故障单体，获得评估及预测数据。
主权项：1.在线数据融合降阶机理储能系统状态估计与预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1、降阶机理模型输入输出参数确定；2、自定义时间区间的节点参数，导出所述交叉工况的数值仿真数据，通过仿真获得降阶机理模型的训练集原数据；3、获得所有节点的节点状态值，完成网格数据的预处理，得到降阶机理模型的数据训练集；4、对所述降阶机理模型进行训练，获得离线的降阶机理模型，切换至仿真运行工况，结合机理模型仿真数据对训练好的降阶机理模型进行验证；5、储能系统运行，通过监测获得的在线数据对降阶机理模型进行校验与更新，形成在线数据融合降阶机理模型的数字孪生体；6、在线数据传输给数据处理模块进行预处理，将预处理后的在线数据进行特征识别，结合在线数据与数字孪生体，进行储能系统内部动力学以及热力学过程的电化学参数或等效电路参数在线反演，在线估计及预测故障单体，获得评估及预测数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州交通大学 在线数据融合降阶机理储能系统状态估计与预测方法
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