2024年3月5日 · 该程序参考文献《考虑寿命损耗的微网电池储能容量优化配置》模型,以购售电成本、燃料成本和储能寿命损耗成本三者之和为目标函数,创新考虑储能寿命损耗约束、放电深度约束和储能循环次数约束,程序增加三类负荷需求响应内容,之前参考该文献的鲁棒
2024年5月6日 · 为此,本工作提出基于递归图多尺度特征的锂离子电池剩余寿命预测方法,用于解决从一维状态信号中提取关键退化特征的局限性。 鉴于递归图像内蕴含丰富的时空退化特征,首先,构建深度学习多尺度特征提取架构,通过可变大小的感受野,识别同一电压区域在多个周期内的时间维度变化以及相邻电压区域之间空间维度的递归图像时空演变,进而提取深层多尺度特
2023年3月7日 · 针对有限个日循环次数取值情况,可先固定电池储 能日循环次数,利用场景分析法分别计算电池储能寿命损耗成本,优化了电池储能寿命年限。
2024年7月22日 · 为了确保储能系统的安全方位稳定运行,精确预测锂离子电池的剩余使用寿命(Remaining Useful Life, RUL)至关重要。 本文提出了一种基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)和结合dropout技术的长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)相结合的综合预测模型,可有效提高锂
2023年12月19日 · 针对储能系统离子电池剩余寿命预测的相关理论问题进行研究,并联合储能数据预处理标准与计算机VMD-LSTM-GPR模型,计算锂离子电池的容量退化能力,从而评估剩余电池寿命,实现基于数据预处理和计算机VMD-LSTM-GPR的储能系统离子电池剩余寿命
2024年1月2日 · 随着新能源汽车和便携式电子设备的快速发展,锂离子电池作为主要的储能单元,其寿命预测问题日益受到关注。 精确预测 锂电池 的剩余寿命,对于电池管理系统 (BMS) 的优化、电池更换策略的制定以及保障设备安全方位可信赖运行至关重要。
2024年3月27日 · 文章介绍了基于Matlab和YALMIP的程序,针对微网系统设计了一个经济调度模型,考虑了电池储能的寿命损耗、放电深度和循环次数约束,并增加了三类负荷需求响应。
2024年3月6日 · 本文介绍了一种创新的微网经济调度模型,以购售电、燃料和储能寿命损耗成本为优化目标,考虑了电池储能的寿命损耗、放电深度和循环次数限制。 通过Matlab和YALMIP编程,实现了包括风电、光伏、燃气轮机和三类负荷需求响应的计算。
2024年12月17日 · 通过使用如支持向量机、随机森林、深度学习等算法,能够实时分析电池在不同环境条件下的表现,预测其剩余寿命,并为电池管理系统提供决策支持。
6 天之前 · 本文提出一种基于蚁狮优化算法 (Ant Lion Optimizer, ALO) 和支持向量回归 (Support Vector Regression, SVR) 的锂离子电池RUL预测方法,即ALO-SVR模型。 该模型利用ALO算法优化SVR模型的参数,以提高预测精确度。 通过对公开数据集的仿真实验,验证了ALO-SVR模型的有效性,并与其他预测模型进行了对比分析,结果表明ALO-SVR模型具有更高的预测精确度和鲁