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基于区块链的智慧碳排放管理

油气与新能源 2022年第5期34卷 76-83页

作者：宋得民王得成丁鹏赵恩海严晓上海玫克生储能科技有限公司上海伏达储能数字化研究院

为了应对气候变化所带来的潜在危害,世界各国纷纷提出了各自的减排贡献度,中国也做出了“30·60”的庄严承诺,并推出了碳交易市场等一系列政策措施。作为高耗能行业,做好碳排放管理对油气公司来说尤为重要。分析了油气公司在碳资产管理... 详细信息

为了应对气候变化所带来的潜在危害,世界各国纷纷提出了各自的减排贡献度,中国也做出了“30·60”的庄严承诺,并推出了碳交易市场等一系列政策措施。作为高耗能行业,做好碳排放管理对油气公司来说尤为重要。分析了油气公司在碳资产管理中存在的主要问题,研究了利用智能物联网、区块链技术对碳排放情况进行智能化、数字化、透明化管理的方法,论述了通过长短期记忆神经网络算法合理规划购买碳配额从而降低履约风险的相关技术。基于区块链技术进行碳排放管理,可提升碳资产数据的准确性和开放性,推动油气行业向低碳生态时代迈进。

关键词：区块链物联网碳交易碳排放管理油气公司

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容量增量内阻一致性在线检测方法

储能科学与技术 2019年第6期8卷 1197-1203页

作者：徐敏刘中财严晓黄碧雄王影王炯耿上海工程技术大学上海玫克生储能科技有限公司 3. 浙江华云信息科技有限公司

电池包单体内阻的不一致会导致短板单体的过充过放,诱发渐变性故障,加剧电池组的失效,安全检测成为市场需求。本文对不同老化程度的磷酸铁锂充电曲线进行分析之后,提出一种基于容量增量的内阻一致性在线检测方法:对充电数据进行分析得... 详细信息

电池包单体内阻的不一致会导致短板单体的过充过放,诱发渐变性故障,加剧电池组的失效,安全检测成为市场需求。本文对不同老化程度的磷酸铁锂充电曲线进行分析之后,提出一种基于容量增量的内阻一致性在线检测方法:对充电数据进行分析得到容量增量峰的特征,进而表征单体之间的内阻差异,最后使用箱型图进行异常检测。使用已设计的电池检测系统对电池包进行在线检测与HPPC检测,验证对比发现:两者归一化的单体内阻分布存在较高的一致性,且容量增量在线检测方法成本低、操作简便,适用于大规模的商业电池进行内阻一致性检测,不会对工程效率以及电池组寿命产生影响。在线检测方法为锂离子电池全生命周期预防性安全检测提供方法指导。

关键词：动力电池充放电检测系统一致性锂离子电池内阻容量增量箱型图

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老化锂电池模组关键电池性能参数的量化分析

储能科学与技术 2022年第1期11卷 221-227页

作者：袁梓菡严晓杨涛复旦大学信息科学与工程学院上海200433 香港大学香港量子人工智能实验室香港999077 上海玫克生储能科技有限公司上海201600

退役的动力电池随着新能源电动汽车产业的加速发展而逐渐增多,为了对退役的锂电池进行评估、维护、梯次利用,本工作提出一种老化锂电池模组关键电池性能参数的量化分析研究方法,采用免拆解的“零时间成本”的快速检测方法,仅需要一次充... 详细信息

退役的动力电池随着新能源电动汽车产业的加速发展而逐渐增多,为了对退役的锂电池进行评估、维护、梯次利用,本工作提出一种老化锂电池模组关键电池性能参数的量化分析研究方法,采用免拆解的“零时间成本”的快速检测方法,仅需要一次充电数据即可在单体层面上对内阻、相对充电时间差值和充电截止电压等关键电池参数(key battery parameter,KBP)进行表征,通过这些KBP的箱型图检测异常单体。基于容量增量(capacity increment,IC)曲线估算各单体的可充电容量以及放电截止时刻可继续放出容量,将其与异常单体对比,提出具体的维保建议,包括均衡、替换两种方式,并给出预期效果,即可以在维护前评估该维护措施的有效性,避免无效维护。本工作共进行了三次实验,均对单体层面关键电池参数进行了量化分析,实验一由于KBP异常存在于同一单体中,因此只能进行替换维护,通过容量计算,预计维护后可提升电池包放电容量12.57%;实验二由于KBP异常存在于不同单体中,因此可以进行均衡维护,通过容量计算,预计维护后可提升整体模组放电容量的35.9%;实验三由于各单体间差异性较小,部分KBP不存在异常值,因此无需采取维护措施。

关键词：老化电池模组量化性能参数

基于LSTM-DaNN的动力电池SOC估算方法

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储能科学与技术 2020年第6期9卷 1969-1975页

作者：王一全黄碧雄严晓刘新田王影刘双宇徐华源无上海工程技术大学机械与汽车工程学院上海201600 上海玫克生储能科技有限公司上海201600 浙江华云信息科技有限公司浙江杭州310051

针对动力电池荷电状态(state of charge,SOC)的估算问题,利用长短期记忆(LSTM)循环神经网络建立SOC估算模型,以实验室恒流放电数据训练模型并测试,测试最大绝对误差为2.7%。进一步以FSEC赛车电池实测数据验证,最大测试误差为3.9%。但在... 详细信息

针对动力电池荷电状态(state of charge,SOC)的估算问题,利用长短期记忆(LSTM)循环神经网络建立SOC估算模型,以实验室恒流放电数据训练模型并测试,测试最大绝对误差为2.7%。进一步以FSEC赛车电池实测数据验证,最大测试误差为3.9%。但在工程应用时,考虑到实际运行过程中的环境复杂性以及不同驾驶习惯对动力电池造成的不一致性,需要根据车辆实际行驶工况数据对其进行训练与测试,但是由于该数据中的SOC直接由BMS报文解析而来,无法确定BMS内的SOC算法是否准确,故不能直接用作训练模型时的标签,此时需计算出正确的训练标签或借助已有标签的模型,在其基础上根据实际运行数据对其模型参数进行动态调整。为解决无标签数据的训练问题,本文采取第二种方法,首次提出将迁移学习中的领域自适应网络(DaNN)与LSTM组合形成LSTM-DaNN的SOC估算算法,利用有标签数据预先训练好LSTM模型,再将其模型参数迁移至LSTM-DaNN,最后综合有标签与无标签数据一起对LSTM-DaNN模型进行训练。测试结果表明LSTM-DaNN可以在没有实际行驶工况标签(SOC)的情况下完成训练,最大测试误差为4.8%,相比模型自适应调整前误差下降了14.1%,且保证绝对误差<5%,满足实际需求。

关键词：荷电状态(SOC) 长短期记忆(LSTM) 迁移学习领域自适应网络(DaNN)

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电池管理系统的报文采集与解析

计算机系统应用 2020年第6期29卷 132-136页

作者：任大恒严晓黄碧雄王影上海工程技术大学机械与汽车工程学院上海201620 上海玫克生储能科技有限公司上海201619

电池管理系统(BMS)主要功能是实时监控、管理动力电池组中各单体电池的正常工作,电池的各项信息被BMS以CAN报文的形式发出.通过采集和解析BMS的报文,能够对电池的性能作进一步分析评测.本文以树莓派为载体,通过设计树莓派的扩展板实现CA... 详细信息

电池管理系统(BMS)主要功能是实时监控、管理动力电池组中各单体电池的正常工作,电池的各项信息被BMS以CAN报文的形式发出.通过采集和解析BMS的报文,能够对电池的性能作进一步分析评测.本文以树莓派为载体,通过设计树莓派的扩展板实现CAN报文的采集,同时在树莓派中解析CAN协议的DBC文件格式.设计了一款可移动便携式的CAN报文采集与解析设备,并根据电池组所有电芯开路电压的解析数据对电池一致性做出快速评估.

关键词： CAN通信 DBC文件树莓派采集解析

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锂离子电池自燃事故风险监测预警分析

电子技术（上海） 2023年第12期52卷 330-331页

作者：李忠慧李进王宗宁高健周献锋江苏省安全生产科学研究院江苏210042 玫克生(浙江)储能科技有限公司浙江311100

阐述锂离子电池自燃事故的风险因素,提出锂离子电池自燃事故风险监测预警的设计方案,包括监测预警模型的构建、硬件设计和软件设计,通过实时监测电池状态,对异常数据进行融合分析,实现对锂离子电池自燃事故的预警和预防。

关键词：锂离子电池自燃事故风险监测

基于复合储能的轮胎式龙门起重机零碳动力系统

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起重运输机械 2023年第10期 74-78页

作者：吴尔卡周锐陈侠周坚勇玫克生(浙江)储能科技有限公司杭州311107 浙江大学杭州310027 宁波北仑第一集装箱码头有限公司宁波315800

轮胎式龙门起重机作为集装箱码头堆场中主要的装卸设备,实现电能替代潜力大。文中以复合储能技术为基础,提出一种离网式-电动龙门起重机,在可实现龙门起重机零排放的同时保证优异的机动灵活性,实现全堆场调度。结果表明:设计锂离子电池3... 详细信息

轮胎式龙门起重机作为集装箱码头堆场中主要的装卸设备,实现电能替代潜力大。文中以复合储能技术为基础,提出一种离网式-电动龙门起重机,在可实现龙门起重机零排放的同时保证优异的机动灵活性,实现全堆场调度。结果表明:设计锂离子电池360 kW/360 kWh、超级电容200 kW可实现离网式-电动龙门起重机持续离网作业10 h。新型的复合储能系统拓扑结构使锂电池和超级电容完全可控,且无需复杂的控制策略;复合储能技术兼顾了超级电容高比功率、高循环寿命以及锂电池高比能的特性,超级电容承担所有的制动功率与峰值功率,可有效降低锂电池放电功率和充放电频次,预计可延长锂电池使用寿命至11.7 a,提高了近1倍。

关键词：离网式-电动龙门起重机复合储能锂电池超级电容

免拆解的锂电快速检测诊断分析系统的设计与实现

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农业装备与车辆工程 2021年第9期59卷 94-98页

作者：刘子厚黄碧雄严晓王东征刘双宇上海工程技术大学机械与汽车工程学院上海市201600 上海玫克生储能科技有限公司上海市201600 浙江华云信息科技有限公司浙江省杭州市310051

设计了一套基于嵌入式Linux系统设备为主的硬件模块,配合Python与C搭建的控制端为软件模块组成了锂电快速检测诊断分析系统。该系统主要应用于电动汽车动力电池包及梯次电池的快速检测,其特点是体积轻巧便携,且能够快速诊断动力电池的... 详细信息

设计了一套基于嵌入式Linux系统设备为主的硬件模块,配合Python与C搭建的控制端为软件模块组成了锂电快速检测诊断分析系统。该系统主要应用于电动汽车动力电池包及梯次电池的快速检测,其特点是体积轻巧便携,且能够快速诊断动力电池的直流内阻、开路电压及自放电率等数据,并生成电池诊断报告;同时将数据保存到本地和云端,用于后期进一步分析。系统通过便捷且低成本的检测方式,配合云端诊断平台能够将大批量电池更好地利用起来,为完善退役电池及储能后市场提供一定的参考。

关键词：动力电池快速诊断 Python 直流内阻开路电压自放电率

基于LSTM的电动汽车SOC估算方法的研究

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农业装备与车辆工程 2020年第11期58卷 60-63页

作者：马非凡黄碧雄严晓王东征王炯耿上海工程技术大学机械与汽车工程学院上海市201620 上海玫克生储能科技有限公司上海市201620 浙江华云信息科技有限公司浙江省杭州市310000

电池包电荷状态(SOC)的估算是描述电池包健康状态、电池放电效能的重要指标,更是驾驶员对电池包剩余电量的最直观感受。基于此,本文提出了利用长短记忆模型的循环神经网络(LSTM-RNN)的模型估算车载电池包的电荷状态(SOC),代替传统卡尔... 详细信息

电池包电荷状态(SOC)的估算是描述电池包健康状态、电池放电效能的重要指标,更是驾驶员对电池包剩余电量的最直观感受。基于此,本文提出了利用长短记忆模型的循环神经网络(LSTM-RNN)的模型估算车载电池包的电荷状态(SOC),代替传统卡尔曼滤波法(KF)进行SOC估算的方式。LSTM是一种纯数据驱动的在线学习以及预测的模型,节省了在实验室长期试验测量的工作成本。训练结果表明,LSTM具有足够的准确性和泛化性。

关键词：锂电池管理系统长短记忆电荷状态(SOC) 估算方法