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储能诊断运维平台
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来源地:北京市-北京市-海淀区
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    基于电池运行的历史数据,建立加速老化条件下的多层级衰减预测模型,确定加速边界。基于迁移学习算法建立加速老化与自然老化之间的映射关系,生成长年限的电池老化路径。开发出一套集成模型仿真与寿命管理的数字化储能系统的综合管理平台,对储能系统的用电安全进行集中式与可视化管理。 提出基于典型故障特征提取及安全预警方案,减少误报率与漏报率;实施安全风险较高的内短路和析锂故障等典型故障早期在线预警;对过充、过放、过流、过温、内短路、析锂等电-热综合故障集成到综合管理平台上,构建面向储能运行安全的电化学储能系统的诊断运维平台。
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      夏蕊 

        

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