摘要
本发明公开了一种电化学储能寿命衰减量化系统,涉及工业储能技术领域,该技术方案解决了容量衰减难以精确预测的问题;通过采集工作温度、电流密度、充放电电压、放电深度和工作环境湿度等数据,使用容量衰减预测模型拟合计算容量衰减指数并提前预警;同时,通过循环寿命调控模型结合储能运行相关数据集合与阻抗变化数据集合,使用深度学习算法生成循环寿命预测指数,动态调整负载以应对复杂运行条件;此外,系统通过实时监测交流阻抗值、直流内阻值、电极极化阻抗值和电解质电导率,计算内部阻抗变化值,并与寿命衰减警戒阈值比较,提供优化控制建议,缓解阻抗增加对性能的影响。
技术关键词
量化系统
寿命
电化学储能系统
电解质电导率
数据采集单元
调控模型
指数
历史运行数据
深度学习算法
数据采集模块
数据分析单元
数据处理单元
监测模块
调控单元
电池健康状况
嵌入式传感器
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寿命预测方法
空间特征提取
剩余使用寿命预测
生成对抗网络
接触网参数
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无监督学习算法
消息队列系统
数据采集单元
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更换滤网
卷轴式结构
动态算法
无线通信模块
监测单元
睡眠脑电
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认知功能衰退
耦合特征
机器学习算法
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感知控制方法
疲劳损伤状态
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压电陶瓷片