内蒙古工业大学-内蒙古电力集团_新型电力系统规模化储能态势感知研究与应用

SES新型电力系统规模化储能态势感知研究与应用王顺利放授，博导，内原古工业大学电力学院学术院长，指点储能研究院常务副院长，北京创新学会学术亚员，内家古电力集团大青出实验室副总终理RSAFelowTTelowEEESenioMembe国家电塑安全质整橙滤中心学术带实人省级天府青城科技人才者级海外高层次留学人才，省级A类天府英才中国科技城菌批学术和接术带头人，全球前2%顶尖科学家百楚信能研究房大规储能技术士专家工作站大保限国能校术容育部工理研究中心01研究背景目录CONTENT02研究内容03研究成果01研究背景ResearchBackground研究背景随着新型电力系统等新兴产业的持续发展，对大容量强续航能力长循环寿命和高可靠性的规模化储能系统需求不断提高电芯安全C主动天火研究背景自前核心技术难题安全性可靠性储能系统寿命预估工况适准确性应性研究背景SES智慧储能研究院，结合国家双碳背景，通过产学研深度融合，聚焦开展储能系统在线安全监测技术研究，实现核心技术产业化应用跨越发展新能源汽车动力电池减轻环境污染，缓解对储能系统安全管理提化石燃料过度消耗所发展可再生能源精能电站出更高的挑战和要求造成的能源枯竭危机[风光等)新发居理做好康达职中部打赢低磺转型硬技研究背景SES王顺利，教授，博导，学术院长，智慧储能研究院-常务副院长国家电器安全质量检测中心学术带头人JET Fellow RsA Fellow全球前2%顶尖科学家天府青城省级科技人才省级海外高层次留学人才科技创新人才团队领衔专家研究背景SES采用梯队化传承机制，致力于打造具有国际影响力的创新团队日承担国家自然科学基金，国家重点研发企业委托科研项自56项①在智慧储能研究领域S04-1区TOP等期利旺爱表章258篇口获批授权国际/国内发明专利等知识产权53项获第48届日内瓦发明展金奖等科技奖励23项：口与Rohert Gurdon UniversityAalborg University，北理工，中科大等高校联合，国家电网、中物院，中电集团等单位合作，研发了多台套借能系统自动化测控设备。扫相关研究成果已在多家草位使用提高了其可靠性并逐步护展其应用领域，社会和经济效益显著02研究内容ResearchContent研究内容EES智慧储能系统状态监测与管控核心技术（三段法星（四万度用层RR153理论基础管理策路理昌标学学电压电电压电话物理学统计学温在时间温度时间安全单韵安全性底安全晨佳电流力学机械工程能流了勒最佳电仪器科学游料多数领测热营理故字享生界半化学工程高一数性PACK择式SOX RUX电气工程均物温场模型多教模型修数长考命刷文护电子科学模拟电压美教识计草时间券电管理工程码换理！久改克电！模拟温度可用款摄信息诚信老化过程可克性/薄机系统级然能高互联性潜科学与工程单元协离宜夏杂度一价件系能样/经济性网联/梯次利用研究内容SES科技创新针对储能系统安全可靠应用目标，进行储能管理和复杂工况安全监测核心技术研究考虑测量参数中多重噪声，实破信息特征提取，性能状态评估与安全监测等关健难题回创下适用于尊杂工况的储能系统参数高精度时变数检测与建模体系创新，解决参数高特世检现难题，11数抵来集，12机理/机制，13等效模型，14偿真计算：1.5系航设计可创新，基于信息魅合的实时安全评估建模理论前沿探素，解决模型适血性和对格物证是取难题电，2工状志估计，21手数预测，23务数押证，24诊断方法，2.5数据处理！可正创研制高可靠性储能系统安全监测接心模块解决杂工品与高精快谨检测之间的自有痛，3工要全常理，32热管理33充电营理，3.4均街管理：33测试标准新王真有智能化和网络化特征的新一代电源测控系统技术创新，突破高可靠性储能系统实的安全监高关键技术壁口创新，融合经济社会和生态环境效益为体的解代精能技术集成创新，克服现代储能技术产业链系统级规划和设计不足的缺降。5.1安全应用5.2持久应用：5.3环保应用，54高效点，55回收利用研究内容1-基础层SES1.适于复杂工况的储能系统高精度时变参数检测与建模体系创新提出信号贝叶斯序决策检测滤波方法形成具有自主知识产权的高精度研发双重放大隔离和多蛋M防护技水空技术器件关现集工况环境中心研制自鞋可控安全监测器件研究内容1-多物理域动力学耦合与解耦建模E5成果描述：构建集总参数多初或需合模型，提出自适应多时间尺度解耦和辨识策略， 实现内部复杂的动力学为解及关健状态的高精度活计研究内容1-多时间尺度集总电特性建模5ES成果描述：针对多时间尺度效应特征考虑开路电压滞回特性，建立强适用性集总电特性研究内1-全周期老化情形动态迁移建模55成果描述建业市模型，将迁移因子加入到函数关系式中，形成迁移矩阵运用黄火虫优化粒子滤波算法校正和更新迁移矩阵，实现模型参数的动态调整H研究内容1动态电流-温度混合修正建模SE5成果描述构建车修正根型通过其迁移学习机制优化解决梯度问题，并增强对各种工作条件的泛化能力，降低训练成本并提高估计精度。研究内容2-算法层SES完著高可靠性模型参数辨识理论提出高精度/低延时短时间尺度状态估计新方法构建全生命周期长时间尺度状态预估新模型形成多尺度状态协同估计新策略研究内容2.1-递推最小一乘模型参数识SES成果描述：引入压缩因子粒子群算法，优化遇遗忘因子递推最小三乘（FFRLS）算法中的遗总因子提高价RC等效电路模型模型参数识准确件研究内容2.1-动态权重粒子群优化模型参数辨识SE成果描述：将压缩因子引入粒子群优化PSO算法，使局部搜素能力与全局搜素能力处于平状态引入自适应变动的惯性权重，解决动态的求解过程，进行更精确局部押研究内容2.1-多维优化平滑变结构参数辨识成果描述：设计变增益和平方根处理的多维优化平滑变结构（TSVSF）尊法融和基于时变折息因子在线最小亚乘法！增强解只精意与输出稳定性。研究内容2.2-前馈长短期记忆全周期SOC估计SES成果描述：改进前馈长短期记忆（FF-LSTM）建模方法，综合考虑参数电流，电庄和温度变化惠实现精确的全生命周期SOC估计研究内容2.2-基于注意力修正机制的特征提取SES成果描述，利用多头注意力与自注意力机制，提高模型特征提取与特征处速的能力，解决了多维数据中存在的并实现SOC的精确估计1b研究内容2.2-门控神经网络估计性能优化成果描述：利用黏菌优化算法搜索能力，结合简化门控网络单元模型（SGRN）降低模型复杂虚的同时优化网络修数，提高SOC估计精度研究内容2.2-双向闻控循环滤波SOE估计SES成果挂述：提出数据驱动和滤波算法相结合的建模思想构建基于GRU的双向预估模型结合带有时变有界层的平滑变结构滤波算法，有效解决建模过程的强依靠问最研究内容2.2-多限制因子融合SOP估算成果描述：分折离线辨识下参数拟合的影响，设计在线多限制因子融合SOP估算方法，以提高算法可靠性和真结果的准确性研究内容2.3-多层优化极限学习健康状态评估SES成果描述：构建多层优化极限学习机（ML-ELM）模型，进行初始SDH估算，利用模函数参数模拟，送代更新完成参数优化过程，从而提铁态质测定研究内容2.4-迟滞-双极化SOC/SOE联合估计成果描述：建立迟滞效应-双极化模型，提出限定记忆最小二乘在