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[发明专利]一种基于CNN-Bi-LSTM的SOC估计方法-CN202310835282.6在审
发明人： 朱毛赛;肖勇军;翟伟峥;韩乐聪 -专利权人：林源电力（南京）有限公司
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本发明提供一种基于CNN‑Bi‑LSTM的SOC估计方法，包括对数据集进行Savitzky‑Golay滤波和归一化处理；根据采集的电池参数构建1D‑CNN模型，利用构建的1D‑CNN对获取的电池参数进行深层特征提取，捕获更多相关的特征用于估计，提高估计的准确度；根据1D‑CNN的输出情况构建Bi‑LSTM网络，提取不同时刻的时序特征；利用全连接层将特征通过非线性变化后映射为最终的SOC估计。本发明利用Bi‑LSTM从正向和反向读取特征参数，学习电池SOC在过去、未来的信息和当前信息之间的时序关系，增强模型的特征提取能力，有效提高估计的准确度。
一种基于 cnn bi lstm soc 估计方法

[实用新型]一种全钒液流结构-CN202320627243.2有效
发明人：侍留存;朱毛赛 -专利权人：林源电力（南京）有限公司
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： H01M8/2475 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种全钒液流结构，属于全钒液流技术领域，其中，包括收纳盒，所述收纳盒的内壁底部固定连接有两个安装座，两个所述安装座的顶部卡接有同一个电池框体，所述电池框体通过锁紧螺杆卡接有集流体，所述电池框体的正面固定连接有分类标签，所述收纳盒的两侧均固定连接有密封垫。其有益效果是，通过设置收纳盒和安装座，方便针对电池进行收纳保护，通过设置密封垫，方便针对收纳盒进行保护，通过设置散热口，方便针对电池使用时进行通风散热，方便电池长时间进行使用，通过设置分类标签，方便针对电池的型号进行标记，方便工作人员进行查看，通过固定框、卡接架和干燥剂板，方便对固定框内进行除湿防潮。
一种全钒液流结构

[实用新型]一体化钒液流电池中框板-CN202320627641.4有效
发明人： 朱毛赛;侍留存 -专利权人：林源电力（南京）有限公司
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： H01M8/0273 文献下载
摘要：本实用新型公开了一体化钒液流电池中框板，属于中框板技术领域，其中，包括中框板本体，所述中框板本体上开设有四个定位孔，四个所述定位孔在中框板本体上呈十字形分布，所述中框板本体上开设有一组第一固定孔，所述中框板本体内固定连接有镂空腔板，所述中框板本体上开设有进液通道和出液通道，且所述中框板本体上开设有第一导流槽和第二导流槽。通过设置定位孔，预先对中框板本体进行定位，再进行固定，可有效的避免中框板本体在安装时晃动，导致划伤电极板或电堆单元，从而降低组装难度，提高组装效率，通过密封垫圈的设置，提高中框板本体之间的密封效果，防止液流外泄。
一体化流电池中框板

[发明专利]一种基于开关电感的高增益准Z源三端口DC-DC变换器-CN202310574392.1在审
发明人：李蕊;徐鹏生;朱毛赛;肖勇军 -专利权人：林源电力（南京）有限公司
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： H02M3/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于开关电感的高增益准Z源三端口DC‑DC变换器，包括主电源电路(2)，所述主电源电路(2)的正极与负极之间依次串接有正向的第一二极管D1、第一电感L1、正向的第六二极管D6、反向的第三电容C3，所述第三电容C3并接有负载R和用于控制通断的第一功率开关管S1；所述第一电感L1输出端与第一功率开关管S1的源极之间串接二级升压电路(1)，所述第一功率开关管S1的漏极与主电源电路(2)的负极电连接，所述二级升压电路(1)内包括有若干并联的同步储能电感，同步储能电感用于与第一电感L1同步充电并串接放电，以提高变换器的电压增益。本发明能够同时提高变换器的集成度和升压性能。
一种基于开关电感增益端口 dc 变换器

[发明专利]一种基于SAE-ACO-SVM的SOC估计方法-CN202310595331.3在审
发明人： 朱毛赛;肖勇军;穆福举;陈振亚 -专利权人：林源电力（南京）有限公司
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SAE‑ACO‑SVM的SOC估计方法，其技术方案要点是包括对数据集进行数据清洗、EMD+FastICA去噪和归一化预处理，提高数据可分性；根据用于SOC估计的电池参数设计SAE模型，对数据进行深层次的特征提取及降维处理，降低SOC估计模型计算量的同时保证了模型性能；利用ACO算法优化SVM的惩罚参数，选取最优参数用于估计，提高模型的估计效果。相较于现有技术，发明能滤除来自设备、环境等的噪声，挖掘多个电池参数的深层次信息并压缩，能够降低SOC估计的计算量，提高估计的效果。
一种基于 sae aco svm soc 估计方法

[发明专利]一种基于串并联有源电阻的并网逆变器谐波振荡控制方法-CN202310567611.3在审
发明人：徐鹏生;李蕊;朱毛赛;肖勇军 -专利权人：林源电力（南京）有限公司
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： H02J3/01 文献下载
摘要：本发明提供一种基于串并联有源电阻的并网逆变器谐波振荡控制方法，包括步骤一，依据并网电压和并网电流确定谐波电压分量Vpcch和谐波电流分量Igh；步骤二，依据谐波电压分量Vpcch调整并接有源阻尼电路的并联等效阻值Rp，以调整有源阻尼装置的输出电压，依据谐波电流分量Igh调整串接有源阻尼电路的串联等效阻值Rs，以调整有源阻尼装置的输出电流。本发明能够抑制弱电网下并网逆变器输出电能的谐波问题，同时降低因为逆变器多机并联产生环流导致的能量损耗。
一种基于串并联有源电阻并网逆变器谐波振荡控制方法

[实用新型]框架管式全钒液流电池-CN202320626871.9有效
发明人：侍留存;朱毛赛 -专利权人：林源电力（南京）有限公司
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： H01M8/18 文献下载
摘要：本实用新型公开了框架管式全钒液流电池，属于电池技术领域，其中，包括框架主体，所述框架主体的一侧开设有第一进液口和第二进液口，所述框架主体的内部开设有第一腔体和第二腔体，所述第一腔体的内部设置有离子交换膜，所述第一腔体的内壁两侧分别固定连接有正电极和负电极，所述第二腔体的内部设置有第一循环输送泵和第二循环输送泵。通过第一进液口、第二进液口、螺纹杆、旋钮、活塞和伸缩管等的设置，实现通过第一进液口和第二进液口将不同电解液输送到第一腔体的内部，以及转动旋钮通过螺纹杆带动活塞移动，并使移动的活塞对正极电解质筒和负极电解质筒的容量进行调节，从而对全钒液流电池的储能容量进行调节。
框架管式全钒液流电

[发明专利]一种低成本焊丝多维用量连续测量装置及测量方法-CN202211022829.2有效
发明人： 朱毛赛;李波 -专利权人：苏芯物联技术（南京）有限公司
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G01D5/26 文献下载
摘要：本发明提供了一种低成本焊丝多维用量连续测量装置及测量方法，测量装置分别与编码器和边缘网关实时通信；测量装置包括内置定时器的MCU微控制器和实时显示焊丝多维用量的LCD数显屏；相比于传统数据采集模块需要依赖特定数据采集装置和软硬件，大幅节省硬件成本；所述测量装置通过内置定时器定时触发，读取编码器计数值，并记录相邻两次计数间隔时间，实时计算包括送丝量和送丝速度的焊丝多维用量数据；此外，本发明通过内置编码器计数溢出判断方法及溢出处理算法，有效解决了编码器计数溢出造成的送丝量、送丝速度计算错误的问题，实现了焊丝多维用量数据的准确、连续测量。
一种低成本焊丝多维用量连续测量装置测量方法

[发明专利]一种基于高频焊接时序数据的烧穿故障预测方法-CN202210739975.0有效
发明人：田慧云;李波;朱毛赛 -专利权人：苏芯物联技术（南京）有限公司
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高频焊接时序数据的烧穿故障预测方法，包括：采集正常焊接和烧穿故障发生时的高频焊接时序数据，并以N秒为窗口进行滑窗采样，以每个窗口的未来两秒是否发生烧穿故障为标签进行样本标注，生成数据样本集；而后以TCN为主体结构搭建FPN特征融合网络模型，利用生成的数据样本集进行训练；对于新的实时高频焊接时序数据，按照N秒进行滑窗输入到模型中进行实时预测。本发明不需要人工构建特征，针对新的高频焊接时序数据，仅通过并行的矩阵运算即可实时给出预测结果，具有强实时性，更具实用价值。另外，相较于单独的TCN网络，加入了FPN特征金字塔结构之后，能够有效提高模型预测的准确率。
一种基于高频焊接时序数据故障预测方法

[发明专利]一种普适焊接起弧实时智能检测方法及系统-CN202210205511.1有效
发明人：田慧云;李波;朱毛赛;姚志豪;王祖明 -专利权人：苏芯物联技术（南京）有限公司
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种普适焊接起弧实时智能检测方法及系统，该方法包括：首先对采集的高频电流数据进行滑窗采样以及样本筛选，并对筛选出的样本进行起弧状态标注，从而生成数据样本集；针对生成的数据样本进行特征构造，以获取各个样本的特征集合；结合构造的特征集合，利用机器学习分类算法进行模型训练，得到起弧事件的检测模型；最后通过训练好的检测模型对新的高频电流数据进行起弧事件的实时检测。本发明采用低成本电流传感器实时采集焊接过程中的电流数据，并基于对真实工业焊接起弧数据的细致研究，设计了一种基于起弧信号机理的特征算法，可以实现在电焊机超过百种的复杂状态中准确描述起弧状态，具有较高的普适性、准确性和实用性。
一种焊接实时智能检测方法系统

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