|
| 基于人工智能的电动汽车电池状态评估与安全预警解决方案 |
|
| |
|
| 摘要点击次数: 55 |
| 全文下载次数: 1 |
| 中文摘要: |
| 针对规模化电动汽车与电网互动（V2G）面临的电池安全管理难题，提出基于人工智能的电池状态评估与安全预警方案。重点分析大规模 V2G 应用对配电网稳定性的影响、电池故障的连锁效应及多类型资源协同调控的复杂性；针对现有技术在配网视角评估、市场化运行和海量数据处理方面的不足，提出 3 项关键解决方案，即融合配电网运行参数的双通道长短期记忆网络（LSTM）评估方案，台区毫秒级、馈线分钟级、变电站小时级的多时空尺度分层预警方案，考虑分时电价和安全约束的智能充放电决策方案，分别从状态评估、安全预警和充放电决策三个维度，构建完整的 V2G 安全管理技术体系。研究结果表明，通过将电池从孤立的储能单元转变为配电网的有机组成部分，可从被动故障响应转向主动风险预防，从单一安全约束转向安全与经济的协同优化，进而实现 V2G 场景下的车网协同安全管理。 |
| 英文摘要: |
| |
| 查看全文 查看/发表评论 |
| 关闭 |
|
|
|
