[發明專利]退役動力電池梯次利用政策智能模擬方法及裝置

在審

• 申請號: 202210463182.0
• 申請日: 2022-04-28
• 公開（公告）號: CN114841348A
• 公開（公告）日: 2022-08-02
• 發明（設計）人: 閆湖;黃碧斌;馮凱輝;胡靜;李瓊慧;王彩霞;洪博文;李娜娜;孟子涵
• 申請（專利權）人: 國網能源研究院有限公司;國網江蘇省電力有限公司電力科學研究院
• 主分類號: G06N5/02
• 分類號: G06N5/02;G06N3/04;G06Q10/06;G06Q50/26;H01M10/54
• 代理公司: 北京八月瓜知識產權代理有限公司 11543
• 代理人: 秦瑩

本說明書實施例提供了一種退役動力電池梯次利用政策智能模擬方法及裝置，其中，方法包括：構建退役動力電池梯次利用政策知識化表達空間；基于所述退役動力電池梯次利用政策知識化表達空間構建退役動力電池梯次利用政策智能模擬模型；基于所述退役動力電池梯次利用政策智能模擬模型進行退役動力電池遠景推理。

技術領域

本文件涉及電網管理技術領域，尤其涉及一種退役動力電池梯次利用政策智能模擬方法及裝置。

背景技術

隨著第一代電動汽車接近報廢年限，大量退役動力電池將開始進入市場。動力電池梯次利用對于促進循環經濟發展具有重要意義，發展循環經濟作為提升資源利用效率、減少溫室氣體排放的重要路徑，可實現資源的閉路循環，有效促進資源節約集約循環利用，對保障國家資源安全，以及高水平建設生態文明，具有重大意義。

為評估政策是否能按預期有效激勵退役動力電池回收，需要對政策影響開展事前預測評估分析，通過分析政策執行效果和外部條件變化對政策成效的影響分析，及時采用相應的解決措施，篩選符合退役動力電池發展的政策組合。

模糊系統抓住了人類語言模糊的特點，適合表達那些模糊或不定性的知識，這在政策文件等描述中廣泛存在，但模糊系統缺乏學習和自適應能力，將模糊系統和神經網絡結合起來已成為重要研究方向。采用神經網絡的模糊控制，對知識的表達并不是顯示的一條條規則，而是把這規則隱含在分布式式網絡中，在實際控制應用中，不必進行復雜費時的規則搜索、推理，而只需要通過高速并行的分布式計算就可產生輸出結果。模糊神經網絡系統中輸入、輸出信號通過神經網絡中輸人、輸出節點表示，神經網絡中隱含層節點用來表示隸屬函數和模糊規則，模糊系統推理能力在神經網絡并行信息處理能力下大大提高。

發明內容

本發明的目的在于提供一種退役動力電池梯次利用政策智能模擬方法及裝置，旨在解決現有技術中的上述問題。

本發明提供一種退役動力電池梯次利用政策智能模擬方法，包括：

構建退役動力電池梯次利用政策知識化表達空間；

基于所述退役動力電池梯次利用政策知識化表達空間構建退役動力電池梯次利用政策智能模擬模型；

基于所述退役動力電池梯次利用政策智能模擬模型進行退役動力電池遠景推理。

本發明提供一種退役動力電池梯次利用政策智能模擬裝置，包括：

第一構建模塊，用于構建退役動力電池梯次利用政策知識化表達空間；

第二構建模塊，用于基于所述退役動力電池梯次利用政策知識化表達空間構建退役動力電池梯次利用政策智能模擬模型；

推理模塊，用于基于所述退役動力電池梯次利用政策智能模擬模型進行退役動力電池遠景推理。

采用本發明實施例，能夠實現退役動力電池梯次利用政策智能模擬。

附圖說明

為了更清楚地說明本說明書一個或多個實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本說明書中記載的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發明實施例的退役動力電池梯次利用政策智能模擬方法的流程圖；

圖2是本發明實施例的模糊神經網絡的結構示意圖；

圖3是本發明實施例的退役動力電池梯次利用政策智能模擬裝置的示意圖。

具體實施方式

本發明實施例提供了一種退役動力電池梯次利用政策智能模擬方法，并對退役動力電池梯次利用政策空間構建、政策智能模擬算法進行了詳細闡述。