典型文献
基于前兆信息的可重构梯次电池储能系统安全风险评估
文献摘要：
为实现对可重构梯次电池储能系统的安全风险评估,需对其相关安全风险进行识别和排序,从而找出威胁性最大的安全风险信息,进行针对性预防.通过引入前兆信息理论,对其可能触发安全事故的前兆信息进行识别;为消除TOPSIS算法在对多决策指标进行排序时存在的人为因素和主观因素而引起的随机性,对基础的云模型进行改进.将云模型决策矩阵的评价信息由"概率""影响"的基础上增加"预测性""紧急性"与"灵活性"至5条,再通过组合赋权,建立改进云模型-组合赋权-TOPSIS算法模型,用于多决策指标下前兆信息的排序.最后对可重构梯次电池储能系统的前兆信息的排序结果进行仿真对比分析.对比结果表明,改进的云模型-组合赋权-TOPSIS算法在对可重构梯次电池储能系统的前兆信息进行排序时更准确,克服了传统TOPSIS算法的不足.
文献关键词：
可重构;梯次电池;电化学储能;云模型分析;前兆信息;TOPSIS
中图分类号：
作者姓名：
吴岩;田培根;肖曦;曹媛;于璐;张永密
作者机构：
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,葫芦岛 123000;清华大学电机工程与应用电子技术系,北京 100084;西安理工大学电气工程学院,西安 710048;华电内蒙古能源有限公司,呼和浩特 010000
文献出处：
引用格式：
[1]吴岩;田培根;肖曦;曹媛;于璐;张永密-.基于前兆信息的可重构梯次电池储能系统安全风险评估)[J].太阳能学报,2022(04):36-45
A类：
B类：
前兆信息,可重构,梯次电池,电池储能系统,储能系统安全,安全风险评估,威胁性,风险信息,行针,针对性预防,信息理论,安全事故,TOPSIS,决策指标,序时,人为因素,主观因素,随机性,模型决策,决策矩阵,组合赋权,改进云模型,算法模型,仿真对比,电化学储能,云模型分析
AB值：
0.262179
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