摘要
本申请涉及新能源技术领域,公开了基于人工智能的新能源储能优化方法,包括以下步骤:步骤一、收集来自新能源发电系统的实时数据;步骤二、利用深度学习算法和机器学习技术建立预测模型,预测发电量和用电需求;步骤三、根据所述预测模型和实时数据,动态调整储能系统的充放电策略,以对能量的高效存储和释放;步骤四、将所述储能优化方法与能效管理系统集成,提供能效分析、需求响应管理和碳排放监测功能。通过采用深度学习和机器学习技术建立的高精度预测模型,能够准确预测未来一段时间内的发电量和用电需求,依据这些预测结果,系统可以动态调整储能设备的充放电策略,实现能量的高效存储和释放,减少能源浪费。
技术关键词
新能源储能优化
需求响应管理
能效管理系统
新能源发电系统
充放电策略
储能系统
机器学习技术
实时数据
建立预测模型
天气状况数据
深度学习算法
发电量
实时监测设备
数据收集模块
机器学习算法分析
电池储能设备
区块链技术
联网设备
系统为您推荐了相关专利信息
压力发电装置
监测控制模块
水轮机
储能模块
智能控制器
编码器
单体电池
多层感知机
充放电数据
电池健康状态评估
平抑光伏波动
优化调度方法
储能系统
多场景
充放电控制策略
新能源汽车充电站
电池充电效率
需求预测模型
智能充放电
充放电策略