摘要
本申请涉及电能存储领域,具体涉及一种过载不平衡自动调节补偿充放电储能系统。其采用基于深度学习的人工智能技术对电网状态、电价信息和储能电池状态进行数据监控和分析处理,挖掘出电网状态、电价信息和电池状态的时序变化信息,进而基于三者之间的依赖关系,智能生成充放电策略。这样,可以实现对储能系统的动态调节,有效补偿电网的过载和不平衡问题,提高设备利用率,同时确保电力系统的稳定运行和用户的电力服务质量。
技术关键词
充放电策略
时序
充放电储能
空洞卷积神经网络
交互注意力
电池状态参数
编码模块
多参数
储能电池
Softmax函数
序列
交互特征
特征值
协方差矩阵
功率转换系统
通道
系统为您推荐了相关专利信息
时序特征
纤维水泥板
自动控制方法
速度
编码向量
微电网
增益优化方法
出力场景
优化调度模型
柔性互联装置
抗生素
扩展特征向量
水体
活性炭
GRU神经网络
变频离心风机
节能优化方法
动态场景
风机运行状态
画像
风机转速
时序特征
锅炉运行参数
长短期记忆网络
模糊推理