摘要
本发明公开了一种基于风光柴储分队级储能的微电网电源系统,属于智能微电网技术领域。该系统通过对发电数据和气象数据进行分析,建立LSTM模型,对风力发电量和光伏发电量进行预测,根据预测结果计算发电设备的磨损程度,并建立设备效率分析模型,拟合发电设备的磨损程度、维护次数和发电效率损耗值之间的关系曲线,计算当前发电设备的发电效率损耗值,制定了一套有效的发电设备维护评估体系,使用户能够直观地对当前发电设备的磨损程度进行评估;根据未来气象数据和当前发电设备的发电效率损耗值,对发电设备维护进行判断,避免了不必要的资源浪费,同时,降低了发电设备的运维管理成本,提高了发电效率。
技术关键词
发电设备
风力发电量
光伏发电量
风光柴储
智能监测模块
储能管理
风力发电机组
电源系统
柴油发电机
风力发电管理
损耗
网络气象
LSTM模型
控制储能装置
数据获取单元
光伏发电预测
系统为您推荐了相关专利信息
发电量预测方法
光伏电站
建立预测模型
评估预测模型
光伏阵列
电力现货交易
遗传优化算法
风险
新能源发电出力
决策方法
火力发电设备
深度学习模型
信号优化方法
时间序列特征
成分分析
导电聚噻吩
裂纹扩展长度
智能监测模块
复合材料
树脂瓦