摘要
本发明涉及储能系统技术领域,尤其涉及基于大数据分析的储能系统充放电策略优化方法;技术问题:传统的储能系统充放电策略难以适应动态变化的电网环境和用户需求,导致储能系统的能量利用率低,充放电效率低下,由于缺乏有效的故障预测和监测手段,储能系统的关键部件容易出现故障,影响系统的正常运行和寿命;技术方案:基于大数据分析的储能系统充放电策略优化方法,包括有基于数据分析结果,建立时间序列预测模型和粒子群算法优化模型;本发明通过大数据分析和机器学习算法能够精准预测储能系统的未来状态和需求,从而制定出最优的充放电策略;不仅提高了储能系统的能量利用率,还显著提升了充放电效率,降低了运行成本。
技术关键词
充放电策略
储能系统充放电
策略优化方法
时间序列预测模型
数据分析平台
充放电功率
故障预测模型
粒子群算法优化
随机森林模型
监控设备
参数
仿真平台
监测设备
能量分布特征
机器学习算法
短时傅里叶变换
构建预测模型
传感器
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隧洞
压力管道水流惯性
策略优化方法
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区块链技术
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日志
深度强化学习
调度系统
充放电功率
储能电站
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短波电台
报文
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