基于边缘计算的储能集群动态优化控制系统

本发明公开了基于边缘计算的储能集群动态优化控制系统，涉及储能集群技术领域，包括采集储能集群历史数据和边缘节点的本地数据；使用ARIMA模型进行时间序列的预测，使用BP神经网络进行非线性误差的识别和修正，输出最终功率预测值。本发明所述方法通过ARIMA的短期趋势预测和BP神经网络的误差修正，能够更迅速地响应功率波动，优化功率分配，确保储能系统在电网中的稳定运行，通过在每个边缘节点上进行本地BP神经网络模型训练，能够充分利用分布式计算资源，通过双层优化模型的协同作用下，将输出最终的功率分配方案和传输路径优化结果，确保在负载需求和电力供给的波动下，能够高效运行，减少能耗并最大化可再生能源的利用。