摘要
本发明提供一种快速部署移动方舱医院的分布式能源优化管理方法及系统,通过5G网络实时接收方舱内用电设备的工作状态、电力需求及外部环境数据;利用多源数据融合技术整合这些信息,得到综合数据集。采用深度学习算法分析综合数据集,生成电力需求预测,并结合实时电价信息,使用遗传算法优化设备启动时间和功率输出,制定控制计划,并通过5G网络向智能电源分配模块发送控制指令,实现精准供电管理。利用强化学习技术模拟运行数据,生成控制策略。通过5G网络监控电力系统状态,收集实际运行数据,结合新策略调整控制方案,形成智能电源控制方案。本发明提升了方舱设施的电力管理效率和智能化水平,增强了系统的可靠性和经济性。
技术关键词
控制策略
智能电源控制方法
电力需求预测
设备控制
强化学习技术
相互作用模型
多源数据融合技术
遗传算法优化
智能电源控制系统
工作状态信息
生成电力
方舱
深度学习算法
电力系统
计划
图像特征数据
时间序列特征
系统为您推荐了相关专利信息
电磁暂态模型
参数辨识方法
无功电流
故障穿越控制策略
故障演化特性
协同电压控制方法
微电网
分布式光伏集群
优化控制目标
近似动态规划算法
预测误差
设备控制方法
协方差矩阵
遗传算法
变频器
电路设计方法
机器学习算法
信号
射频
放大器结构