摘要
本发明涉及能源管理技术领域,尤其涉及一种分布式能源优化管理方法及系统,包括利用Q‑Learning粒子群优化算法确定开关器件的最优切换控制策略;根据最优切换控制策略对开关器件进行间歇性导通与关断控制,获取开关器件时域动作信号,并利用短时傅里叶变换算法提取出开关器件导通和关断过程中的谐波频谱数据;根据谐波频谱数据得到总谐波功率,若总谐波功率超过谐波功率动态阈值,则提取出超标谐波信号;将超标谐波信号转换为与储能装置适配的储能电压电流,并将储能电压电流储存至储能装置。本发明通过对谐波的管理分析,实现了对非线性负载产生谐波的精准识别与高效储能,从而实现分布式能源系统的优化管理。
技术关键词
切换控制策略
开关器件
能源优化管理
短时傅里叶变换
电网运行状态
粒子群优化算法
储能装置
指数加权移动平均值
分布式能源系统
负荷
数据
高速模数转换器
关断时间
有功功率
动态
电流谐波含量
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PID算法
音圈马达
PID控制信号
上下文特征
误差
语音
模型训练方法
生成对抗网络训练
训练样本数据
多任务损失函数
旋转机械故障诊断
团队
优化卷积神经网络
短时傅里叶变换
BiLSTM模型
电网设备
电网运行状态
培训系统
故障场景
卷积神经网络模型
车载智能手机
道路平整度检测方法
车体坐标系
手机加速度
多策略