摘要
本发明公开了一种基于大模型预测的多模态户储智能调度方法及系统,涉及储能技术领域,该方法包括:实时获取多模态数据并进行预处理操作,多模态数据包括电价、负载用电需求、光伏发电量和天气数据;将预处理后的多模态数据输入大模型,生成未来一段周期内各个预设时段的预测结果,包括电价、负载用电需求和光伏发电量的预测结果;基于大模型的预测结果,采用多目标优化算法生成各个预设时段的初始充放电调度策略;将初始充放电调度策略应用于户储系统,并根据执行效果对大模型进行持续优化,以滚动调整未来预设时段的充放电调度策略。通过引入大模型技术对多模态输入变量进行实时预测,优化充放电调度策略,从而显著提高户储系统的适应性和效率。
技术关键词
智能调度方法
光伏发电量
静态特征
策略
多模态
储能电池
变量
历史数据特征
智能调度系统
电能转换效率
动态更新
周期
充放电功率
拉格朗日
储能技术
算法
系统为您推荐了相关专利信息
Android操作系统
续航提升方法
电源管理策略
Android系统
实时监测设备
姿态估计方法
单目相机
骨骼关键点
数据生成技术
多模态
钢丝绳表面
双目视觉检测
相机
图像采集卡
轮廓提取
能耗优化方法
电网需求响应
网络
冰蓄冷空调
充放电系统