摘要
本发明提供一种建筑用光伏风电储能智能管理方法及系统。本发明方法,包括:采集系统设备的运行参数、环境条件、历史故障数据记录,并对采集的数据进行预处理;利用综合式风光储能设备性能模型,建立健康评估指标,确定不同设备的健康程度;通过系统设备的故障报警信号发出时间和频次,判断故障异常等级;通过自回归差分移动平均模型和长短期记忆模型结合,对光伏风电综合电量进行预测,判断损失异常等级;结合设备的健康程度、故障异常等级和损失异常等级,制定巡检视察和日常维护工作计划,并发出提醒和预警。本发明通过对系统关键设备和核心性能进行分析诊断,对关键事件进行预警,能够有效避免维护不当导致的能源浪费和设备损坏。
技术关键词
长短期记忆模型
智能管理方法
风电储能
健康评估指标
设备性能评估
历史故障数据
故障报警信号
诊断模块
标杆设备
系统设备
储能设备
采集系统
设备故障率
序列
异常事件
气象
时间变化曲线
预警模块
系统为您推荐了相关专利信息
智能管理方法
分布式架构
设备检修管理系统
多业务
寿命
时序特征
构建决策树
数据预测方法
长短期记忆模型
数据预测装置
安全策略管理系统
智能管理方法
应急响应平台
数据管理模块
数据存储模块
数据智能管理方法
非结构化文本
数字病理切片
数据采集模块
可穿戴设备