摘要
本发明涉及太阳能储能技术领域,公开了一种太阳能发电储能系统及方法,该方法包括以下步骤:采集历史天气数据、历史用电数据和用户太阳能设备数据;分析历史天气数据,获得调整系数;分析历史用电数据,构建用户的用电行为模型,预测该用户未来72小时内的用户的电负荷数据;根据气象部门提供的未来72小时内的天气预报数据,获得未来72小时的光伏发电量集合;构建充放电决策优化模型,将一组充放电策略中成本最低的充放电策略作为优化后的充放电策略进行执行;本发明通过精确预测光伏发电量和用户电负荷,系统可以优化储能设备的充放电策略,确保尽可能多地使用自己产生的电力,减少对电网的依赖,降低用户的电费支出。
技术关键词
充放电策略
太阳能发电储能
光伏发电量
光伏发电模型
太阳能发电设备
天气预报数据
太阳能设备
环境温度信息
决策
计算机可读指令
负荷
太阳能储能设备
太阳能储能技术
混合整数线性规划
光伏发电预测
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动态预测方法
光伏发电量
光伏发电系统
多层感知机
气象
能量管理方法
风电场发电量
深度学习模型
储能设备
充放电策略
优化调度方法
能量存储系统
吸收式制冷机
电锅炉
决策
一体化充电站
光伏发电量预测
光伏阵列
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模糊隶属度函数