摘要
一种优化能源分配及精细化调控的分布式能源管理方法,包括:采集实时负荷数据和用能设备运行状态数据,得到实时数据报告;基于所述实时数据报告和预测需求数据,对用户侧储能装置进行集成,得到储能装置状态数据;基于所述实时报告和储能装置状态数据,生成充放电控制策略;执行所述充放电控制策略,并对实时数据报告和储能装置状态数据进行更新;基于更新后的实时数据报告和储能装置状态数据,生成监控报表和图形界面,对分布式能源系统进行监控和管理。本发明通过实时监测大功率客户的能源需求,结合用户侧储能装置和数据分析与预测算法,实现了对电力供应和需求的动态平衡。本发明提高了能源使用效率,确保了系统在高功率输出时的稳定性。
技术关键词
充放电控制策略
储能装置
实时数据
设备运行状态数据
分布式能源系统
设备运行效率
机器学习算法
报告
实时信息
监控界面
决策支持工具
储能系统充放电
集成深度学习
生命周期分析
能源管理策略
报表
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负荷可调
特征提取单元
动态基线模型
分布式并行计算
历史运行数据
异常数据检测
ARIMA模型
神经网络模型
离线
样本
电池热失控
预警方法
DBSCAN算法
应力
聚类
智能调控
实时数据传输
土壤盐分传感器
控制灌溉系统
气象监测模块
环保系统
异常事件
数据处理方法
文本特征向量
大数据