摘要
本发明提供一种面向智能园区的能源管控方法及系统,其中,本发明通过接收多源异构极端天气预警信息,结合地理信息系统分析其覆盖范围与智能园区地理位置的关系,评估极端天气对不同功能区域及能源消耗节点的影响,利用分布式强化学习算法自适应调整能源供应策略,并选取最佳综合调整方案,基于该方案构建多层次实时优化模型,根据内外部环境变化自动切换优化层级,生成优化后的能源分配计划,通过物联网设备实时调控能源分配,并利用无人机和机器人技术巡检关键设施,收集反馈数据持续优化模型,形成智能园区能源管控机制;提升了智能园区在极端天气条件下的能源供应稳定性、运行效率及应急响应能力,同时降低了能源成本和运营风险。
技术关键词
多层次
分布式强化学习
天气
能源管控方法
子系统
节点
物联网设备
地理信息系统
情景
收集现场
机器人技术
策略
分布式协同
异构
数据集成平台
层级
计划
无人机
高精度传感器
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电磁吸附装置
抓取机构
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下位机
自动化构建方法
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电磁
文本
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细粒度分类
多模态注意力
文本识别
深度学习模型