摘要
本发明公开了一种基于多种预测模型的工商业储能能源管理方法,包括:获取工商业用户的用电数据信息后,通过多模型预测未来的用电需求,对应获得预测结果;基于神经网络的多模型集成方法对预测结果进行协同处理,获得综合预测结果;根据综合预测结果制定储能系统的充放电调度策略,控制储能系统进行充电或放电,同时持续监控电力需求和市场价格的变化,动态调整预测模型的权重,并根据最新预测结果实时优化储能系统的充放电调度策略。本发明通过结合多种预测模型和动态调整机制,显著提高了储能系统的调度精度,避免了单一模型带来的预测偏差,还能够灵活应对电力市场价格波动,最大化经济效益,降低运营成本。
技术关键词
能源管理方法
预测误差
储能设备
加权平均法
控制储能系统
集成方法
表达式
机器学习模型
智能计量设备
电力
支持向量机算法
动态调整机制
剩余使用寿命
充放电策略
模型误差
多模型
系统为您推荐了相关专利信息
模型构建方法
机组
优化调度模型
多时间尺度
风光
容量优化配置
微型燃气轮机
信息间隙决策理论
进化算法
场景