摘要
本发明涉及负荷管理领域,具体是一种基于时域分析的多类型负荷协同管控方法、系统、装置及介质。本发明包括负荷预测和负荷协调控制两部分,负荷预测将时域分析的负荷预测算法融入进负荷调控中,在时间层面基于历史数据对后续时间步的负荷值进行预测。负荷协调控制方面,将每个负荷控制对象视为一个智能体,然后构建基于强化学习的负荷调控机制,设计强化学习的奖励、状态空间和动作空间,然后通过遍历的形式找到所有满足负荷约束目标的动作空间,从而实现对负荷的协同管控。本发明对每个负荷控制对象进行单独的负荷约束与控制,在满足整体负荷管控需求的同时,根据负荷的特性分别调控分配,满足负荷调控的整体需求,最大化负荷分配的效果。
技术关键词
管控方法
历史负荷数据
协调控制模块
对象
强化学习算法
ARMA算法
负荷预测算法
深度卷积神经网络
负荷预测系统
神经网络参数
矩估计法
机制
梯度下降法
管控装置
储能系统
程序