摘要
本发明提供基于多能互补的智能供电管理系统,涉及智能供电管理技术领域,包括多能源供给模块、数据采集模块、多源数据融合模块、调度优化模块、需求预测与响应模块、供应安全评估模块、储能与负载平衡模块和能源调度模块,多能源供给模块中包含太阳能供给子模块、风能供给子模块、储能系统和传统电网接入子模块,本发明通过结合多源数据与先进的算法,显著提高了电力负荷预测的精度。相比传统的基于历史数据的预测方法,本发明综合考虑了气候变化、节假日等多种外部因素的影响,能够更加准确地预测电力需求波动。系统能够实时动态调整负荷预测模型,提高了电力供应的可靠性,并能够有效应对需求变化、环境变化和突发事件带来的挑战。
技术关键词
智能供电管理系统
多能源
时空深度学习
子模块
数据采集模块
量子遗传算法
分布式多传感器融合
优化调度策略
强化学习算法
生成对抗网络
群体智能优化算法
扩展卡尔曼滤波算法
深度神经网络算法
储能系统
系统为您推荐了相关专利信息
深度学习模型
数据分析系统
数据采集模块
特征提取模块
深度神经网络模型
异常检测方法
重构误差
神经网络模型
无监督学习
编码器
事件识别
社会
风险评估模型
周期性
引入注意力机制
数据存储系统
数据存储模块
高可用
监控数据存储方法
监听器