摘要
本发明涉及能源管理与智能调度技术领域,提出了基于多模态数据的光伏储能电机协同调度优化系统,通过融合光伏组件、储能设备、电机及电网侧多模态数据,构建了集数据智能处理、高精度预测与多目标优化于一体的协同调度系统,通过Z分数清洗与卡尔曼滤波提升数据质量,利用长短期记忆神经网络和阿伦尼乌斯方程实现光伏功率、负荷需求与储能老化的精准预测,并基于粒子群优化算法构建包含经济、可靠、环境效益的多目标协同调度策略,动态调整光伏出力分配、储能充放电及电机调速比例;实现了数据价值深度挖掘、多目标动态平衡、设备全生命周期管理及可再生能源高效消纳的系统性创新,显著提升了微电网的智能化水平与综合运行效能。
技术关键词
调度优化系统
储能设备
光伏储能
数据采集单元
光伏组件数据采集
多模态
光伏发电功率预测
智能优化算法
粒子群优化算法
多设备协同
设备全生命周期管理
电机
剩余使用寿命预测
长短期记忆神经网络
协同调度策略
LSTM神经网络
系统为您推荐了相关专利信息
多特征信息融合
车况数据
强化学习算法
偏移特征
数据采集单元
天气
生成对抗网络
分类方法
历史功率数据
预训练网络