摘要
本申请涉及储能管理技术领域,提供了一种工商储能系统的能量调度优化方法及系统。通过对多源异构数据进行数据清洗及特征融合获得标准化时空关联数据集,以结合LSTM‑蒙特卡洛混合模型进行混合预测获得概率化预测数据,并根据目标函数集以及约束条件对概率化预测数据进行动态规划获得充放电策略序列,根据优化窗口及实时更新的多源异构数据对充放电策略序列进行偏差修正获得实时修正指令。本申请通过多层次、多维度的数据处理与混合算法协同,既兼顾了调度的全局最优与实时可行性,并通过快速偏差修正实现对实时偏差和不确定性的有效补偿。
技术关键词
能量调度优化方法
充放电策略
储能系统
蒙特卡洛算法
偏差
概率密度函数
序列
储能管理技术
调度优化装置
充放电循环次数
电池状态数据
多源异构数据
规划
动态
混合算法
处理器