摘要
本发明涉及储能系统技术领域,具体是一种应对极端事件的储能应急方法。首先获取储能设备安装环境的气象数据、主干水流水位变化信息、储能系统运行数据以及实时气象数据,然后进行本地预测和云端预测,将本地预测结果和云端预测结果进行加权融合,得到最终预测结果。为了解决通信中断失效问题,建立动态权重分配机制,根据各预测模型在历史预测过程中的表现,实时计算各预测模型在当前预测时刻的权重。建立多灾害场景应对控制策略,根据极端事件的预警信号,实现储能系统在灾前、灾中和灾后三种状况之间的运行模式快速切换。本发明解决传统储能系统控制技术在应对极端事件控制策略不足的问题,确保储能系统在应对极端事件期间可靠、稳定运行。
技术关键词
储能应急
云端
混合深度学习模型
动态无功补偿
储能系统控制技术
模式
储能设备
气象
储能变流器
充放电功率
抑制谐波污染
控制策略
权重分配机制
数据
动态权重分配
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