摘要
本发明涉及一种结合储能状态的光伏电站联合发电优化预测系统,本系统通过针对储能健康状态衰减与光伏预测模型割裂导致出力偏差与设备老化恶性循环的问题,通过实时监测储能电池健康状态与光伏组件效率,生成动态衰减曲线和效率预测曲线;基于衰减曲线构建健康状态‑出力耦合修正模型;将效率预测曲线输入该模型进行出力偏差补偿,生成高精度光伏发电预测值;最终结合电网调度需求进行多目标优化,生成储能‑光伏联合放电指令;该方法实现了储能衰减特性与发电预测的实时动态协同,克服了传统静态模型无法响应电池容量陡降的缺陷,有效阻断预测偏差与设备老化的恶性循环,提升电站经济性与电网调度可靠性。
技术关键词
光伏发电数据
光伏电站
状态监控模块
曲线
光伏发电预测
预测系统
储能电池
光伏组件
神经网络算法
数据获取单元
分布式传感器网络
霍尔传感器阵列
多通道同步采集
充放电功率
优化预测方法
光伏逆变器
设备老化
电信号
小波变换算法
系统为您推荐了相关专利信息
多智能体系统
系统优化方法
大语言模型
计算机程序指令
规模
价格型需求响应
电力系统
负荷
曲线
火力发电机组
呼吸系统疾病
机器学习模型
气流检测装置
特征提取网络
时间段
状态监测方法
自组网
状态监测单元
负载均衡机制
子模块