摘要
本发明涉及储能安全技术领域,公开了一种储能电站运行安全评估方法、装置、介质及程序产品,本发明通过结合图论和扩散算法估计全局平均荷电状态,提升了荷电状态估计的准确性。进一步,通过堆叠的过去可分解混合块处理多时间尺度数据,并结合能够理解上下级关系和机理联系的目标深度学习模型对储能电站的运行趋势进行预测,显著提高了预测精度。进一步,结合多时间尺度优化方法和基于数字孪生的锂电池热电耦合模型进一步优化与验证,并结合预设安全域模型对储能电站的运行安全风险进行评估,实现了对储能电站运行状态的全面、动态安全评估,提高了预测精度和安全评估可靠性,提升了储能电站运行的安全性、可靠性和经济性。
技术关键词
储能电站
深度学习模型
多时间尺度优化
扩散算法
数字孪生
锂电池
等效电路模型
热电
通信网络拓扑结构
历史运行数据
风险
日内滚动优化
可读存储介质
计算机程序产品
混合块
评估装置
模块
系统为您推荐了相关专利信息
地下管网数据
异常数据
曲线
故障警告信息
监测方法
混合深度学习模型
浓度识别方法
图像特征向量
多波段
序列
布局优化方法
数字孪生
动态权重组合
动态权重分配
人力资源调度
建模方法
线性最小均方误差估计
学习器
仿真数据
矩阵