摘要
本发明提供的一种基于多源协同优化的智能微电网控制方法,属于微电网控制技术领域,其实时采集柴油发电机组的运行状态数据,包括柴油发电机的输出功率、燃油消耗率、运行温度,储能系统的SOC、充放电功率,光伏阵列的输出电压、电流及光照强度,以及负载端的实时功率数据;获取当前微电网系统的总负荷需求及可调度储能容量;根据负荷需求与储能调度能力,计算最优发电机组运行区间;动态调整发电机组输出功率,使其运行在燃油效率最优区间。本发明通过实时感知与动态调节,使发电机组始终运行在燃油效率最优区间,显著降低单位电能燃油消耗,提升整体能源利用效率,减少碳排放。
技术关键词
智能微电网控制
微电网系统
发电机组
功率传感器
柴油发电机
模型预测控制方法
储能系统
控制单元
LoRaWAN协议
强化学习算法
光伏阵列
设备健康状态评估
多源异构数据融合
微电网控制技术
充放电功率
发电计划优化
OPCUA协议
燃油
负荷
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配比方法
频率响应
储能系统
故障录波数据
燃气轮机发电厂
数据异常检测系统
风力发电机组
神经网络训练
时序
传感器节点
刀具磨损状态
皮尔逊相关系数
BP神经网络
频段
功率传感器
电力负荷预测模型
预测电力系统
电力负荷预测方法
支持向量机
活动特征
优化调度方法
风光
优化调度模型
系统辅助设备
风力发电机组