摘要
本发明涉及电力系统信息技术领域,具体为一种微电网数字孪生建模方法,包括以下步骤:通过传感器直接采集运行数据,所述运行数据包括气象数据、设备状态数据和负荷数据;针对无法直接采集的数据,先以决策树作为数据类型分类器,利用状态估计器获取数据,最终输出微电网运行状态监测结果;先通过生成对抗网络对缺失数据进行补全,再利用基于深度聚类的多模态融合方法得到高质量建模数据。本发明实现实时监控与优化调度以提高效率,模拟预测运行情况以降低风险,减少系统波动以提升稳定性,预测故障与维护需求以优化能源管理、降低成本,实时监控分布式电源以提高能源利用率和发电效率。
技术关键词
数字孪生建模方法
微电网
数字孪生体
长短期记忆神经网络
状态估计器
电网设备模型
生成对抗网络
采集运行数据
设备状态数据
模型误差
电力系统信息技术
卷积神经网络提取
融合方法
YOLO算法
网格
图像
分布式电源
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多尺度特征
卷积模块
数据预测方法
长短期记忆神经网络
注意力机制
优化调节方法
充放电功率
价格激励机制
电池充电状态
时间段
智能化管控系统
机房设备
负载均衡模块
策略
数字孪生体
微电网控制器
微电网电源
控制平台
储能设备
电网控制方法
智能微电网控制系统
调控策略
多能源
发电量
数据