摘要
本发明公开了一种基于数字孪生的储能系统运维策略优化方法,属于电能的贮存与智能电网技术领域,其包括:获取储能电站的全流程信息;建立储能系统的数字孪生同步模型并校准;基于数字孪生模型生成当前时刻的预测数据并与实时数据进行残差分析,生成量化诊断指标;根据量化诊断指标和故障模式,调整数字孪生同步模型的参数,确保模型与储能系统实际状态保持同步;将实时数据输入调整后的数字孪生模型中,推算储能系统在未来的运行指标,生成仿真运行数据;根据仿真运行数据、故障模式与运维规则库,生成非定期运维策略。本发明采用自适应校准的数字孪生模型,能够融合实时诊断与前瞻性优化,显著提升储能系统运维效率和可靠性。
技术关键词
运维策略
功率变换器
实时数据
储能系统充放电
储能电站
数字孪生模型
指标
深度学习训练
控制策略
热管理
参数
模糊决策
模式
动态
电池簇
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动态路径规划方法
实时数据
数学模型
气象卫星云图
物流
自动控制方法
充放电策略
电力
数据挖掘技术
决策
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子系统
智能设备巡检系统
智能化管理功能
智能优化方法
机器人交互
训练机器人
样本
遗忘机制
代价敏感学习