摘要
本申请涉及电网监测及电力调度技术领域,尤其涉及一种基于电力波动数据的城市电网监测系统,该系统包括:箱变终端监测模块、充电终端监测模块、充电终端控制模块以及云端调度模块。通过箱变终端监测模块和充电终端监测模块来采集过去时间段的长时间序列数据作为LSTM神经网络的输入,预测未来的目标时间段的剩余电力容量分布,通过海鸥优化算法基于剩余电力容量分布为配网内的若干个充电终端分别分配最大输入功率,防止箱变终端过载以及兼顾充电终端的充电效率,对利用率高的充电终端分配更大的最大输入功率。
技术关键词
电网监测系统
充电终端
监测模块
时间段
箱变
控制模块
依赖特征
Sigmoid函数
LSTM神经网络
云端
子模块
电力调度技术
数据
策略
功率
序列
神经网络模型
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识别正确率
判断监测区域
手机终端
提示现场
品质预测模型
机器学习模型
速度控制模块
标签
温度监测模块