摘要
本发明提供了一种基于AI的光储系统的低延迟控制方法及相关产品,涉及能源管控技术领域。该方法包括:采集光储系统中多类型设备的设备数据和环境数据;按照通信协议适配规则将数据传输至边缘计算单元;利用边缘计算单元中的AI混合决策模型根据数据生成决策指令;对边缘计算单元与各个设备之间的通信延迟进行预测,根据预测结果对决策指令的发送时机进行补偿;根据补偿后的发送时机将决策指令通过对应的通信协议下发至各个设备,根据决策指令调整各个设备的运行状态。本发明的方案根据通信延迟对边缘计算单元生成的决策指令的发送时机进行补偿,解决了因通信延迟导致的指令下发滞后问题,实现了光储系统对多类型设备的低延迟协同调度。
技术关键词
延迟控制方法
光储系统
深度强化学习模型
决策
指令
能源管控技术
短期负荷预测
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