一种园区级风光储优化方法及系统

    公开(公告)号:CN118365025A

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202410351933.9

    申请日:2024-03-26

    摘要: 本发明公开了一种园区级风光储优化方法,涉及能源系统优化技术领域。包括获取园区能源供给端和需求端的相关数据包括气象数据和用能数据;构建光伏发电子模型、风电子模型、储能子模型、转换设备子模型以及需求侧响应子模型;以系统综合运行成本最小为目标建立目标函数,并确定各设备的运行约束条件;将各个子模型进行整合,并结合目标函数和约束条件,以构建园区级风光储综合优化模型;采用优化算法对园区级风光储综合优化模型进行求解,得到系统各设备的最优运行方案。本发明建立了全面的园区级风光储综合能源系统优化模型,涵盖了供给端、需求端、转换设备、储能设备等多个子模型,能够全面描述系统的运行特性,为系统优化提供准确的数学基础。

    一种逆变器状态监测方法及系统

    公开(公告)号:CN117728588B

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202410173576.1

    申请日:2024-02-07

    摘要: 本发明公开了一种逆变器状态监测方法,涉及数据处理技术领域,包括基于逆变器自身数据建立测点,依据逆变器回传数据,基于测点实施,得到计算点;根据计算点,构建判断逆变器的不发电情况模块;根据判断逆变器的不发电情况模块以及判断跳闸情况模块的输出,综合分析逆变器的状态。本发明通过综合分析逆变器的运行参数、工作状态和其他关键指标,能够更准确地检测出设备的故障和异常状态,实时监控和分析能力确保在出现问题时能够迅速响应,从而减少停机时间和潜在的损失,准确监控逆变器的发电效率和运行状态有助于优化整个系统的能源输出,提高能源利用效率。

    基于BI-LSTM神经网络融合attention机制的楼宇屋顶光伏功率预测方法

    公开(公告)号:CN115660032B

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202211056873.5

    申请日:2022-08-31

    摘要: 本发明公开了基于BI‑LSTM神经网络融合attention机制的楼宇屋顶光伏功率预测方法包括:获取楼宇屋顶历史光伏出力数据,对数据进行预处理;利用预处理后的数据构建CNN卷积神经网络并进行特征提取,将提取的特征信息整合输出到Dropout层;搭建双向长短期记忆神经网络结构,将神经网络结构的输出以及特征信息作为attention层的输入;利用attention层整合的文本信息作为楼宇屋顶光伏预测模型输出层的输入,得到归一化的预测结果。本发明通过对楼宇屋顶光伏数据的前置预处理、CNN结构的特征提取、基于改进传统LSTM结构的BI‑LSTM模型结构并结合attention机制的选择性关注优势,可以有效地过滤数据集的噪声和不利影响成分,有效地实现了对楼宇屋顶光伏出力的预测,并提高预测精度。

    一种基于边缘计算的发电站运维数据实时监控方法

    公开(公告)号:CN117708552A

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202410168760.7

    申请日:2024-02-06

    摘要: 本发明公开了一种基于边缘计算的发电站运维数据实时监控方法,涉及运维监控技术领域,包括使用物联网技术收集发电设备的关键运维数据,并通过边缘计算对关键运维数据进行一次处理;将经过一次处理的关键运维数据上传至数据中心并进行二次处理;数据中心采用随机森林算法,并根据经过二次处理的发电设备的关键运维数据建立预测模型;结合实时监控和预测模型的输出,实时监控发电设备的状态,判断是否发生异常,若发生异常,则自动触发预警和响应程序。本发明实时收集关键数据,快速识别和响应潜在故障,减少设备停机时间。通过自动化和智能化处理提高了故障预防能力,优化了维护决策,从而提升整体运营效率并降低运维成本。

    一种可视化设备运维管控方法及系统

    公开(公告)号:CN117611135A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311602962.X

    申请日:2023-11-28

    摘要: 本发明公开了一种可视化设备运维管控方法,涉及运维管控技术领域。包括使用神经网络博弈论模型实现设备与环境的多源异构数据采集,并使用联邦学习技术在保护数据隐私的前提下进行数据处理;使用基于图神经网络的RELATION NET算法建立设备运行全生命周期的动态数字孪生,以实现设备多维度状态的准实时映射;基于强化学习的PPO算法训练设备异常检测与故障预测的策略模型,并使用弹性分析引擎进行模型性能和安全性监测;使用基于强化迁移学习的模型辑专家网络,实现模型的在线适应和升级。本发明通过对电力系统多源异构数据的采集与深度跨域分析,实现了对设备状态的准实时高保真映射,为设备健康评估和状况预测提供了基础。

    一种智能监控系统资源综合管理的任务处理方法及系统

    公开(公告)号:CN117608840A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311608316.4

    申请日:2023-11-28

    IPC分类号: G06F9/50 G06F9/48

    摘要: 本发明公开了一种智能监控系统资源综合管理的任务处理方法及系统,涉及任务智能处理,包括将任务进行分类,构建任务库,获取系统资源利用率;根据任务调度分配算法对任务分配优先级和进行调度,动态调整任务处理资源分配;收集系统运行数据和性能指标,优化任务处理方法。本发明通过任务分类和基于多因素的优先级划分,更智能地调度任务,确保关键任务得到更高的处理优先级,提高适应性。通过动态资源分配策略,能够更灵活地适应系统负载的变化。避免静态资源分配难以满足动态需求,通过实时监测系统性能进行智能优化,使系统能够更好地适应不同工作负载,提高整体性能。