申请/专利权人：广州豪特节能环保科技股份有限公司

申请日：2024-01-31

公开（公告）日：2024-05-17

公开（公告）号：CN117674301B

主分类号：H02J3/46

分类号：H02J3/46;H02J3/28;H02J3/00;H02J13/00;G06Q10/04;G06Q10/0631;G06Q50/06;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.17#授权;2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明涉及能源控制技术领域，尤其涉及一种基于神经网络的综合能源控制方法，包括，根据筛选后的有效储能信息绘制时间‑储能曲线图；绘制预估储能曲线；绘制实际储能曲线；对所述预估储能曲线和所述实际储能曲线在坐标系中围起的区域进行积分处理并基于积分值判定预测单元针对园区储能的预估情况；控制输出单元输出预估合格的指令，或，控制输出单元输送对应的优化指令；完成对所述全区内综合能源的控制，对园区内的各发电设备的储能信息进行监测以通过自学习模型对后续的储能变化情况进行预测从而提高园区能源的利用率。

主权项：1.一种基于神经网络的综合能源控制方法，其特征在于，包括：步骤S1，采集单元获取园区内各发电设备在对应时间节点下的储能信息，预处理单元对采集单元输出的储能信息进行筛选并根据筛选后的有效储能信息绘制时间-储能曲线图；步骤S2，预测单元将所述预处理单元绘制的时间-储能曲线图输入至其内部预设的自学习模型，以基于获取的园区内的储能情况预估园区内在后续预设数量的周期内的储能变化情况，并根据预估的储能变化情况在所述时间-储能曲线图中绘制预估储能曲线；步骤S3，所述采集单元在所述预测单元完成对所述预估储能曲线的绘制时，继续采集所述园区运行过程中各所述发电设备的储能信息，所述预处理单元对获取的储能信息进行筛选处理并基于筛选后的有效储能信息在所述时间-储能曲线图中绘制实际储能曲线；步骤S4，分析单元对所述预估储能曲线和所述实际储能曲线在坐标系中围起的区域进行积分处理并基于积分值判定所述预测单元针对园区储能的预估情况，所述分析单元在判定所述预测单元针对园区储能的预估不符合标准时基于预估储能曲线和所述实际储能曲线的导数重新确定预测单元针对园区储能的预估情况，或，基于积分值确定预测单元针对园区储能的预估不符合标准的原因；步骤S5，所述分析单元在判定所述预测单元针对园区储能的预估符合标准时控制输出单元输出预估合格的指令，或，在判定预测单元针对园区储能的预估不符合标准时根据确定的所述原因控制输出单元输送对应的优化指令，包括针对所述预处理单元筛选储能信息的筛选优化指令和针对所述预测单元针对所述自学习模型的模型优化指令；步骤S6，执行单元根据接收到的所述指令控制对应的单元完成优化以完成对所述园区内综合能源的控制。

全文数据：

权利要求：

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