CN113780683A - 一种基于bp神经网络的农村能源优化调度方法 - Google Patents

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刘天宇
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熊玉坤
白冰洋
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Abstract

本发明属于农村电能调度技术领域，提供了一种基于BP神经网络的农村能源优化调度方法，包括如下步骤：S1：初始化样板数据采集，根据农村能源的设计标准，建立样本特征数据；S2：初始化数据采集，在农村能源中采集原始数据；S3：构建BP神经网络训练模型，利用原始数据对特征数据对模型进行学习与训练；S4：采集的各级数据与通过训练后的BP神经网络模型进行特征匹配，并将数据进行标记；S5：将样本数据与进行特征匹配的数据，进行绝对值比较；S6：对比较后的数据进行放大，并定位，并上传至后台控制端；S7：后台控制端将统计数据从微电网处调整电力进入农村能源。上述的方法，以提高能源利用率，保证特定场景的农村能源利用率和稳定性。

Description

一种基于BP神经网络的农村能源优化调度方法
技术领域
本发明涉及农村电能调度技术领域，具体涉及一种基于BP神经网络的农村能源优化调度方法。
背景技术
农村的特色养殖过程中，一些特定的农作物或养殖动物对环境中要求较为严格，而农业养殖中，通常以电能作为支撑农业养殖场地的能源；因此需要稳定的能源；
但是在实际需求中，由于农村与供电地距离较远，送电过程中，容易受到外界影响，而导致波动，这样一来就容易造成，养殖场地的能源波动，不能形成持续且稳定的能源、这样就能通过减少电能，实现一定的经济效益。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于BP神经网络的农村能源优化调度方法，以提高能源利用率，保证特定场景的农村能源利用率和稳定性。
本发明提供的一种基于BP神经网络的农村能源优化调度方法，包括如下步骤：
步骤一：初始化样板数据采集，根据农村能源的设计标准，建立样本特征数据；
步骤二：初始化数据采集，在农村能源中采集原始数据；
步骤三：构建BP神经网络训练模型，利用原始数对特征数据对模型进行学习与训练；
步骤四：农村能源运用时，实时采集的各级数据通过训练后的BP神经网络模型进行输出调度数值，并将采集的数据进行标记定位；
步骤五：将样本数据与调度数值，进行绝对值比较；
步骤六：将差异较大的数据，并上传后台控制端；
步骤七：后台控制端通过数据从微电网处调整电力进入农村能源补偿电能。
进一步的，所述步骤2中初始化数据采集包括；蓄电池储电量、沼气储量、沼气池压力、沼气池温度、沼气池湿度、环境温度和微电网中从电网市网获取的瞬时功率，并将其做为神经网络的输入量。
进一步的，所述步骤2中初始化数据采集，在蓄电池储电量、沼气储量、沼气池压力、沼气池温度、沼气池湿度、微电网中从电网市网获取的瞬时功率的采集中，任意一处数据采集过程中，在一天内均不少于10次的数据输入。这样的话，一天不同时间的不同数据集不少于10组，一年数据集不少于3650组。这样就更能够保证输出的真实性。
进一步的，所述步骤4中数据中，采集数据分为环境数据与电量数据；其中：环境数据包括；沼气池压力、沼气池温度和沼气池湿度、环境温度；其中环境温度可以是大棚温度或者是养殖场内部温度。电量数据包括；蓄电池储电量和微电网中从电网市网获取的瞬时功率。
进一步的，所述环境数据为静态特征。
进一步的，所述电量数据为动态特征。
进一步的，所述步骤5中的将采集的数据进行标记定位，并上传后台控制端。实际运用中，通过数据采集中的时间为参考值，类似于坐标值一样，通过该数据产生的时间，确定当时的用电状况，如果是电量少，就可以通过后续对该一时间点进行补偿，也就充电，保证稳定性。
进一步的，所述步骤7中的微电网，是能够通过分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等组成的小型发配电系统。通过分布式电源的方式，进行供电。
由上述技术方案可知，本发明提供的一种基于BP神经网络的农村能源优化调度方法的有益效果：
（1）实际运用中，通过对原设计标准为样本特征，更能保证该调整电能更精准，就能够保证特定场所的电能供应，尤其是对养殖场地要求较高的区域。
（2）并在初始化数据的采集中，实时采集，保证了原始数据的准确性。
（3）同时，采用BP神经网络的计算方式，减少了误差产生；
（4）并将样本数据与进行特征匹配的数据，进行绝对值比较，且将比较后的数据进行放大，就能够获得该数据；
（5）同时，并对数据进行定位，就能够知道该数据产生的原因。
（6）最终从微电网中，调入电源进行定位补偿，就能够保证系统的持续稳定性，不会出现太多太大的电量波动。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
图1为本发明中实施例1的流程示意图；
图2为本发明的示意图；
图3为本发明中实施例2的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。
实施例基本如附图1-图2所示：
实施例1：
如图1所示，本实施例提供的一种基于BP神经网络的农村能源优化调度方法，能够保证农业用电的稳定性，减少能源波动，包括如下步骤：
步骤一：初始化样板数据采集，根据农村能源的设计标准，建立样本特征数据；
步骤二：初始化数据采集，在农村能源中采集原始数据；
步骤三：构建BP神经网络训练模型，利用原始数对特征数据对模型进行学习与训练；
步骤四：农村能源运用时，实时采集的各级数据通过训练后的BP神经网络模型进行输出调度数值，并将采集的数据进行标记定位；
步骤五：将样本数据与调度数值，进行绝对值比较；
步骤六：将差异较大的数据，并上传后台控制端；
步骤七：后台控制端通过数据从微电网处调整电力进入农村能源补偿电能。
实际运用中，通过对原设计标准为样本特征，更能保证该调整电能更精准，就能够保证特定场所的电能供应，尤其是对养殖场地要求较高的区域。并在初始化数据的采集中，实时采集，保证了原始数据的准确性。同时，采用BP神经网络的计算方式，减少了误差产生；并将样本数据与进行特征匹配的数据，进行绝对值比较，且将比较后的数据进行放大，就能够获得该数据；同时，并对数据进行定位，就能够知道该数据产生的原因。最终从微电网中，调入电源进行定位补偿，就能够保证系统的持续稳定性，不会出现太多太大的电量波动。
在本实施例中，所述步骤2中初始化数据采集包括；蓄电池储电量、沼气储量、沼气池压力、沼气池温度、沼气池湿度、环境温度和微电网中从电网市网获取的瞬时功率，并将其做为神经网络的输入量。实际运用中，通过该输入量，就能够建立BP神经网络计算模型，方便后续的校核。
在本实施例中，，所述步骤2中初始化数据采集，在蓄电池储电量、沼气储量、沼气池压力、沼气池温度、沼气池湿度、微电网中从电网市网获取的瞬时功率的采集中，任意一处数据采集过程中，在一天内均不少于10次的数据输入。这样的话，一天不同时间的不同数据集不少于10组，一年数据集不少于3650组。这样就更能够保证输出的真实性。
在本实施例中，所述步骤4中数据中，采集数据分为环境数据与电量数据；其中：环境数据包括；沼气池压力、沼气池温度和沼气池湿度、环境温度；其中环境温度可以是大棚温度或者是养殖场内部温度。电量数据包括；蓄电池储电量和微电网中从电网市网获取的瞬时功率。实际运用中，如此一来，就更能够保证计算的真实。其中，所述环境数据为静态特征，在BP神经计算中确定其值。同时，所述电量数据为动态特征。并区分动态与静态数据，实现计算的更加精准。
在本实施例中，所述步骤5中的将采集的数据进行标记定位，并上传后台控制端。实际运用中，通过数据采集中的时间为参考值，类似于坐标值一样，通过该数据产生的时间和静态数据，确定当时的用电状况，如果是电量少，就可以通过后续对该一时间点进行补偿，也就充电，保证稳定性；就更能够方便后续能源补偿工作。
在本实施例中，所述步骤7中的微电网，是能够通过分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等组成的小型发配电系统。其中，通过微电网，对农村能源进行补偿，尤其保证了特定养殖场所的农业用电的稳定性。
实施例2：
详情参考图2和图3所示，在本实施例中，提供了一种更贴合生产实际BP神经网络供电调度方法，该方法包括以下步骤：
步骤一：特定区域的农业用电数据统计；
步骤二：分别对特定区域中农业耗电中各个用电单元进行实时数据统计：
步骤三：构建BP神经网络训练模型，利用各个用电单元实时数据对模型进行学习与训练；
步骤四：输出调度值；
步骤五：将实时供电数据与输出调度值进行实时对比；
步骤六：将差异较大的上传后台控制端；
步骤七：后台控制端通过数据从微电网处调整电力进入农村能源补偿电能。
实际运用中，通过对特定区域的农业用电数据统计，就能够获得该区域的电源总量。
在本实施例中，所述步骤2中实时数据统计包括；蓄电池储电量、沼气储量、沼气池压力、沼气池温度、沼气池湿度、环境温度和微电网中从电网市网获取的瞬时功率，并将其做为神经网络的输入量。这样一来，就保证了用电统计的真实性。
在本实施例中，所述步骤2中实时数据统计时，是通过三个月以上的正常用电状况进行统计，这样就更能够贴合生产实际。就保证了，在实际的运用中，各个用电单元，例如大棚或养殖场，在实际用电量与设计电量不同时，也能够通过BP神经网络对电量进行一定的调度供能，保持农业用电的稳定性，也能够节省资金，为新农业发展赋能。
综上所述，该一种基于BP神经网络的农村能源优化调度方法，不仅能够节省能源，而且还能够对生产实际，进行实际调度，这样就可以通过BP神经网络，减少农业用电的波动，并通过其他分布式微电网，进行调度供电，这样一来就大大的减少了对市电需求，减少了成本。
本发明的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

Claims (8)

1.一种基于BP神经网络的农村能源优化调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：初始化样板数据采集，根据农村能源的设计标准，建立样本特征数据；
步骤2：初始化数据采集，在农村能源中采集原始数据；
步骤3：构建BP神经网络训练模型，利用原始数对特征数据对模型进行学习与训练；
步骤4：农村能源运用时，实时采集的各级数据通过训练后的BP神经网络模型进行输出调度数值，并将采集的数据进行标记定位；
步骤5：将样本数据与调度数值，进行绝对值比较；
步骤6：将差异的数据，并上传后台控制端；
步骤7：后台控制端通过数据从微电网处调整电力进入农村能源补偿电能。
2.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络的农村能源优化调度方法，其特征在于：所述步骤2中初始化数据采集包括；蓄电池储电量、沼气储量、沼气池压力、沼气池温度、沼气池湿度、环境温度和微电网中从电网市网获取的瞬时功率，并将其做为神经网络的输入量。
3.根据权利要求2所述的一种基于BP神经网络的农村能源优化调度方法，其特征在于：所述步骤2中初始化数据采集，在蓄电池储电量、沼气储量、沼气池压力、沼气池温度、沼气池湿度、微电网中从电网市网获取的瞬时功率的采集中，任意一处数据采集过程中，在一天内均不少于10次的数据输入。
4.根据权利要求3所述的一种基于BP神经网络的农村能源优化调度方法，其特征在于：所述步骤4中数据中，采集数据分为环境数据与电量数据；
其中：
环境数据包括；沼气池压力、沼气池温度和沼气池湿度、环境温度；
电量数据包括；蓄电池储电量和微电网中从电网市网获取的瞬时功率。
5.根据权利要求4所述一种基于BP神经网络的农村能源优化调度方法，其特征在于，所述环境数据为静态特征。
6.根据权利要求4所述一种基于BP神经网络的农村能源优化调度方法，其特征在于，所述电量数据为动态特征。
7.根据权利要求6所述的一种基于BP神经网络的农村能源优化调度方法，其特征在于，所述步骤4中的将采集的数据进行标记定位，并上传后台控制端。
8.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络的农村能源优化调度方法，其特征在于，所述步骤7中的微电网，是能够通过分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等组成的小型发配电系统。
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