CN116207867B - 一种家庭储能系统的管理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及人工智能领域，公开了一种家庭储能系统的管理方法、装置、设备及存储介质，用于实现家庭储能系统的智能供电切换。所述方法包括：获取多个第一设备供电数据，并分别对多个第一设备供电数据进行向量编码处理，生成供电数据编码向量；分别将供电数据编码向量输入设备供电策略分析模型进行供电系统切换分析，得到第一供电系统切换预测结果；根据多个第一设备供电数据和第一供电系统切换预测结果，构建供电切换策略集合；获取第二设备供电数据，并对第二设备供电数据进行特征数据提取，得到设备供电特征数据；根据设备供电特征数据匹配第二供电系统切换预测结果，并根据第二供电系统切换预测结果对目标设备进行供电系统切换。

Description

一种家庭储能系统的管理方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种家庭储能系统的管理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
家庭储能系统可以与市电进行智能交互，也可以为房屋进行单独供电，家庭储能系统可以有效解决在用电高峰供应不足、电能不稳定及时有断电的用电问题。家庭储能系统可以和市电一起对房屋进行智能供电，减小市电的供电压力。
现有方案通常是并网充电和并网放电，供电模式切换时会存在模式并存冲突，进而导致家庭储能系统与市电之间不能实现智能的切换。
发明内容
本发明提供了一种家庭储能系统的管理方法、装置、设备及存储介质，用于实现家庭储能系统的智能供电切换。
本发明第一方面提供了一种家庭储能系统的管理方法，所述家庭储能系统的管理方法包括：获取与家庭储能系统相关联的多个第一设备供电数据，并分别对所述多个第一设备供电数据进行向量编码处理，生成每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量；分别将每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量输入预置的设备供电策略分析模型进行供电系统切换分析，得到每个第一设备供电数据对应的第一供电系统切换预测结果；根据所述多个第一设备供电数据和所述第一供电系统切换预测结果，构建供电切换策略集合；获取目标设备对应的第二设备供电数据，并对所述第二设备供电数据进行特征数据提取，得到设备供电特征数据；根据所述设备供电特征数据，从所述供电切换策略集合中匹配所述目标设备对应的第二供电系统切换预测结果，并根据所述第二供电系统切换预测结果对所述目标设备进行供电系统切换。
可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述获取与家庭储能系统相关联的多个第一设备供电数据，并分别对所述多个第一设备供电数据进行向量编码处理，生成每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量，包括：查询与家庭储能系统相关联的多个用电设备；从预置的数据库中分别获取所述多个用电设备的历史供电数据，得到多个第一设备供电数据；分别对所述多个第一设备供电数据进行数据清洗，得到多个标准设备供电数据；分别对所述多个标准设备供电数据进行数据映射，得到每个标准设备供电数据对应的数据标量值；对每个标准设备供电数据对应的数据标量值进行向量转换，生成每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量。
可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述分别将每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量输入预置的设备供电策略分析模型进行供电系统切换分析，得到每个第一设备供电数据对应的第一供电系统切换预测结果，包括：分别将每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量输入预置的设备供电策略分析模型，其中，所述设备供电策略分析模型包括：双向门限循环网络、双向长短时记忆网络和全连接网络；通过所述设备供电策略分析模型对所述供电数据编码向量进行特征处理，得到预测概率数据；根据所述预测概率数据判断所述多个用电设备是否切换供电系统，得到判断结果，其中，所述判断结果包括：切换和不切换；若所述判断结果为切换，则根据所述预测概率数据从预置的供电系统切换数据表中查询所述多个用电设备对应的供电系统切换模式；根据所述判断结果和所述供电系统切换模式输出每个第一设备供电数据对应的第一供电系统切换预测结果。
可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述通过所述设备供电策略分析模型对所述供电数据编码向量进行特征处理，得到预测概率数据，包括：将所述供电数据编码向量输入所述双向门限循环网络进行特征向量转换，得到第一特征向量；对所述第一特征向量输入所述双向长短时记忆网络进行向量特征提取，得到第二特征向量；将所述第二特征向量输入所述全连接网络进行设备供电切换概率预测，得到预测概率数据。
可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述根据所述多个第一设备供电数据和所述第一供电系统切换预测结果，构建供电切换策略集合，包括：对所述多个第一设备供电数据与所述第一供电系统切换预测结果进行匹配，得到多个供电切换策略；计算所述多个供电切换策略之间的策略关联度；根据所述策略关联度生成供电切换策略集合。
可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述获取目标设备对应的第二设备供电数据，并对所述第二设备供电数据进行特征数据提取，得到设备供电特征数据，包括：基于预设的监听时段获取目标设备的第二设备供电数据；将所述第二设备供电数据输入预置异常监控模型进行异常数据提取，输出所述第二设备供电数据对应的设备异常数据；根据所述设备异常数据生成设备供电特征数据。
可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述根据所述设备供电特征数据，从所述供电切换策略集合中匹配所述目标设备对应的第二供电系统切换预测结果，并根据所述第二供电系统切换预测结果对所述目标设备进行供电系统切换，包括：根据所述设备供电特征数据，从所述供电切换策略集合中匹配所述目标设备对应的供电切换策略；对所述供电切换策略进行切换预测结果提取，得到所述目标设备对应的第二供电系统切换预测结果；根据所述第二供电系统切换预测结果对所述目标设备进行供电系统切换。
本发明第二方面提供了一种家庭储能系统的管理装置，所述家庭储能系统的管理装置包括：获取模块，用于获取与家庭储能系统相关联的多个第一设备供电数据，并分别对所述多个第一设备供电数据进行向量编码处理，生成每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量；分析模块，用于分别将每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量输入预置的设备供电策略分析模型进行供电系统切换分析，得到每个第一设备供电数据对应的第一供电系统切换预测结果；构建模块，用于根据所述多个第一设备供电数据和所述第一供电系统切换预测结果，构建供电切换策略集合；提取模块，用于获取目标设备对应的第二设备供电数据，并对所述第二设备供电数据进行特征数据提取，得到设备供电特征数据；处理模块，用于根据所述设备供电特征数据，从所述供电切换策略集合中匹配所述目标设备对应的第二供电系统切换预测结果，并根据所述第二供电系统切换预测结果对所述目标设备进行供电系统切换。
可选的，在本发明第二方面的第一种实现方式中，所述获取模块具体用于：查询与家庭储能系统相关联的多个用电设备；从预置的数据库中分别获取所述多个用电设备的历史供电数据，得到多个第一设备供电数据；分别对所述多个第一设备供电数据进行数据清洗，得到多个标准设备供电数据；分别对所述多个标准设备供电数据进行数据映射，得到每个标准设备供电数据对应的数据标量值；对每个标准设备供电数据对应的数据标量值进行向量转换，生成每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量。
可选的，在本发明第二方面的第二种实现方式中，所述分析模块还包括：输入单元，用于分别将每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量输入预置的设备供电策略分析模型，其中，所述设备供电策略分析模型包括：双向门限循环网络、双向长短时记忆网络和全连接网络；预测单元，用于通过所述设备供电策略分析模型对所述供电数据编码向量进行特征处理，得到预测概率数据；判断单元，用于根据所述预测概率数据判断所述多个用电设备是否切换供电系统，得到判断结果，其中，所述判断结果包括：切换和不切换；查询单元，用于若所述判断结果为切换，则根据所述预测概率数据从预置的供电系统切换数据表中查询所述多个用电设备对应的供电系统切换模式；输出单元，用于根据所述判断结果和所述供电系统切换模式输出每个第一设备供电数据对应的第一供电系统切换预测结果。
可选的，在本发明第二方面的第三种实现方式中，所述预测单元具体用于：将所述供电数据编码向量输入所述双向门限循环网络进行特征向量转换，得到第一特征向量；对所述第一特征向量输入所述双向长短时记忆网络进行向量特征提取，得到第二特征向量；将所述第二特征向量输入所述全连接网络进行设备供电切换概率预测，得到预测概率数据。
可选的，在本发明第二方面的第四种实现方式中，所述构建模块具体用于：对所述多个第一设备供电数据与所述第一供电系统切换预测结果进行匹配，得到多个供电切换策略；计算所述多个供电切换策略之间的策略关联度；根据所述策略关联度生成供电切换策略集合。
可选的，在本发明第二方面的第五种实现方式中，所述提取模块具体用于：基于预设的监听时段获取目标设备的第二设备供电数据；将所述第二设备供电数据输入预置异常监控模型进行异常数据提取，输出所述第二设备供电数据对应的设备异常数据；根据所述设备异常数据生成设备供电特征数据。
可选的，在本发明第二方面的第六种实现方式中，所述处理模块具体用于：根据所述设备供电特征数据，从所述供电切换策略集合中匹配所述目标设备对应的供电切换策略；对所述供电切换策略进行切换预测结果提取，得到所述目标设备对应的第二供电系统切换预测结果；根据所述第二供电系统切换预测结果对所述目标设备进行供电系统切换。
本发明第三方面提供了一种家庭储能系统的管理设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述家庭储能系统的管理设备执行上述的家庭储能系统的管理方法。
本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的家庭储能系统的管理方法。
本发明提供的技术方案中，获取多个第一设备供电数据，并分别对多个第一设备供电数据进行向量编码处理，生成供电数据编码向量；分别将供电数据编码向量输入设备供电策略分析模型进行供电系统切换分析，得到第一供电系统切换预测结果；根据多个第一设备供电数据和第一供电系统切换预测结果，构建供电切换策略集合；获取第二设备供电数据，并对第二设备供电数据进行特征数据提取，得到设备供电特征数据；根据设备供电特征数据匹配第二供电系统切换预测结果，并根据第二供电系统切换预测结果对目标设备进行供电系统切换，本发明首先通过设备供电策略分析模型得到与家庭储能系统相关联的供电切换策略集合，该供电切换策略集合中包括了多个供电系统切换场景，然后采集目标设备的第二设备供电数并且直接利用供电切换策略集合对目标设备进行供电系统切换，提高了家庭储能系统和市电之间的供电切换效率，进而实现了家庭储能系统的智能供电切换。
附图说明
图1为本发明实施例中家庭储能系统的管理方法的一个实施例示意图；
图2为本发明实施例中家庭储能系统的管理方法的另一个实施例示意图；
图3为本发明实施例中家庭储能系统的管理装置的一个实施例示意图；
图4为本发明实施例中家庭储能系统的管理装置的另一个实施例示意图；
图5为本发明实施例中家庭储能系统的管理设备的一个实施例示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种家庭储能系统的管理方法、装置、设备及存储介质，用于实现家庭储能系统的智能供电切换。本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中家庭储能系统的管理方法的一个实施例包括：
101、获取与家庭储能系统相关联的多个第一设备供电数据，并分别对多个第一设备供电数据进行向量编码处理，生成每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量；
可以理解的是，本发明的执行主体可以为家庭储能系统的管理装置，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。
具体的，服务器获取与家庭储能系统相关联的多个第一设备供电数据，进一步的，服务器采用栈式降噪编码函数对多个第一设备供电数据进行降噪处理，提取数据的主要特征，将处理后的数据信息输入到预置的神经网络中，提取与多个第一设备供电数据对应的标准因子集合，服务器将多个第一设备供电数据输入到训练的栈式降噪自编码函数中，验证栈式降噪自编码函数的降噪效果，并提取多个第一设备供电数据的主要特征数据，同时，服务器对该多个第一设备供电数据的主要特征数据进行向量编码处理，生成每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量。
102、分别将每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量输入预置的设备供电策略分析模型进行供电系统切换分析，得到每个第一设备供电数据对应的第一供电系统切换预测结果；
具体的，服务器分别将每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量输入预置的设备供电策略分析模型进行供电系统切换分析，其中，服务器采用递进式主网重构技术进行分析，并在此基础自动生成以系统切换分析为手段的转供电策略，得到每个第一设备供电数据对应的第一供电系统切换预测结果，可以实现对供电电压及电流稳定性的即时判断或预判，并进一步根据即时判断或预判结果来自动及智能切换供电线路与输电线路之间的对应电连通关系，从而大幅度提升供电切换器的自动化及智能化程度。
103、根据多个第一设备供电数据和第一供电系统切换预测结果，构建供电切换策略集合；
具体的，根据多个第一设备供电数据和第一供电系统切换预测结果，确定对应的系统配置文件，并对该系统配置文件进行处理，确定供电系统的运行配置文件及预测结果，将运行配置文件传输至供电系统中，生成多个仿建供电切换策略，同时服务器对多个供电切换策略进行可行性测试，获得测试结果，根据测试结果与预测结果，构建供电切换策略集合。
104、获取目标设备对应的第二设备供电数据，并对第二设备供电数据进行特征数据提取，得到设备供电特征数据；
具体的，获取与目标设备对应的实际的第二设备供电数据与清洗后的第二设备供电数据，其中，第二设备供电数据包括目标设备交流侧设备供电数据和直流侧设备供电数据，对实际的第二设备供电数据与清洗后的第二设备供电数据进行压缩，对压缩后的实际的第二设备供电数据与清洗后的第二设备供电数据进行分析，提取出实际的第二设备供电数据的关键特征信息与清洗后的第二设备供电数据的关键特征信息，根据实际的第二设备供电数据与清洗后的第二设备供电数据的关键特征信息之间的差异数据，并根据该差异数据进行特征提取，确定出对应的差异数据特征数据，最终服务器根据上述多种关键特征信息，得到设备供电特征数据。
105、根据设备供电特征数据，从供电切换策略集合中匹配目标设备对应的第二供电系统切换预测结果，并根据第二供电系统切换预测结果对目标设备进行供电系统切换。
具体的，读取设备供电特征数据并与供电切换策略相匹配，对匹配成功的设备供电特征数据进行协议剥离获得纯数据内容，将纯数据内容与白名单中的关键字进行匹配，若匹配成功则将设备供电特征数据发送至对应的数据处理终端，再由数据处理终端将纯数据内容写入单向数据传输通道，若匹配失败，将纯数据内容与黑名单中的关键字进行匹配，确定目标设备对应的第二供电系统切换预测结果，可以保证数据交互的安全性，还能增强数据传输的灵活性，最终，服务器根据第二供电系统切换预测结果对目标设备进行供电系统切换。
本发明实施例中，获取多个第一设备供电数据，并分别对多个第一设备供电数据进行向量编码处理，生成供电数据编码向量；分别将供电数据编码向量输入设备供电策略分析模型进行供电系统切换分析，得到第一供电系统切换预测结果；根据多个第一设备供电数据和第一供电系统切换预测结果，构建供电切换策略集合；获取第二设备供电数据，并对第二设备供电数据进行特征数据提取，得到设备供电特征数据；根据设备供电特征数据匹配第二供电系统切换预测结果，并根据第二供电系统切换预测结果对目标设备进行供电系统切换，本发明首先通过设备供电策略分析模型得到与家庭储能系统相关联的供电切换策略集合，该供电切换策略集合中包括了多个供电系统切换场景，然后采集目标设备的第二设备供电数并且直接利用供电切换策略集合对目标设备进行供电系统切换，提高了家庭储能系统和市电之间的供电切换效率，进而实现了家庭储能系统的智能供电切换。
请参阅图2，本发明实施例中家庭储能系统的管理方法的另一个实施例包括：
201、获取与家庭储能系统相关联的多个第一设备供电数据，并分别对多个第一设备供电数据进行向量编码处理，生成每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量；
具体的，查询与家庭储能系统相关联的多个用电设备；从预置的数据库中分别获取多个用电设备的历史供电数据，得到多个第一设备供电数据；分别对多个第一设备供电数据进行数据清洗，得到多个标准设备供电数据；分别对多个标准设备供电数据进行数据映射，得到每个标准设备供电数据对应的数据标量值；对每个标准设备供电数据对应的数据标量值进行向量转换，生成每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量。
其中，服务器查询与家庭储能系统相关联的多个用电设备，进一步，服务器获取多个用电设备用电数据和历史供电数据，将历史供电数据输入初始的训练模型获取预测用电量，判断预测用电量与预设期望用电量的电量误差是否在预设误差范围内，并记录电量误差，若否，则根据电量误差更新训练模型，并将第一设备供电数据输入训练模型获取预测用电量，得到多个第一设备供电数据，分别对多个第一设备供电数据进行数据清洗，得到多个标准设备供电数据；分别对多个标准设备供电数据进行数据映射，得到每个标准设备供电数据对应的数据标量值，对每个标准设备供电数据对应的数据标量值进行向量转换，生成每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量。
其中，在对多个第一设备供电数据进行数据清洗时，服务器根据预设的分类策略对多个第一设备供电数据进行分类处理得到分组信息，并获取分组信息和相应的清洗策略信息，根据分组信息将同一组的多个第一设备供电数据分配给同一数据清理函数，根据该数据清理函数对多个第一设备供电数据并行并行处理，每个处理单元分别根据清洗策略信息对相应的多个第一设备供电数据进行排序依次进行清洗处理，得到多个标准设备供电数据。
202、分别将每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量输入预置的设备供电策略分析模型，其中，设备供电策略分析模型包括：双向门限循环网络、双向长短时记忆网络和全连接网络；
203、通过设备供电策略分析模型对供电数据编码向量进行特征处理，得到预测概率数据；
具体的，将供电数据编码向量输入双向门限循环网络进行特征向量转换，得到第一特征向量；对第一特征向量输入双向长短时记忆网络进行向量特征提取，得到第二特征向量；将第二特征向量输入全连接网络进行设备供电切换概率预测，得到预测概率数据。
其中，服务器首先在输入供电数据编码向量中建立向量标识，利用预置的编码向量尺度不变特征转换特征向量检测方法，提取输入供电数据编码向量的向量标识内的尺度不变特征转换特征向量，其次对尺度不变特征转换特征向量进行对称编码和匹配，得到第一特征向量，对第一特征向量输入双向长短时记忆网络进行向量特征提取，得到第二特征向量，将第二特征向量输入全连接网络进行设备供电切换概率预测，得到预测概率数据。
其中，服务器在将第二特征向量输入全连接网络进行设备供电切换概率预测，得到预测概率数据时，服务器采集若干个向量特征对应的特征数据，构建特征判别概率函数，并获取每种向量特征对应的特征判别概率，对每种向量特征之间的差异进行评估，并进行权重计算，以此对特征判别概率进行修正，融合修正后特征判别概率，获取特征探测概率向量，并以此获取预测概率数据。
204、根据预测概率数据判断多个用电设备是否切换供电系统，得到判断结果，其中，判断结果包括：切换和不切换；
205、若判断结果为切换，则根据预测概率数据从预置的供电系统切换数据表中查询多个用电设备对应的供电系统切换模式；
206、根据判断结果和供电系统切换模式输出每个第一设备供电数据对应的第一供电系统切换预测结果；
具体的，根据预测概率数据判断多个用电设备是否切换供电系统，得到判断结果，其中，判断结果包括：切换和不切换，若判断结果为切换，则根据预测概率数据从预置的供电系统切换数据表中查询多个用电设备对应的供电系统切换模式。
其中，服务器根据该判断结果确定供电系统供电状态，在确定供电系统的供电模式切换为旁路供电模式的情况下，控制继电器导通并控制双向可控硅静态开关断开，以使通过继电器向供电系统的负载设备进行模拟供电，并输出每个第一设备供电数据对应的第一供电系统切换预测结果。
207、根据多个第一设备供电数据和第一供电系统切换预测结果，构建供电切换策略集合；
具体的，对多个第一设备供电数据与第一供电系统切换预测结果进行匹配，得到多个供电切换策略；计算多个供电切换策略之间的策略关联度；根据策略关联度生成供电切换策略集合。
其中，通过神经网络深度学习获取多个第一设备供电数据和第一供电系统切换预测结，建立基于随机森林改进的多个供电切换策略，对多个供电切换策略特征进行分类和预测，计算多个供电切换策略之间的策略关联度；根据策略关联度生成供电切换策略集合。
208、获取目标设备对应的第二设备供电数据，并对第二设备供电数据进行特征数据提取，得到设备供电特征数据；
具体的，基于预设的监听时段获取目标设备的第二设备供电数据；将第二设备供电数据输入预置异常监控模型进行异常数据提取，输出第二设备供电数据对应的设备异常数据；根据设备异常数据生成设备供电特征数据。
具体的，获取与目标设备对应的实际的第二设备供电数据与清洗后的第二设备供电数据，其中，第二设备供电数据包括目标设备交流侧设备供电数据和直流侧设备供电数据，对实际的第二设备供电数据与清洗后的第二设备供电数据进行压缩，对压缩后的实际的第二设备供电数据与清洗后的第二设备供电数据进行分析，提取出实际的第二设备供电数据的关键特征信息与清洗后的第二设备供电数据的关键特征信息，根据实际的第二设备供电数据与清洗后的第二设备供电数据的关键特征信息之间的差异数据，并根据该差异数据进行特征提取，确定出对应的差异数据特征数据，最终服务器根据上述多种关键特征信息，得到设备供电特征数据。
209、根据设备供电特征数据，从供电切换策略集合中匹配目标设备对应的第二供电系统切换预测结果，并根据第二供电系统切换预测结果对目标设备进行供电系统切换。
具体的，根据设备供电特征数据，从供电切换策略集合中匹配目标设备对应的供电切换策略；对供电切换策略进行切换预测结果提取，得到目标设备对应的第二供电系统切换预测结果；根据第二供电系统切换预测结果对目标设备进行供电系统切换。
其中，服务器接收设备供电特征数据，并对供电数据编码向量进行去噪剔除后，将剩余供电数据编码向量分成n段，并在每段中等时间间隔抽取m供电数据编码向量，以每个特征提取模块输入m供电数据编码向量的方式，将抽取的n*m供电数据编码向量分别输入到n个特征提取层，经特征提取后，提取的n类特征图合并后输入到融合分类层中，匹配目标设备对应的供电切换策略；对供电切换策略进行切换预测结果提取，得到目标设备对应的第二供电系统切换预测结果；根据第二供电系统切换预测结果对目标设备进行供电系统切换。
本发明实施例中，获取多个第一设备供电数据，并分别对多个第一设备供电数据进行向量编码处理，生成供电数据编码向量；分别将供电数据编码向量输入设备供电策略分析模型进行供电系统切换分析，得到第一供电系统切换预测结果；根据多个第一设备供电数据和第一供电系统切换预测结果，构建供电切换策略集合；获取第二设备供电数据，并对第二设备供电数据进行特征数据提取，得到设备供电特征数据；根据设备供电特征数据匹配第二供电系统切换预测结果，并根据第二供电系统切换预测结果对目标设备进行供电系统切换，本发明首先通过设备供电策略分析模型得到与家庭储能系统相关联的供电切换策略集合，该供电切换策略集合中包括了多个供电系统切换场景，然后采集目标设备的第二设备供电数并且直接利用供电切换策略集合对目标设备进行供电系统切换，提高了家庭储能系统和市电之间的供电切换效率，进而实现了家庭储能系统的智能供电切换。
上面对本发明实施例中家庭储能系统的管理方法进行了描述，下面对本发明实施例中家庭储能系统的管理装置进行描述，请参阅图3，本发明实施例中家庭储能系统的管理装置一个实施例包括：
获取模块301，用于获取与家庭储能系统相关联的多个第一设备供电数据，并分别对所述多个第一设备供电数据进行向量编码处理，生成每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量；
分析模块302，用于分别将每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量输入预置的设备供电策略分析模型进行供电系统切换分析，得到每个第一设备供电数据对应的第一供电系统切换预测结果；
构建模块303，用于根据所述多个第一设备供电数据和所述第一供电系统切换预测结果，构建供电切换策略集合；
提取模块304，用于获取目标设备对应的第二设备供电数据，并对所述第二设备供电数据进行特征数据提取，得到设备供电特征数据；
处理模块305，用于根据所述设备供电特征数据，从所述供电切换策略集合中匹配所述目标设备对应的第二供电系统切换预测结果，并根据所述第二供电系统切换预测结果对所述目标设备进行供电系统切换。
本发明实施例中，获取多个第一设备供电数据，并分别对多个第一设备供电数据进行向量编码处理，生成供电数据编码向量；分别将供电数据编码向量输入设备供电策略分析模型进行供电系统切换分析，得到第一供电系统切换预测结果；根据多个第一设备供电数据和第一供电系统切换预测结果，构建供电切换策略集合；获取第二设备供电数据，并对第二设备供电数据进行特征数据提取，得到设备供电特征数据；根据设备供电特征数据匹配第二供电系统切换预测结果，并根据第二供电系统切换预测结果对目标设备进行供电系统切换，本发明首先通过设备供电策略分析模型得到与家庭储能系统相关联的供电切换策略集合，该供电切换策略集合中包括了多个供电系统切换场景，然后采集目标设备的第二设备供电数并且直接利用供电切换策略集合对目标设备进行供电系统切换，提高了家庭储能系统和市电之间的供电切换效率，进而实现了家庭储能系统的智能供电切换。
请参阅图4，本发明实施例中家庭储能系统的管理装置另一个实施例包括：
获取模块301，用于获取与家庭储能系统相关联的多个第一设备供电数据，并分别对所述多个第一设备供电数据进行向量编码处理，生成每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量；
分析模块302，用于分别将每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量输入预置的设备供电策略分析模型进行供电系统切换分析，得到每个第一设备供电数据对应的第一供电系统切换预测结果；
构建模块303，用于根据所述多个第一设备供电数据和所述第一供电系统切换预测结果，构建供电切换策略集合；
提取模块304，用于获取目标设备对应的第二设备供电数据，并对所述第二设备供电数据进行特征数据提取，得到设备供电特征数据；
处理模块305，用于根据所述设备供电特征数据，从所述供电切换策略集合中匹配所述目标设备对应的第二供电系统切换预测结果，并根据所述第二供电系统切换预测结果对所述目标设备进行供电系统切换。
可选的，所述获取模块301具体用于：查询与家庭储能系统相关联的多个用电设备；从预置的数据库中分别获取所述多个用电设备的历史供电数据，得到多个第一设备供电数据；分别对所述多个第一设备供电数据进行数据清洗，得到多个标准设备供电数据；分别对所述多个标准设备供电数据进行数据映射，得到每个标准设备供电数据对应的数据标量值；对每个标准设备供电数据对应的数据标量值进行向量转换，生成每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量。
可选的，所述分析模块302还包括：
输入单元3021，用于分别将每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量输入预置的设备供电策略分析模型，其中，所述设备供电策略分析模型包括：双向门限循环网络、双向长短时记忆网络和全连接网络；
预测单元3022，用于通过所述设备供电策略分析模型对所述供电数据编码向量进行特征处理，得到预测概率数据；
判断单元3023，用于根据所述预测概率数据判断所述多个用电设备是否切换供电系统，得到判断结果，其中，所述判断结果包括：切换和不切换；
查询单元3024，用于若所述判断结果为切换，则根据所述预测概率数据从预置的供电系统切换数据表中查询所述多个用电设备对应的供电系统切换模式；
输出单元3025，用于根据所述判断结果和所述供电系统切换模式输出每个第一设备供电数据对应的第一供电系统切换预测结果。
可选的，所述预测单元3022具体用于：将所述供电数据编码向量输入所述双向门限循环网络进行特征向量转换，得到第一特征向量；对所述第一特征向量输入所述双向长短时记忆网络进行向量特征提取，得到第二特征向量；将所述第二特征向量输入所述全连接网络进行设备供电切换概率预测，得到预测概率数据。
可选的，所述构建模块303具体用于：对所述多个第一设备供电数据与所述第一供电系统切换预测结果进行匹配，得到多个供电切换策略；计算所述多个供电切换策略之间的策略关联度；根据所述策略关联度生成供电切换策略集合。
可选的，所述提取模块304具体用于：基于预设的监听时段获取目标设备的第二设备供电数据；将所述第二设备供电数据输入预置异常监控模型进行异常数据提取，输出所述第二设备供电数据对应的设备异常数据；根据所述设备异常数据生成设备供电特征数据。
可选的，所述处理模块305具体用于：根据所述设备供电特征数据，从所述供电切换策略集合中匹配所述目标设备对应的供电切换策略；对所述供电切换策略进行切换预测结果提取，得到所述目标设备对应的第二供电系统切换预测结果；根据所述第二供电系统切换预测结果对所述目标设备进行供电系统切换。
本发明实施例中，获取多个第一设备供电数据，并分别对多个第一设备供电数据进行向量编码处理，生成供电数据编码向量；分别将供电数据编码向量输入设备供电策略分析模型进行供电系统切换分析，得到第一供电系统切换预测结果；根据多个第一设备供电数据和第一供电系统切换预测结果，构建供电切换策略集合；获取第二设备供电数据，并对第二设备供电数据进行特征数据提取，得到设备供电特征数据；根据设备供电特征数据匹配第二供电系统切换预测结果，并根据第二供电系统切换预测结果对目标设备进行供电系统切换，本发明首先通过设备供电策略分析模型得到与家庭储能系统相关联的供电切换策略集合，该供电切换策略集合中包括了多个供电系统切换场景，然后采集目标设备的第二设备供电数并且直接利用供电切换策略集合对目标设备进行供电系统切换，提高了家庭储能系统和市电之间的供电切换效率，进而实现了家庭储能系统的智能供电切换。
上面图3和图4从模块化可行性实体的角度对本发明实施例中的家庭储能系统的管理装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中家庭储能系统的管理设备进行详细描述。
图5是本发明实施例提供的一种家庭储能系统的管理设备的结构示意图，该家庭储能系统的管理设备500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器（central processing units，CPU）510（例如，一个或一个以上处理器）和存储器520，一个或一个以上存储应用程序533或数据532的存储介质530（例如一个或一个以上海量存储设备）。其中，存储器520和存储介质530可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质530的程序可以包括一个或一个以上模块（图示没标出），每个模块可以包括对家庭储能系统的管理设备500中的一系列指令操作。更进一步地，处理器510可以设置为与存储介质530通信，在家庭储能系统的管理设备500上执行存储介质530中的一系列指令操作。
家庭储能系统的管理设备500还可以包括一个或一个以上电源540，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口560，和/或，一个或一个以上操作系统531，例如Windows Serve，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图5示出的家庭储能系统的管理设备结构并不构成对家庭储能系统的管理设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
本发明还提供一种家庭储能系统的管理设备，所述家庭储能系统的管理设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行上述各实施例中的所述家庭储能系统的管理方法的步骤。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述家庭储能系统的管理方法的步骤。
进一步地，计算机可读存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个可行性所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的数据，用于验证其数据的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
所述集成的单元如果以软件可行性单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory，ROM）、随机存取存储器（random access memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (5)

1.一种家庭储能系统的管理方法，其特征在于，所述家庭储能系统的管理方法包括：
获取与家庭储能系统相关联的多个第一设备供电数据，并分别对所述多个第一设备供电数据进行向量编码处理，生成每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量；其中，查询与家庭储能系统相关联的多个用电设备；从预置的数据库中分别获取所述多个用电设备的历史供电数据，得到多个第一设备供电数据；分别对所述多个第一设备供电数据进行数据清洗，得到多个标准设备供电数据；分别对所述多个标准设备供电数据进行数据映射，得到每个标准设备供电数据对应的数据标量值；对每个标准设备供电数据对应的数据标量值进行向量转换，生成每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量；
分别将每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量输入预置的设备供电策略分析模型进行供电系统切换分析，得到每个第一设备供电数据对应的第一供电系统切换预测结果；其中，分别将每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量输入预置的设备供电策略分析模型，其中，所述设备供电策略分析模型包括：双向门限循环网络、双向长短时记忆网络和全连接网络；通过所述设备供电策略分析模型对所述供电数据编码向量进行特征处理，得到预测概率数据；根据所述预测概率数据判断所述多个用电设备是否切换供电系统，得到判断结果，其中，所述判断结果包括：切换和不切换；若所述判断结果为切换，则根据所述预测概率数据从预置的供电系统切换数据表中查询所述多个用电设备对应的供电系统切换模式；根据所述判断结果和所述供电系统切换模式输出每个第一设备供电数据对应的第一供电系统切换预测结果；其中，将所述供电数据编码向量输入所述双向门限循环网络进行特征向量转换，得到第一特征向量；对所述第一特征向量输入所述双向长短时记忆网络进行向量特征提取，得到第二特征向量；将所述第二特征向量输入所述全连接网络进行设备供电切换概率预测，得到预测概率数据；
根据所述多个第一设备供电数据和所述第一供电系统切换预测结果，构建供电切换策略集合；其中，对所述多个第一设备供电数据与所述第一供电系统切换预测结果进行匹配，得到多个供电切换策略；计算所述多个供电切换策略之间的策略关联度；根据所述策略关联度生成供电切换策略集合；
获取目标设备对应的第二设备供电数据，并对所述第二设备供电数据进行特征数据提取，得到设备供电特征数据；其中，基于预设的监听时段获取目标设备的第二设备供电数据；将所述第二设备供电数据输入预置异常监控模型进行异常数据提取，输出所述第二设备供电数据对应的设备异常数据；根据所述设备异常数据生成设备供电特征数据；
根据所述设备供电特征数据，从所述供电切换策略集合中匹配所述目标设备对应的第二供电系统切换预测结果，并根据所述第二供电系统切换预测结果对所述目标设备进行供电系统切换。
2.根据权利要求1所述的家庭储能系统的管理方法，其特征在于，所述根据所述设备供电特征数据，从所述供电切换策略集合中匹配所述目标设备对应的第二供电系统切换预测结果，并根据所述第二供电系统切换预测结果对所述目标设备进行供电系统切换，包括：
根据所述设备供电特征数据，从所述供电切换策略集合中匹配所述目标设备对应的供电切换策略；
对所述供电切换策略进行切换预测结果提取，得到所述目标设备对应的第二供电系统切换预测结果；
根据所述第二供电系统切换预测结果对所述目标设备进行供电系统切换。
3.一种家庭储能系统的管理装置，其特征在于，所述家庭储能系统的管理装置包括：
获取模块，用于获取与家庭储能系统相关联的多个第一设备供电数据，并分别对所述多个第一设备供电数据进行向量编码处理，生成每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量；其中，查询与家庭储能系统相关联的多个用电设备；从预置的数据库中分别获取所述多个用电设备的历史供电数据，得到多个第一设备供电数据；分别对所述多个第一设备供电数据进行数据清洗，得到多个标准设备供电数据；分别对所述多个标准设备供电数据进行数据映射，得到每个标准设备供电数据对应的数据标量值；对每个标准设备供电数据对应的数据标量值进行向量转换，生成每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量；
分析模块，用于分别将每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量输入预置的设备供电策略分析模型进行供电系统切换分析，得到每个第一设备供电数据对应的第一供电系统切换预测结果；其中，分别将每个第一设备供电数据对应的供电数据编码向量输入预置的设备供电策略分析模型，其中，所述设备供电策略分析模型包括：双向门限循环网络、双向长短时记忆网络和全连接网络；通过所述设备供电策略分析模型对所述供电数据编码向量进行特征处理，得到预测概率数据；根据所述预测概率数据判断所述多个用电设备是否切换供电系统，得到判断结果，其中，所述判断结果包括：切换和不切换；若所述判断结果为切换，则根据所述预测概率数据从预置的供电系统切换数据表中查询所述多个用电设备对应的供电系统切换模式；根据所述判断结果和所述供电系统切换模式输出每个第一设备供电数据对应的第一供电系统切换预测结果；其中，将所述供电数据编码向量输入所述双向门限循环网络进行特征向量转换，得到第一特征向量；对所述第一特征向量输入所述双向长短时记忆网络进行向量特征提取，得到第二特征向量；将所述第二特征向量输入所述全连接网络进行设备供电切换概率预测，得到预测概率数据；
构建模块，用于根据所述多个第一设备供电数据和所述第一供电系统切换预测结果，构建供电切换策略集合；其中，对所述多个第一设备供电数据与所述第一供电系统切换预测结果进行匹配，得到多个供电切换策略；计算所述多个供电切换策略之间的策略关联度；根据所述策略关联度生成供电切换策略集合；
提取模块，用于获取目标设备对应的第二设备供电数据，并对所述第二设备供电数据进行特征数据提取，得到设备供电特征数据；其中，基于预设的监听时段获取目标设备的第二设备供电数据；将所述第二设备供电数据输入预置异常监控模型进行异常数据提取，输出所述第二设备供电数据对应的设备异常数据；根据所述设备异常数据生成设备供电特征数据；
处理模块，用于根据所述设备供电特征数据，从所述供电切换策略集合中匹配所述目标设备对应的第二供电系统切换预测结果，并根据所述第二供电系统切换预测结果对所述目标设备进行供电系统切换。
4.一种家庭储能系统的管理设备，其特征在于，所述家庭储能系统的管理设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；
所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述家庭储能系统的管理设备执行如权利要求1-2中任一项所述的家庭储能系统的管理方法。
5.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-2中任一项所述的家庭储能系统的管理方法。
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CN114048999A (zh) * 2021-11-10 2022-02-15 湖南能创科技有限责任公司 家庭户用能源管理系统
CN115360708B (zh) * 2022-10-21 2023-01-06 北京东润环能科技股份有限公司 虚拟电厂的协调控制方法、装置、电子设备及存储介质
DE202022106297U1 (de) * 2022-11-09 2022-11-21 Kawther Ali Dhlan Aldhlan Intelligentes System für Energiebedarfsprognosen und nachhaltiges Energiemanagement durch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
CN115829134B (zh) * 2022-12-08 2023-10-10 国网山东省电力公司临沂供电公司 面向源网荷不确定性的供电调度方法及系统

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