CN117411039A - 一种智能储能充电系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及蓄水发电技术领域，具体为一种智能储能充电系统，是由负荷预测模块、储能设施管理模块、智能调度算法模块、大数据分析模块、人工智能优化模块、再生能源协同模块、动态能量匹配模块、智能容量调整模块组成。本发明中，利用循环神经网络进行电力需求预测，通过综合多维度信息、准确捕捉季节性和天气变化，提高预测精度，采用现代数学方法如牛顿法、梯度下降管理储能设施，以实现最佳状态运行，通过大数据分析和人工智能优化模块相结合，实时学习和自我调整，全面提升系统性能，深度协同优化可再生能源，为储能充电系统提供稳定可靠支持，满足电力需求的同时，推动可持续能源的利用和发展。
Description
技术领域
本发明涉及蓄水发电技术领域，尤其涉及一种智能储能充电系统。
背景技术
蓄水发电技术领域是指利用水的储能特性进行发电的一种技术领域。在蓄水发电中，通过水的高位储能，将水流释放到低位，通过水轮机驱动发电机发电。这种技术利用水的重力势能进行能量储存和转换，是一种可再生能源发电方式。
智能储能充电系统属于蓄水发电技术领域中的储能技术，是指一种基于智能控制和储能技术的充电系统。其主要目的是在电网供电充电过程中，通过储能技术将电能进行有效管理和调度，实现对电能的储存和释放，以提高充电效率和能源利用率。其目的在于，通过智能控制系统对储能装置进行管理，实现对电能的有效储存和释放，以满足需求时进行可靠供电。通过优化充电策略和控制算法，最大限度地提高充电过程中能源的利用效率，减少能源浪费。通过智能调度和分配，对电网负载进行平衡，减少电网压力，提高供电可靠性和稳定性。综上所述，智能储能充电系统通过智能控制和储能技术，以提高充电效率、管理储能装置、实现负载平衡等目的，并通过储能管理、智能控制算法、数据监测与分析以及电网互联等手段来达成这些效果。
在现有智能储能充电系统中，现有的储能充电系统往往较为保守，没有充分利用现代技术手段进行电力需求预测和管理。它们可能仅仅依赖于简单的历史数据和统计方法进行预测，易受外部环境变化的影响，导致预测误差较大。此外，现有系统在储能设施管理和调度策略上缺乏足够的灵活性，不能及时响应市场价格和电网负荷的变化。再者，很少有现有系统能够充分考虑与可再生能源的深度协同，这可能导致可再生能源的利用率低下，甚至浪费。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种智能储能充电系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种智能储能充电系统是由负荷预测模块、储能设施管理模块、智能调度算法模块、大数据分析模块、人工智能优化模块、再生能源协同模块、动态能量匹配模块、智能容量调整模块组成；
所述负荷预测模块采用循环神经网络，结合影响负荷变化的多维度因素对电力需求数据进行学习和预测，生成电力需求预测报告，所述多维度因素包括季节性、天气条件；
所述储能设施管理模块基于电力需求预测报告，采用牛顿法或梯度下降法，计算每个储能设施最优的充电和放电策略，生成储能设施状态报告；
所述智能调度算法模块依据储能设施状态报告，运用强化学习方法或遗传算法，生成满足电力市场价格、充放电周期条件的智能调度策略；
所述大数据分析模块利用智能调度策略，对包括历史充电档案数据、负载数据、电价数据的大数据进行深度挖掘，提取有用信息，优化储能系统，生成大数据分析报告；
所述人工智能优化模块结合大数据分析报告，应用支持向量机、随机森林优化电力需求预测和能量调度策略，生成人工智能优化策略；
所述再生能源协同模块基于人工智能优化策略，将可再生能源发电系统与智能储能充电系统进行协同储存，利用BP神经网络、模糊控制技术进行优化管理，生成再生能源协同报告；
所述动态能量匹配模块根据再生能源协同报告，利用线性优化或混合整数线性规划技术，实时调整储能充电和放电策略，生成动态能量匹配方案；
所述智能容量调整模块以动态能量匹配方案为基础，根据电网负荷情况和能源储存需求，利用遗传算法自动调整储能装置容量，生成储能装置优化方案。
作为本发明的进一步方案：所述负荷预测模块包括数据收集子模块、数据预处理子模块、深度学习模型训练子模块、模型验证子模块、预测报告生成子模块；
所述储能设施管理模块包括设备监控子模块、特性分析子模块、最优策略计算子模块、策略执行子模块、状态报告生成子模块；
所述智能调度算法模块包括现状分析子模块、强化学习训练子模块、遗传算法优化子模块、策略测试子模块、调度策略生成子模块；
所述大数据分析模块包括大数据收集子模块、数据清洗子模块、特征提取子模块、深度学习分析子模块、分析报告生成子模块；
所述人工智能优化模块包括数据输入子模块、机器学习优化子模块、优化结果验证子模块、AI策略生成子模块、AI策略执行子模块；
所述再生能源协同模块包括能源预测子模块、协同控制子模块、优化算法应用子模块、能源执行子模块、协同报告生成子模块；
所述动态能量匹配模块包括需求预测子模块、能源调配子模块、优化算法设计子模块、策略实施子模块、结果反馈子模块；
所述智能容量调整模块包括需求分析子模块、容量预测子模块、调整策略设计子模块、策略执行子模块、优化方案生成子模块。
作为本发明的进一步方案：所述数据收集子模块采用传感器网络与数据同步技术，进行实时电力需求数据的采集，生成原始电力数据集；
所述数据预处理子模块基于原始电力数据集，使用K-means聚类识别并处理异常值，同时利用MinMaxScaler进行数据标准化，产出处理后的电力数据集；
所述深度学习模型训练子模块结合处理后的电力数据集，应用循环神经网络和长短时记忆网络进行模型训练，产出负荷预测模型；
所述模型验证子模块利用负荷预测模型，对部分已知的数据集进行预测，并使用均方误差衡量与实际值的偏差，验证模型效果，生成模型验证报告；
所述预测报告生成子模块依据负荷预测模型，对未来电力需求进行深度预测，产出电力需求预测报告。
作为本发明的进一步方案：所述设备监控子模块结合物联网技术，实时监测储能设备的运行状态与性能参数，产出设备实时状态报告；
所述特性分析子模块利用设备实时状态报告，采用频谱分析法，研究储能设备的性能特性与稳定性，产出设备特性分析报告；
所述最优策略计算子模块基于电力需求预测报告与设备特性分析报告，应用牛顿法和梯度下降法，进行储能策略的优化设计，产出储能设施策略建议；
所述策略执行子模块依据储能设施策略建议，结合模糊逻辑控制执行储能策略，产出策略执行情况报告；
所述状态报告生成子模块基于策略执行情况报告，汇总策略执行情况，利用数据融合技术整合储能设备的整体状态，产出储能设施状态报告。
作为本发明的进一步方案：所述现状分析子模块利用统计学和数据可视化技术，分析当前系统的调度状态与瓶颈，产出系统现状分析报告；
所述强化学习训练子模块基于系统现状分析报告，采用Q-learning算法进行模型自我优化，产出强化学习模型；
所述遗传算法优化子模块使用遗传算法对强化学习模型进行参数优化，获得优化后的调度策略；
所述策略测试子模块基于优化后的调度策略，在仿真环境中进行测试，产出策略测试报告；
所述调度策略生成子模块结合策略测试报告，生成最终调度策略报告。
作为本发明的进一步方案：所述大数据收集子模块采用高速数据流技术与分布式系统进行数据采集，形成原始大数据集；
所述数据清洗子模块基于原始大数据集，使用Spark或Hadoop框架清洗与整合数据，获得清洗后的数据集；
所述特征提取子模块应用主成分分析技术，对所述清洗后的数据集进行特征工程，产出特征优化数据集；
所述深度学习分析子模块基于特征优化数据集，使用CNN深度学习模型进行数据分析，得到数据分析结果；
所述分析报告生成子模块根据数据分析结果，形成大数据分析报告。
作为本发明的进一步方案：所述数据输入子模块通过APIs、数据库连接方法，产出标准化数据集；
所述机器学习优化子模块使用回归、决策树机器学习算法对标准化数据集进行模型训练与优化，建立机器学习模型；
所述优化结果验证子模块使用交叉验证、模型评分，验证所述机器学习模型的准确性和稳定性，产出验证报告；
所述AI策略生成子模块根据验证报告，生成AI策略文档；
所述AI策略执行子模块将AI策略文档转化为实际操作，包括调整系统参数、执行任务，产出执行记录。
作为本发明的进一步方案：所述能源预测子模块根据历史数据和天气预报，预测未来能源供应量，产出能源预测报告；
所述协同控制子模块根据能源预测报告，制定协同控制策略，得到控制策略文档；
所述优化算法应用子模块应用遗传算法、蚁群算法，提升所述控制策略文档中的策略效果，获得优化后的控制策略；
所述能源执行子模块按照优化后的控制策略执行能源调配，产出能源分配记录；
所述协同报告生成子模块根据能源分配记录，生成协同报告。
作为本发明的进一步方案：所述需求预测子模块使用时间序列分析预测未来的能量需求，产出未来能量需求报告；
所述能源调配子模块根据未来能量需求报告和现有的能源供应，使用线性规划或贪心算法进行能源分配，得到能源调配策略；
所述优化算法设计子模块应用粒子群优化、模拟退火方法，优化所述能源调配策略降低成本并提高效率，获得优化后能源调配策略；
所述策略实施子模块按照优化后能源调配策略进行实际的能源分配操作，产出能源分配实施记录；
所述结果反馈子模块使用实施结果与预测结果进行对比，通过均方误差、平均绝对误差指标进行评估，产出策略执行效果评估报告。
作为本发明的进一步方案：所述需求分析子模块利用聚类分析和主成分分析来分析和总结能量需求的特点和模式，得到能量需求特征分析报告；
所述容量预测子模块基于回归分析和神经网络模型，预测未来的存储或产能需求，产出未来容量需求预测；
所述调整策略设计子模块根据未来容量需求预测，结合约束条件，使用遗传算法或蚁群算法设计调整策略，获得初步容量调整策略；
所述策略执行子模块按照初步容量调整策略进行容量的增减和调配，产出容量调整实施记录；
所述优化方案生成子模块基于容量调整实施记录，利用贝叶斯优化或深度Q学习方法进行方案优化，产出储能装置优化方案。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，采用循环神经网络以多维度的方式对电力需求进行精确预测，这样不仅增加了预测的准确性，还使系统能够对不同因素如季节性和天气条件做出快速反应。其次，储能设施的管理采用了现代的数学方法如牛顿法和梯度下降法，确保每一时刻储能设施都能运行在最优状态。此外，大数据分析模块和人工智能优化模块的结合使得系统能够实时学习和自我调整，进一步提升了储能系统的整体性能。最后，系统对可再生能源进行了深度的协同优化，使得储能充电系统不仅能够更好地满足电力需求，还能为可再生能源提供更加稳定和可靠的支持。
附图说明
图1为本发明的系统框图；
图2为本发明的系统流程图
图3为本发明的负荷预测模块流程图；
图4为本发明的储能设施管理模块流程图；
图5为本发明的智能调度算法模块流程图；
图6为本发明的大数据分析模块流程图；
图7为本发明的人工智能优化模块流程图；
图8为本发明的再生能源协同模块流程图；
图9为本发明的动态能量匹配模块流程图；
图10为本发明的智能容量调整模块流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一
请参阅图1，一种智能储能充电系统是由负荷预测模块、储能设施管理模块、智能调度算法模块、大数据分析模块、人工智能优化模块、再生能源协同模块、动态能量匹配模块、智能容量调整模块组成；
负荷预测模块采用循环神经网络，结合影响负荷变化的多维度因素对电力需求数据进行学习和预测，生成电力需求预测报告，多维度因素包括季节性、天气条件；
储能设施管理模块基于电力需求预测报告，采用牛顿法或梯度下降法，计算每个储能设施最优的充电和放电策略，生成储能设施状态报告；
智能调度算法模块依据储能设施状态报告，运用强化学习方法或遗传算法，生成满足电力市场价格、充放电周期条件的智能调度策略；
大数据分析模块利用智能调度策略，对包括历史充电档案数据、负载数据、电价数据的大数据进行深度挖掘，提取有用信息，优化储能系统，生成大数据分析报告；
人工智能优化模块结合大数据分析报告，应用支持向量机、随机森林优化电力需求预测和能量调度策略，生成人工智能优化策略；
再生能源协同模块基于人工智能优化策略，将可再生能源发电系统与智能储能充电系统进行协同储存，利用BP神经网络、模糊控制技术进行优化管理，生成再生能源协同报告；
动态能量匹配模块根据再生能源协同报告，利用线性优化或混合整数线性规划技术，实时调整储能充电和放电策略，生成动态能量匹配方案；
智能容量调整模块以动态能量匹配方案为基础，根据电网负荷情况和能源储存需求，利用遗传算法自动调整储能装置容量，生成储能装置优化方案。
负荷预测模块利用循环神经网络结合多维度因素，如季节性和天气条件等，对电力需求数据进行学习和预测，生成电力需求预测报告。储能设施管理模块根据预测报告，采用牛顿法或梯度下降法计算每个储能设施的最优充电和放电策略，并生成储能设施状态报告。
智能调度算法模块根据储能设施状态报告，利用强化学习或遗传算法生成满足电力市场价格和充放电周期条件的智能调度策略。大数据分析模块通过对历史充电档案数据、负载数据、电价数据等大数据的深度挖掘，提取有用信息，优化储能系统，并生成大数据分析报告。
人工智能优化模块结合大数据分析报告，应用支持向量机、随机森林等优化算法对电力需求预测和能量调度策略进行优化，生成人工智能优化策略。再生能源协同模块利用人工智能优化策略，通过BP神经网络、模糊控制等技术实现可再生能源发电系统与储能充电系统的协同储存，并生成再生能源协同报告。
动态能量匹配模块根据再生能源协同报告，利用线性优化或混合整数线性规划技术实时调整储能装置的充电和放电策略，生成动态能量匹配方案。智能容量调整模块根据动态能量匹配方案，结合电网负荷情况和能源储存需求，利用遗传算法自动调整储能装置的容量，生成储能装置优化方案。
综合以上模块的应用，该智能储能充电系统能够实现对负荷需求、储能设施和再生能源的智能管理和优化，提高电力供应的效率和可靠性，降低能源成本，促进可再生能源的应用和电力系统的可持续发展。
请参阅图2，负荷预测模块包括数据收集子模块、数据预处理子模块、深度学习模型训练子模块、模型验证子模块、预测报告生成子模块；
储能设施管理模块包括设备监控子模块、特性分析子模块、最优策略计算子模块、策略执行子模块、状态报告生成子模块；
智能调度算法模块包括现状分析子模块、强化学习训练子模块、遗传算法优化子模块、策略测试子模块、调度策略生成子模块；
大数据分析模块包括大数据收集子模块、数据清洗子模块、特征提取子模块、深度学习分析子模块、分析报告生成子模块；
人工智能优化模块包括数据输入子模块、机器学习优化子模块、优化结果验证子模块、AI策略生成子模块、AI策略执行子模块；
再生能源协同模块包括能源预测子模块、协同控制子模块、优化算法应用子模块、能源执行子模块、协同报告生成子模块；
动态能量匹配模块包括需求预测子模块、能源调配子模块、优化算法设计子模块、策略实施子模块、结果反馈子模块；
智能容量调整模块包括需求分析子模块、容量预测子模块、调整策略设计子模块、策略执行子模块、优化方案生成子模块。
负荷预测模块的准确预测能够帮助平衡电网负荷和供需关系，实现有效的能源调度和资源利用。储能设施管理模块可以实时监测和优化储能设施的运行状态，从而提高能量存储利用效率和设备寿命。智能调度算法模块通过分析现状和使用强化学习等算法训练优化策略，可以实现智能化的电力调度和优化运行，提高系统的效率和经济性。大数据分析模块利用收集的大量数据进行深度学习和分析，可以发现潜在的关联和趋势，提供决策支持和预测能力。人工智能优化模块通过机器学习算法对数据进行优化和智能化处理，可以进一步提高系统的性能和效率。再生能源协同模块通过协同控制和优化算法应用，实现再生能源的有效利用和系统的协同运行，推动可再生能源的应用和发展。动态能量匹配模块通过需求预测和能量调配优化，可以实现能源的动态匹配和高效使用，提高能源利用效率和灵活性。智能容量调整模块通过需求分析和容量预测，提供容量调整策略和方案，确保储能装置的容量适应需求，并优化系统的整体性能。
请参阅图3，数据收集子模块采用传感器网络与数据同步技术，进行实时电力需求数据的采集，生成原始电力数据集；
数据预处理子模块基于原始电力数据集，使用K-means聚类识别并处理异常值，同时利用MinMaxScaler进行数据标准化，产出处理后的电力数据集；
深度学习模型训练子模块结合处理后的电力数据集，应用循环神经网络和长短时记忆网络进行模型训练，产出负荷预测模型；
模型验证子模块利用负荷预测模型，对部分已知的数据集进行预测，并使用均方误差衡量与实际值的偏差，验证模型效果，生成模型验证报告；
预测报告生成子模块依据负荷预测模型，对未来电力需求进行深度预测，产出电力需求预测报告。
首先，通过数据收集子模块的实时采集和同步技术，可以获取准确的电力需求数据，为后续的分析和预测提供可靠的基础。数据预处理子模块的异常值处理和数据标准化可以提高数据的质量和一致性，确保模型训练的准确性和可靠性。深度学习模型训练子模块利用循环神经网络和长短时记忆网络等技术，能够挖掘数据中的潜在模式和趋势，实现对未来电力需求的准确预测。模型验证子模块通过对已知数据集的预测和与实际值的对比，能够评估负荷预测模型的效果和准确性，为系统的决策提供科学依据。最后，预测报告生成子模块能够根据负荷预测模型生成详尽的电力需求预测报告，帮助决策者和能源管理人员做出合理的调度和规划，优化能源的供需匹配和资源利用效率。
请参阅图4，设备监控子模块结合物联网技术，实时监测储能设备的运行状态与性能参数，产出设备实时状态报告；
特性分析子模块利用设备实时状态报告，采用频谱分析法，研究储能设备的性能特性与稳定性，产出设备特性分析报告；
最优策略计算子模块基于电力需求预测报告与设备特性分析报告，应用牛顿法和梯度下降法，进行储能策略的优化设计，产出储能设施策略建议；
策略执行子模块依据储能设施策略建议，结合模糊逻辑控制执行储能策略，产出策略执行情况报告；
状态报告生成子模块基于策略执行情况报告，汇总策略执行情况，利用数据融合技术整合储能设备的整体状态，产出储能设施状态报告。
首先，设备监控子模块通过实时监测和报告储能设备的状态和性能，提供及时的设备运行信息，实现对设备的有效管理和故障诊断，从而保障系统的稳定性和可靠性。特性分析子模块通过对设备特性的研究和分析，能够深入了解设备的性能特点，帮助优化策略的制定和改进，提高设备的效率和性能。
最优策略计算子模块结合电力需求预测报告和设备特性分析报告，通过优化算法计算出最优的储能策略，从而实现对能量的高效利用和调度，降低系统运行成本和能源消耗。策略执行子模块根据制定的储能策略进行执行，并生成策略执行情况报告，及时监测和评估策略的实施效果，确保系统运行的可控性和优化性。
状态报告生成子模块将策略执行情况报告与设备运行状态相结合，生成综合的储能设施状态报告，提供对整体系统性能和效果的全面评估，为能源管理和决策提供重要参考。
请参阅图5，现状分析子模块利用统计学和数据可视化技术，分析当前系统的调度状态与瓶颈，产出系统现状分析报告；
强化学习训练子模块基于系统现状分析报告，采用Q-learning算法进行模型自我优化，产出强化学习模型；
遗传算法优化子模块使用遗传算法对强化学习模型进行参数优化，获得优化后的调度策略；
策略测试子模块基于优化后的调度策略，在仿真环境中进行测试，产出策略测试报告；
调度策略生成子模块结合策略测试报告，生成最终调度策略报告。
首先，通过现状分析子模块的统计学和数据可视化技术，能够深入理解系统的调度状态和瓶颈，为下一步的优化提供基础。强化学习训练子模块通过模型的自我优化，能够不断改进调度策略，提高系统的性能和效率。遗传算法优化子模块进一步对强化学习模型进行参数优化，找到最优的调度策略，实现更高水平的系统优化。策略测试子模块通过仿真环境中的测试，评估策略的实际效果和可行性，为决策者提供可靠的决策支持。最终，调度策略生成子模块结合策略测试报告，生成最终的调度策略报告，提供具体而可行的调度方案。
请参阅图6，大数据收集子模块采用高速数据流技术与分布式系统进行数据采集，形成原始大数据集；
数据清洗子模块基于原始大数据集，使用Spark或Hadoop框架清洗与整合数据，获得清洗后的数据集；
特征提取子模块应用主成分分析技术，对清洗后的数据集进行特征工程，产出特征优化数据集；
深度学习分析子模块基于特征优化数据集，使用CNN深度学习模型进行数据分析，得到数据分析结果；
分析报告生成子模块根据数据分析结果，形成大数据分析报告。
首先，大数据收集子模块利用高速数据流技术和分布式系统，实现对大规模数据的高效采集和存储，形成原始大数据集。数据清洗子模块使用Spark或Hadoop框架对原始大数据集进行清洗和整合，去除噪声和不完整的数据，获得高质量的清洗后数据集。
特征提取子模块应用主成分分析等技术，对清洗后的数据集进行特征工程处理，提取最重要的特征，生成特征优化的数据集。这有助于降低数据维度，减少冗余信息，提高模型的学习效率和性能。
深度学习分析子模块基于特征优化数据集，使用CNN深度学习模型进行数据分析，能够发现数据中的潜在模式和关联，提取出有意义的信息。这有助于发现隐藏的规律和趋势，支持数据驱动的决策和预测。
分析报告生成子模块根据数据分析结果，生成大数据分析报告，将分析结果以可视化和易理解的方式呈现，帮助决策者理解数据的含义和洞察业务问题。这样的报告能够提供决策支持和行动建议，促进业务的优化和创新。
请参阅图7，数据输入子模块通过APIs、数据库连接方法，产出标准化数据集；
机器学习优化子模块使用回归、决策树机器学习算法对标准化数据集进行模型训练与优化，建立机器学习模型；
优化结果验证子模块使用交叉验证、模型评分，验证机器学习模型的准确性和稳定性，产出验证报告；
AI策略生成子模块根据验证报告，生成AI策略文档；
AI策略执行子模块将AI策略文档转化为实际操作，包括调整系统参数、执行任务，产出执行记录。
首先，数据输入子模块确保数据的标准化和一致性，为后续的分析和建模提供可靠的数据基础。机器学习优化子模块通过训练和优化机器学习模型，提升系统的性能和效率，实现更精确的预测和决策。优化结果验证子模块验证模型的准确性和稳定性，为模型的改进和优化提供指导。AI策略生成子模块生成AI策略文档，为决策者提供明确的决策规则和操作指南。AI策略执行子模块将策略转化为实际操作，通过执行记录监控策略的执行情况，并提供改进建议。
请参阅图8，能源预测子模块根据历史数据和天气预报，预测未来能源供应量，产出能源预测报告；
协同控制子模块根据能源预测报告，制定协同控制策略，得到控制策略文档；
优化算法应用子模块应用遗传算法、蚁群算法，提升控制策略文档中的策略效果，获得优化后的控制策略；
能源执行子模块按照优化后的控制策略执行能源调配，产出能源分配记录；
协同报告生成子模块根据能源分配记录，生成协同报告。
首先，能源预测子模块基于历史数据和天气预报，能够预测未来的能源供应量，提供对未来能源情况的准确预估。协同控制子模块结合能源预测报告，制定协同控制策略，使能源供需之间实现优化协调，提高能源利用效率。
优化算法应用子模块应用遗传算法、蚁群算法等优化算法，对协同控制策略进行进一步优化，使其在能源调配中达到更好的效果，提升能源分配的效率和经济性。能源执行子模块按照优化后的策略执行能源调配方案，确保能源分配按照最优方案进行，记录能源的具体分配情况。
协同报告生成子模块根据能源分配记录，生成协同报告，对能源协同调度的整体情况进行综合分析和评估。报告提供可视化展示和综合评估，使决策者能够了解能源协同控制的效果，并作出合理的决策和调整。
请参阅图9，需求预测子模块使用时间序列分析预测未来的能量需求，产出未来能量需求报告；
能源调配子模块根据未来能量需求报告和现有的能源供应，使用线性规划或贪心算法进行能源分配，得到能源调配策略；
优化算法设计子模块应用粒子群优化、模拟退火方法，优化能源调配策略降低成本并提高效率，获得优化后能源调配策略；
策略实施子模块按照优化后能源调配策略进行实际的能源分配操作，产出能源分配实施记录；
结果反馈子模块使用实施结果与预测结果进行对比，通过均方误差、平均绝对误差指标进行评估，产出策略执行效果评估报告。
需求预测子模块利用时间序列分析方法，预测未来的能量需求，并生成未来能量需求报告。这能够提供对未来能源需求的可靠预测，为能源调配和决策提供重要参考。
能源调配子模块根据未来能量需求报告和现有的能源供应情况，运用线性规划或贪心算法等方法进行能源分配，得到初步的能源调配策略。这样的策略将根据需求情况分配能源资源，确保能源供需平衡。
优化算法设计子模块应用粒子群优化、模拟退火等优化算法，以降低成本和提高效率为目标，进一步优化能源调配策略。通过优化算法的应用，可以寻找到更优的能源调配方案，实现更经济和高效的能源分配。
策略实施子模块根据优化后的能源调配策略，进行实际的能源分配操作，并记录能源的具体分配情况，生成能源分配实施记录。这样的记录有助于监控和评估能源调配的执行情况，并提供反馈和改进建议。
结果反馈子模块使用实施结果与预测结果进行对比，通过均方误差、平均绝对误差等指标进行评估，产出策略执行效果评估报告。这样的报告能够提供对能源分配策略执行效果的量化评估，帮助评估策略的准确性和可行性。
请参阅图10，需求分析子模块利用聚类分析和主成分分析来分析和总结能量需求的特点和模式，得到能量需求特征分析报告；
容量预测子模块基于回归分析和神经网络模型，预测未来的存储或产能需求，产出未来容量需求预测；
调整策略设计子模块根据未来容量需求预测，结合约束条件，使用遗传算法或蚁群算法设计调整策略，获得初步容量调整策略；
策略执行子模块按照初步容量调整策略进行容量的增减和调配，产出容量调整实施记录；
优化方案生成子模块基于容量调整实施记录，利用贝叶斯优化或深度Q学习方法进行方案优化，产出储能装置优化方案。
首先，需求分析子模块利用聚类分析和主成分分析等方法，对能量需求进行分析和总结，生成能量需求特征分析报告。这有助于理解能量需求的特点和模式，为后续的容量预测和调整策略设计提供基础信息。
容量预测子模块基于回归分析和神经网络模型等方法，利用历史数据和相关因素，预测未来的存储或产能需求，产出未来容量需求预测。通过准确预测未来的容量需求，可以帮助决策者做出合理的容量规划和调整决策。
调整策略设计子模块根据未来容量需求预测和约束条件，使用遗传算法或蚁群算法等优化方法，设计初步的容量调整策略。这样的策略可以在考虑约束条件的前提下，寻找最优的容量调整方案，以满足未来能量需求。
策略执行子模块按照初步容量调整策略进行实际的容量增减和调配操作，并记录容量的具体调整情况，生成容量调整实施记录。这样的记录有助于监控和评估容量调整的执行效果，并提供反馈和改进建议。
优化方案生成子模块基于容量调整实施记录，利用贝叶斯优化或深度Q学习等方法，进行储能装置优化方案的生成。通过优化算法的应用，可以找到最佳的储能装置配置和调整策略，提升系统的能量利用效率和经济性。
工作原理：
负荷预测模块利用循环神经网络和多维度因素（如季节性、天气条件）对电力需求数据进行学习和预测，生成电力需求预测报告。
储能设施管理模块根据电力需求预测报告，采用牛顿法或梯度下降法计算每个储能设施的最优充电和放电策略，生成储能设施状态报告。
智能调度算法模块依据储能设施状态报告，利用强化学习方法或遗传算法生成满足电力市场价格和充放电周期条件的智能调度策略。
大数据分析模块利用智能调度策略对历史充电档案数据、负载数据和电价数据进行深度挖掘，提取有用信息，优化储能系统，并生成大数据分析报告。
人工智能优化模块结合大数据分析报告，应用支持向量机和随机森林等技术优化电力需求预测和能量调度策略，生成人工智能优化策略。
再生能源协同模块基于人工智能优化策略，将可再生能源发电系统与智能储能充电系统协同储存，并利用BP神经网络和模糊控制技术进行优化管理，生成再生能源协同报告。
动态能量匹配模块根据再生能源协同报告，利用线性优化或混合整数线性规划技术实时调整储能充电和放电策略，生成动态能量匹配方案。
智能容量调整模块基于动态能量匹配方案，根据电网负荷情况和能源储存需求，利用遗传算法自动调整储能装置容量，生成储能装置优化方案。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (10)
1.一种智能储能充电系统，其特征在于：所述智能储能充电系统是由负荷预测模块、储能设施管理模块、智能调度算法模块、大数据分析模块、人工智能优化模块、再生能源协同模块、动态能量匹配模块、智能容量调整模块组成；
所述负荷预测模块采用循环神经网络，结合影响负荷变化的多维度因素对电力需求数据进行学习和预测，生成电力需求预测报告，所述多维度因素包括季节性、天气条件；
所述储能设施管理模块基于电力需求预测报告，采用牛顿法或梯度下降法，计算每个储能设施最优的充电和放电策略，生成储能设施状态报告；
所述智能调度算法模块依据储能设施状态报告，运用强化学习方法或遗传算法，生成满足电力市场价格、充放电周期条件的智能调度策略；
所述大数据分析模块利用智能调度策略，对包括历史充电档案数据、负载数据、电价数据的大数据进行深度挖掘，提取有用信息，优化储能系统，生成大数据分析报告；
所述人工智能优化模块结合大数据分析报告，应用支持向量机、随机森林优化电力需求预测和能量调度策略，生成人工智能优化策略；
所述再生能源协同模块基于人工智能优化策略，将可再生能源发电系统与智能储能充电系统进行协同储存，利用BP神经网络、模糊控制技术进行优化管理，生成再生能源协同报告；
所述动态能量匹配模块根据再生能源协同报告，利用线性优化或混合整数线性规划技术，实时调整储能充电和放电策略，生成动态能量匹配方案；
所述智能容量调整模块以动态能量匹配方案为基础，根据电网负荷情况和能源储存需求，利用遗传算法自动调整储能装置容量，生成储能装置优化方案。
2.根据权利要求1所述的智能储能充电系统，其特征在于：所述负荷预测模块包括数据收集子模块、数据预处理子模块、深度学习模型训练子模块、模型验证子模块、预测报告生成子模块；
所述储能设施管理模块包括设备监控子模块、特性分析子模块、最优策略计算子模块、策略执行子模块、状态报告生成子模块；
所述智能调度算法模块包括现状分析子模块、强化学习训练子模块、遗传算法优化子模块、策略测试子模块、调度策略生成子模块；
所述大数据分析模块包括大数据收集子模块、数据清洗子模块、特征提取子模块、深度学习分析子模块、分析报告生成子模块；
所述人工智能优化模块包括数据输入子模块、机器学习优化子模块、优化结果验证子模块、AI策略生成子模块、AI策略执行子模块；
所述再生能源协同模块包括能源预测子模块、协同控制子模块、优化算法应用子模块、能源执行子模块、协同报告生成子模块；
所述动态能量匹配模块包括需求预测子模块、能源调配子模块、优化算法设计子模块、策略实施子模块、结果反馈子模块；
所述智能容量调整模块包括需求分析子模块、容量预测子模块、调整策略设计子模块、策略执行子模块、优化方案生成子模块。
3.根据权利要求1所述的智能储能充电系统，其特征在于：所述数据收集子模块采用传感器网络与数据同步技术，进行实时电力需求数据的采集，生成原始电力数据集；
所述数据预处理子模块基于原始电力数据集，使用K-means聚类识别并处理异常值，同时利用MinMaxScaler进行数据标准化，产出处理后的电力数据集；
所述深度学习模型训练子模块结合处理后的电力数据集，应用循环神经网络和长短时记忆网络进行模型训练，产出负荷预测模型；
所述模型验证子模块利用负荷预测模型，对部分已知的数据集进行预测，并使用均方误差衡量与实际值的偏差，验证模型效果，生成模型验证报告；
所述预测报告生成子模块依据负荷预测模型，对未来电力需求进行深度预测，产出电力需求预测报告。
4.根据权利要求1所述的智能储能充电系统，其特征在于：所述设备监控子模块结合物联网技术，实时监测储能设备的运行状态与性能参数，产出设备实时状态报告；
所述特性分析子模块利用设备实时状态报告，采用频谱分析法，研究储能设备的性能特性与稳定性，产出设备特性分析报告；
所述最优策略计算子模块基于电力需求预测报告与设备特性分析报告，应用牛顿法和梯度下降法，进行储能策略的优化设计，产出储能设施策略建议；
所述策略执行子模块依据储能设施策略建议，结合模糊逻辑控制执行储能策略，产出策略执行情况报告；
所述状态报告生成子模块基于策略执行情况报告，汇总策略执行情况，利用数据融合技术整合储能设备的整体状态，产出储能设施状态报告。
5.根据权利要求1所述的智能储能充电系统，其特征在于：所述现状分析子模块利用统计学和数据可视化技术，分析当前系统的调度状态与瓶颈，产出系统现状分析报告；
所述强化学习训练子模块基于系统现状分析报告，采用Q-learning算法进行模型自我优化，产出强化学习模型；
所述遗传算法优化子模块使用遗传算法对强化学习模型进行参数优化，获得优化后的调度策略；
所述策略测试子模块基于优化后的调度策略，在仿真环境中进行测试，产出策略测试报告；
所述调度策略生成子模块结合策略测试报告，生成最终调度策略报告。
6.根据权利要求1所述的智能储能充电系统，其特征在于：所述大数据收集子模块采用高速数据流技术与分布式系统进行数据采集，形成原始大数据集；
所述数据清洗子模块基于原始大数据集，使用Spark或Hadoop框架清洗与整合数据，获得清洗后的数据集；
所述特征提取子模块应用主成分分析技术，对所述清洗后的数据集进行特征工程，产出特征优化数据集；
所述深度学习分析子模块基于特征优化数据集，使用CNN深度学习模型进行数据分析，得到数据分析结果；
所述分析报告生成子模块根据数据分析结果，形成大数据分析报告。
7.根据权利要求1所述的智能储能充电系统，其特征在于：所述数据输入子模块通过APIs、数据库连接方法，产出标准化数据集；
所述机器学习优化子模块使用回归、决策树机器学习算法对标准化数据集进行模型训练与优化，建立机器学习模型；
所述优化结果验证子模块使用交叉验证、模型评分，验证所述机器学习模型的准确性和稳定性，产出验证报告；
所述AI策略生成子模块根据验证报告，生成AI策略文档；
所述AI策略执行子模块将AI策略文档转化为实际操作，包括调整系统参数、执行任务，产出执行记录。
8.根据权利要求1所述的智能储能充电系统，其特征在于：所述能源预测子模块根据历史数据和天气预报，预测未来能源供应量，产出能源预测报告；
所述协同控制子模块根据能源预测报告，制定协同控制策略，得到控制策略文档；
所述优化算法应用子模块应用遗传算法、蚁群算法，提升所述控制策略文档中的策略效果，获得优化后的控制策略；
所述能源执行子模块按照优化后的控制策略执行能源调配，产出能源分配记录；
所述协同报告生成子模块根据能源分配记录，生成协同报告。
9.根据权利要求1所述的智能储能充电系统，其特征在于：所述需求预测子模块使用时间序列分析预测未来的能量需求，产出未来能量需求报告；
所述能源调配子模块根据未来能量需求报告和现有的能源供应，使用线性规划或贪心算法进行能源分配，得到能源调配策略；
所述优化算法设计子模块应用粒子群优化、模拟退火方法，优化所述能源调配策略降低成本并提高效率，获得优化后能源调配策略；
所述策略实施子模块按照优化后能源调配策略进行实际的能源分配操作，产出能源分配实施记录；
所述结果反馈子模块使用实施结果与预测结果进行对比，通过均方误差、平均绝对误差指标进行评估，产出策略执行效果评估报告。
10.根据权利要求1所述的智能储能充电系统，其特征在于：所述需求分析子模块利用聚类分析和主成分分析来分析和总结能量需求的特点和模式，得到能量需求特征分析报告；
所述容量预测子模块基于回归分析和神经网络模型，预测未来的存储或产能需求，产出未来容量需求预测；
所述调整策略设计子模块根据未来容量需求预测，结合约束条件，使用遗传算法或蚁群算法设计调整策略，获得初步容量调整策略；
所述策略执行子模块按照初步容量调整策略进行容量的增减和调配，产出容量调整实施记录；
所述优化方案生成子模块基于容量调整实施记录，利用贝叶斯优化或深度Q学习方法进行方案优化，产出储能装置优化方案。
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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