CN117749037A - 一种重力储能电机控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及重力储能电机控制方法技术领域，具体为一种重力储能电机控制方法及系统，包括以下步骤：S1：建立总控制系统框架，通过时序任务循环，循环加载控制项目模块；S2：设计数据收集模块，选择传感器并安装配置；S3：实施数据预处理模块，清洗和修复传感器数据。本发明中，通过数据收集模块和预处理模块，确保传感器数据的质量和准确性，构建模型训练及更新模块，利用机器学习算法不断优化模型，提高预测和控制准确性，设计多目标优化模块，选择合适算法提供系统性能和效益上的最优策略，开发预测模块运用时间序列分析和回归模型进行状态预测以优化系统运行，构建自适应供电策略模块检测电网状态并调整供电策略，提高供电效率和稳定性。

Description

一种重力储能电机控制方法及系统

技术领域

本发明涉及重力储能电机控制方法技术领域，尤其涉及一种重力储能电机控制方法及系统。

背景技术

重力储能电机控制方法是通过监测系统状态并采集数据，设计合适的控制策略，实现电机转矩控制和位置/速度控制的过程，控制方法旨在确保系统的安全性和稳定性，以实现能量储存、释放和平衡控制等功能，具体控制方法根据实际需求和系统参数的不同而有所变化。

在现有的重力储能电机控制方法中，对于数据质量和准确性方面，现有方案缺乏完善的数据收集和预处理模块，导致传感器数据的质量和准确性受到影响，从而影响系统的性能和预测准确性，且在模型更新优化方向，无法利用机器学习算法来不断优化模型，从而限制了系统预测和控制准确性的提升，在优化体系中，没有明确设计多目标优化模块，无法选择最适合系统性能和效益的优化策略，从而不能充分发挥系统的潜力和效率，无法实现最佳的运行状态和供电效率。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种重力储能电机控制方法及系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种重力储能电机控制方法，包括以下步骤：

S1：建立总控制系统框架，通过时序任务循环，循环加载控制项目模块；

S2：设计数据收集模块，选择传感器并安装配置；

S3：实施数据预处理模块，清洗和修复传感器数据；

S4：构建模型训练及更新模块，使用机器学习算法训练模型并持续更新；

S5：设计多目标优化模块，选择适当的算法进行系统性优化；

S6：开发预测模块，使用时间序列分析和回归模型进行状态预测；

S7：构建自适应供电策略模块，监测电网状态和资源评估，调整供电策略。

作为本发明的进一步方案，所述S3中，所述清洗和修复传感器数据的步骤具体为：

S301：在数据预处理模块中，数据清洗单元对数据进行平滑处理，通过计算窗口内数据的平均值来减小噪声的影响，通过使用相邻数据点之间的线性关系来估计缺失值并进行修复；

S302：数据缩放单元通过将数据映射到[0，1]之间的范围，将特征值按比例缩放，使其具有统一的尺度，将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，以消除特征之间的量纲差异；

S303：通过计算协方差矩阵的特征向量和特征值，将原始数据转换为新的特征空间，选择主成分来表示数据的主要信息，将数据投影到一个低维空间，使得不同类别的样本在投影后能够更好地区分开，提高分类性能。

作为本发明的进一步方案，所述S4中，所述构建模型训练及更新模块，使用机器学习算法训练模型并持续更新的步骤具体为：

S401：模型建立单元选择算法并准备训练数据集，将预处理模块提供的特征数据以及相应的标签或目标值组成训练样本；

S402：使用选择的算法对训练样本进行模型训练，通过学习样本之间的关系和特征之间的权重来建立模型；

S403：根据模型训练的结果评估其性能，并进行必要的调优和验证；

S404：模型更新单元收集新的数据样本，包括特征数据和相应的标签或目标值，用于模型的更新；

S405：使用在线学习算法，将新的数据样本逐步纳入训练过程中，不断更新模型的参数，通过递增地更新模型权重来适应新数据的特征，使用增量学习算法，将新的数据样本与旧的训练数据结合，重新训练模型；

S406：对更新后的模型进行评估和验证。

作为本发明的进一步方案，所述S5中，所述选择适当的算法进行系统性优化的步骤具体为：

S501：目标设定单元确定系统需要优化的目标，所述优化的目标包括最大化某一指标、最小化某一成本、在不同目标之间寻求平衡；

S502：针对每个目标定义相应的优化函数或指标，度量系统在每个目标上的性能；

S503：给出每个目标的权重，反映其相对重要性，并基于用户偏好设定权重，根据设定的优化目标和权重，生成最终的优化问题；

S504：优化算法单元定义约束条件，所述约束条件包括系统的性能约束、资源限制、安全要求；

S505：选择优化算法利用选定的优化算法对目标函数进行优化，通过迭代过程不断搜索最优解的参数组合，得到系统的最优参数配置。

作为本发明的进一步方案，所述S6中，所述使用时间序列分析和回归模型进行状态预测的步骤具体为：

S601：状态预测单元使用已建立的模型确定需要预测的状态变量，包括重力储能电机的速度、输出功率；

S602：基于已有的数据和历史记录，建立合适的模型用于状态预测；

S603：使用选定的预测算法对重力储能电机的状态进行预测，根据历史数据和模型的输入，推断未来的状态值；

S604：参数调整单元根据状态预测单元的输出，获取预测的重力储能电机未来状态的数值；

S605：确定目标状态，即期望重力储能电机实现状态；

S606：通过调整重力储能电机的运行参数，使其逐步接近目标状态；

S607：基于当前状态和目标状态之间的差距，选择调整策略；

S608：不断迭代S604-S607步骤，直到达到期望的目标状态，或在指定范围区间下停止调整。

作为本发明的进一步方案，所述S7中，所述监测电网状态和资源评估，调整供电策略的步骤具体为：

S701：电网监测单元对电网数据进行处理，降低噪声的影响，获取平滑的电网状态信息，对电网数据进行分析，捕捉电网状态的变化趋势和规律；

S702：资源评估单元分析历史数据和相应的负载需求特征，预测未来的负载需求，对可用能源资源进行评估和分配，考虑能源供给的可靠性、成本效益等因素

S703：策略调整单元根据预定义的规则和条件，对电网监测和资源评估的结果进行分析和判断，制定相应的初阶段供电策略调整方案，建立系统模型并预测未来的电网状态和负载需求，制定更精确的供电策略调整方案。

一种重力储能电机控制系统包括总控制系统，所述总控制系统包括数据收集模块、数据预处理模块、模型训练及更新模块、多目标优化模块、预测模块和自适应供电策略模块，所述数据收集模块、数据预处理模块、模型训练及更新模块、优化模块、预测模块和自适应供电策略模块在被所述总控制系统运行时，使得所述总控制系统执行如权利要求1-9中任一项所述的重力储能电机控制方法；

所述总控制系统提供了统一平台，用于集成和协调各个控制步骤，可以通过时序任务循环加载各个控制项目模块，以实现对重力储能电机的综合控制。

作为本发明的进一步方案，所述数据收集模块包括传感器组件和数据传输通道，所述传感器组件包括电机温度传感器、功率传感器、速度传感器、扭矩传感器、转子位移传感器，各传感器所采集数据在数据收集单元中，采用蓝牙或LoRaWAN，以实现无线数据传输；

所述数据预处理模块包括数据清洗单元、数据缩放单元、特征提取单元，其中：

所述数据清洗单元所采用算法包括滑动窗口平均、线性插值；

所述数据缩放单元所采用算法包括最大最小值缩放、标准化；

所述特征提取单元所采用算法包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)；

所述模型训练及更新模块包括模型建立单元、模型更新单元，其中：

所述模型建立单元所采用算法包括线性回归、支持向量机(SVM)、神经网络；

所述模型更新单元所采用算法包括在线学习算法、增量学习算法。

作为本发明的进一步方案，所述多目标优化模块包括目标设定单元、优化算法单元，其中：

所述目标设定单元所采用算法包括多目标优化算法、加权线性规划；

所述优化算法单元所采用优化算法包括遗传算法、粒子群优化算法；

所述预测模块包括状态预测单元、参数调整单元，其中：

所述状态预测单元所采用算法包括时间序列预测、回归分析；

所述参数调整单元所采用算法包括基于模型的优化算法、迭代调整算法。

作为本发明的进一步方案，所述自适应供电策略模块包括电网监测单元、资源评估单元、策略调整单元，其中：

所述电网监测单元所采用算法包括滤波算法、趋势分析算法；

所述资源评估单元所采用算法包括负载预测算法、能源资源分配算法；

所述策略调整单所采用算法包括基于规则的决策算法、模型预测控制算法。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，通过数据收集模块和预处理模块，确保传感器数据的质量和准确性，构建模型训练及更新模块，利用机器学习算法不断优化模型，提高预测和控制准确性，设计多目标优化模块，选择合适算法提供系统性能和效益上的最优策略，开发预测模块运用时间序列分析和回归模型进行状态预测以优化系统运行，构建自适应供电策略模块检测电网状态并调整供电策略，提高供电效率和稳定性。

附图说明

图1为本发明提出一种重力储能电机控制方法及系统的工作流程示意图；

图2为本发明提出一种重力储能电机控制方法及系统的总控制系统结构框图；

图3为本发明提出一种重力储能电机控制方法及系统的数据收集模块结构框图；

图4为本发明提出一种重力储能电机控制方法及系统的数据预处理模块结构框图；

图5为本发明提出一种重力储能电机控制方法及系统的模型训练及更新模块结构框图；

图6为本发明提出一种重力储能电机控制方法及系统的多目标优化模块结构框图；

图7为本发明提出一种重力储能电机控制方法及系统的预测模块结构框图；

图8为本发明提出一种重力储能电机控制方法及系统的自适应供电策略模块结构框图。

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，本发明提供一种技术方案：一种重力储能电机控制方法，包括以下步骤：

S1：建立总控制系统框架，通过时序任务循环，循环加载控制项目模块；

S2：设计数据收集模块，选择传感器并安装配置；

S3：实施数据预处理模块，清洗和修复传感器数据；

S4：构建模型训练及更新模块，使用机器学习算法训练模型并持续更新；

S5：设计多目标优化模块，选择适当的算法进行系统性优化；

S6：开发预测模块，使用时间序列分析和回归模型进行状态预测；

S7：构建自适应供电策略模块，监测电网状态和资源评估，调整供电策略。

建立总控制系统，并通过时序任务循环加载控制项目模块，这种模块化的设计使得系统更加灵活和可扩展，能够方便地集成和更新不同的功能模块，提升系统的整体性能和可管理性，数据收集模块选用合适的传感器进行数据采集，并对传感器数据进行预处理，包括清洗和修复，这样可以提高数据的质量和准确性，为后续的模型训练和预测提供可靠的数据基础，模型训练及更新模块利用机器学习算法对数据进行训练模型，并持续更新模型以适应系统的变化，通过不断的学习和优化，模型可以不断提高预测和控制的准确性，提升系统的性能和效率，多目标优化模块选择适当的算法对系统进行综合优化，这样可以同时考虑多个指标和约束条件，找到最优的控制策略，提供更好的系统性能和效益，预测模块利用时间序列分析和回归模型进行状态预测，通过对系统状态的准确预测，可以提前采取合适的控制策略，优化系统运行和资源利用，供电策略模块，监测电网状态和资源评估，并根据情况调整供电策略，这种自适应性的策略可以提高供电效率和稳定性，确保系统在不同条件下都能够正常运行。

请参阅图4，S3中，清洗和修复传感器数据的步骤具体为：

S301：在数据预处理模块中，数据清洗单元对数据进行平滑处理，通过计算窗口内数据的平均值来减小噪声的影响，通过使用相邻数据点之间的线性关系来估计缺失值并进行修复；

S302：数据缩放单元通过将数据映射到[0，1]之间的范围，将特征值按比例缩放，使其具有统一的尺度，将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，以消除特征之间的量纲差异；

S303：通过计算协方差矩阵的特征向量和特征值，将原始数据转换为新的特征空间，选择主成分来表示数据的主要信息，将数据投影到一个低维空间，使得不同类别的样本在投影后能够更好地区分开，提高分类性能。

数据预处理模块通过平滑处理和缺失值修复确保数据的质量和完整性，数据缩放单元通过统一尺度和消除量纲差异来提高数据的可比性，特征选择模块通过主成分分析转换特征空间，选取主要信息，从而提高分类性能。

请参阅图5，S4中，构建模型训练及更新模块，使用机器学习算法训练模型并持续更新的步骤具体为：

S401：模型建立单元选择算法并准备训练数据集，将预处理模块提供的特征数据以及相应的标签或目标值组成训练样本；

S402：使用选择的算法对训练样本进行模型训练，通过学习样本之间的关系和特征之间的权重来建立模型；

S403：根据模型训练的结果评估其性能，并进行必要的调优和验证；

S404：模型更新单元收集新的数据样本，包括特征数据和相应的标签或目标值，用于模型的更新；

S405：使用在线学习算法，将新的数据样本逐步纳入训练过程中，不断更新模型的参数，通过递增地更新模型权重来适应新数据的特征，使用增量学习算法，将新的数据样本与旧的训练数据结合，重新训练模型；

S406：对更新后的模型进行评估和验证。

模型建立单元选择算法并准备训练数据集，通过训练样本建立模型。模型更新单元收集新的数据样本，并使用在线学习算法不断更新模型，保证了模型的实时性和鲁棒性，以应对不断变化的数据和任务要求。

请参阅图6，S5中，选择适当的算法进行系统性优化的步骤具体为：

S501：目标设定单元确定系统需要优化的目标，优化的目标包括最大化某一指标、最小化某一成本、在不同目标之间寻求平衡；

S502：针对每个目标定义相应的优化函数或指标，度量系统在每个目标上的性能；

S503：给出每个目标的权重，反映其相对重要性，并基于用户偏好设定权重，根据设定的优化目标和权重，生成最终的优化问题；

S504：优化算法单元定义约束条件，约束条件包括系统的性能约束、资源限制、安全要求；

S505：选择优化算法利用选定的优化算法对目标函数进行优化，通过迭代过程不断搜索最优解的参数组合，得到系统的最优参数配置。

目标设定单元确定系统需要优化的目标，针对每个目标定义相应的优化函数或指标，给定目标的权重，并基于用户偏好设定权重，生成最终的优化问题，优化算法单元定义约束条件，并选择适当的优化算法进行优化，通过迭代搜索，得到系统的最优参数配置，以实现系统性能的最大化、成本的最小化或目标之间的平衡。

请参阅图7，S6中，使用时间序列分析和回归模型进行状态预测的步骤具体为：

S601：状态预测单元使用已建立的模型确定需要预测的状态变量，包括重力储能电机的速度、输出功率；

S602：基于已有的数据和历史记录，建立合适的模型用于状态预测；

S603：使用选定的预测算法对重力储能电机的状态进行预测，根据历史数据和模型的输入，推断未来的状态值；

S604：参数调整单元根据状态预测单元的输出，获取预测的重力储能电机未来状态的数值；

S605：确定目标状态，即期望重力储能电机实现状态；

S606：通过调整重力储能电机的运行参数，使其逐步接近目标状态；

S607：基于当前状态和目标状态之间的差距，选择调整策略；

S608：不断迭代S604-S607步骤，直到达到期望的目标状态，或在指定范围区间下停止调整。

状态预测单元使用已建立的模型确定需要预测的重力储能电机的状态变量，如速度和输出功率，基于历史数据和已有记录，建立合适的模型用于状态预测，选定预测算法对重力储能电机的状态进行预测，并推断未来的状态值，参数调整单元获取预测的状态，与当前状态进行对比，并调整重力储能电机的运行参数，使其逐步接近目标状态，根据目标状态的设定以及当前状态与目标状态之间的差距，选择调整策略，以此迭代过程，直到达到期望的目标状态或在指定范围内停止调整，这样的流程可帮助实现重力储能电机状态的预测和控制优化。

请参阅图8，S7中，监测电网状态和资源评估，调整供电策略的步骤具体为：

S701：电网监测单元对电网数据进行处理，降低噪声的影响，获取平滑的电网状态信息，对电网数据进行分析，捕捉电网状态的变化趋势和规律；

S702：资源评估单元分析历史数据和相应的负载需求特征，预测未来的负载需求，对可用能源资源进行评估和分配，考虑能源供给的可靠性、成本效益等因素

S703：策略调整单元根据预定义的规则和条件，对电网监测和资源评估的结果进行分析和判断，制定相应的初阶段供电策略调整方案，建立系统模型并预测未来的电网状态和负载需求，制定更精确的供电策略调整方案。

电网监测单元对电网数据进行处理和分析，资源评估单元预测未来的负载需求并评估可用能源资源，策略调整单元根据监测和评估的结果制定供电策略调整方案，以上步骤协同运作有助于实现电网供电的稳定性、可靠性和效率性。

请参阅图2，一种重力储能电机控制系统包括总控制系统，总控制系统包括数据收集模块、数据预处理模块、模型训练及更新模块、多目标优化模块、预测模块和自适应供电策略模块，数据收集模块、数据预处理模块、模型训练及更新模块、优化模块、预测模块和自适应供电策略模块在被总控制系统运行时，使得总控制系统执行如权利要求1-9中任一项的重力储能电机控制方法；

总控制系统提供了统一平台，用于集成和协调各个控制步骤，可以通过时序任务循环加载各个控制项目模块，以实现对重力储能电机的综合控制。

该重力储能电机控制系统的总控制系统提供了统一平台，集成了数据收集、预处理、模型训练和更新、多目标优化、预测和自适应供电策略等模块。这种综合控制的方式带来了灵活性、效率提升和统一管理的优势，实现了对重力储能电机的综合控制和优化。

请参阅图3至图5，数据收集模块包括传感器组件和数据传输通道，传感器组件包括电机温度传感器、功率传感器、速度传感器、扭矩传感器、转子位移传感器，各传感器所采集数据在数据收集单元中，采用蓝牙或LoRaWAN，以实现无线数据传输；

数据预处理模块包括数据清洗单元、数据缩放单元、特征提取单元，其中：

数据清洗单元所采用算法包括滑动窗口平均、线性插值；

数据缩放单元所采用算法包括最大最小值缩放、标准化；

特征提取单元所采用算法包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)；

模型训练及更新模块包括模型建立单元、模型更新单元，其中：

模型建立单元所采用算法包括线性回归、支持向量机(SVM)、神经网络；

模型更新单元所采用算法包括在线学习算法、增量学习算法。

重力储能电机控制系统包括数据收集模块(传感器组件和数据传输通道)、数据预处理模块(数据清洗、数据缩放和特征提取单元)以及模型训练及更新模块(模型建立和模型更新单元)，通过无线数据传输、数据处理和模型优化，系统能够准确收集、预处理和分析重力储能电机的数据，为其监测和控制提供可靠的基础。

请参阅图6至图7，多目标优化模块包括目标设定单元、优化算法单元，其中：

目标设定单元所采用算法包括多目标优化算法、加权线性规划；

优化算法单元所采用优化算法包括遗传算法、粒子群优化算法；

预测模块包括状态预测单元、参数调整单元，其中：

状态预测单元所采用算法包括时间序列预测、回归分析；

参数调整单元所采用算法包括基于模型的优化算法、迭代调整算法。

多目标优化模块可以通过目标设定和优化算法，使系统能够在多个目标之间进行权衡和优化，从而达到综合优化的效果，预测模块能够利用预测算法对未来状态进行推测，提前做出相应调整和决策，这些功能使得系统能够更好地应对不确定性和变化，提高系统的效率和稳定性。

请参阅图8，自适应供电策略模块包括电网监测单元、资源评估单元、策略调整单元，其中：

电网监测单元所采用算法包括滤波算法、趋势分析算法；

资源评估单元所采用算法包括负载预测算法、能源资源分配算法；

策略调整单所采用算法包括基于规则的决策算法、模型预测控制算法。

自适应供电策略模块能够根据电网状态和资源情况动态地调整供电策略，以满足系统的需求和要求，通过电网监测和资源评估，系统能够及时了解电网的状态和资源的可用性，从而作出相应的策略调整，这使得系统在不同情况下能够自动适应并优化供电策略，提高能源利用效率和系统的可靠性。

工作原理：数据收集模块通过传感器组件和数据传输通道采集电机相关数据，并使用蓝牙或LoRaWAN等无线方式传输数据，然后，数据进入数据预处理模块，经过数据清洗、数据缩放和特征提取等单元进行处理和转换，以准备好用于后续模型训练的数据，模型训练及更新模块使用线性回归、支持向量机、神经网络等算法建立预测模型，并使用在线学习算法和增量学习算法对模型进行更新和优化，以适应新的数据和环境变化，在多目标优化模块中，目标设定单元使用多目标优化算法和加权线性规划设置系统的多个优化目标，优化算法单元通过遗传算法、粒子群优化等算法，在多个目标之间进行权衡和优化，寻找最佳解，预测模块利用时间序列预测、回归分析等算法对电机状态进行预测，并通过参数调整单元使用基于模型的优化算法、迭代调整算法优化系统参数，提高系统性能和响应能力，自适应供电策略模块通过电网监测单元、资源评估单元和策略调整单元监测电网状态、评估系统资源，并根据情况调整供电策略，这样能够灵活地根据电网状态和资源情况进行能源调度和管理，提高系统的可靠性和效率，结合数据处理、模型训练、多目标优化、预测和自适应供电策略等模块，实现了对重力储能电机的综合控制和优化，提高了系统性能、可靠性和能源利用效率。

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)

1.一种重力储能电机控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：建立总控制系统框架，通过时序任务循环，循环加载控制项目模块；

S2：设计数据收集模块，选择传感器并安装配置；

S3：实施数据预处理模块，清洗和修复传感器数据；

S4：构建模型训练及更新模块，使用机器学习算法训练模型并持续更新；

S5：设计多目标优化模块，选择适当的算法进行系统性优化；

S6：开发预测模块，使用时间序列分析和回归模型进行状态预测；

S7：构建自适应供电策略模块，监测电网状态和资源评估，调整供电策略。

2.根据权利要求1所述的重力储能电机控制方法，其特征在于：所述S3中，所述清洗和修复传感器数据的步骤具体为：

S301：在数据预处理模块中，数据清洗单元对数据进行平滑处理，通过计算窗口内数据的平均值来减小噪声的影响，通过使用相邻数据点之间的线性关系来估计缺失值并进行修复；

S302：数据缩放单元通过将数据映射到[0，1]之间的范围，将特征值按比例缩放，使其具有统一的尺度，将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，以消除特征之间的量纲差异；

S303：通过计算协方差矩阵的特征向量和特征值，将原始数据转换为新的特征空间，选择主成分来表示数据的主要信息，将数据投影到一个低维空间，使得不同类别的样本在投影后能够更好地区分开，提高分类性能。

3.根据权利要求1所述的重力储能电机控制方法，其特征在于：所述S4中，所述构建模型训练及更新模块，使用机器学习算法训练模型并持续更新的步骤具体为：

S401：模型建立单元选择算法并准备训练数据集，将预处理模块提供的特征数据以及相应的标签或目标值组成训练样本；

S402：使用选择的算法对训练样本进行模型训练，通过学习样本之间的关系和特征之间的权重来建立模型；

S403：根据模型训练的结果评估其性能，并进行必要的调优和验证；

S404：模型更新单元收集新的数据样本，包括特征数据和相应的标签或目标值，用于模型的更新；

S405：使用在线学习算法，将新的数据样本逐步纳入训练过程中，不断更新模型的参数，通过递增地更新模型权重来适应新数据的特征，使用增量学习算法，将新的数据样本与旧的训练数据结合，重新训练模型；

S406：对更新后的模型进行评估和验证。

4.根据权利要求1所述的重力储能电机控制方法，其特征在于：所述S5中，所述选择适当的算法进行系统性优化的步骤具体为：

S501：目标设定单元确定系统需要优化的目标，所述优化的目标包括最大化某一指标、最小化某一成本、在不同目标之间寻求平衡；

S502：针对每个目标定义相应的优化函数或指标，度量系统在每个目标上的性能；

S503：给出每个目标的权重，反映其相对重要性，并基于用户偏好设定权重，根据设定的优化目标和权重，生成最终的优化问题；

S504：优化算法单元定义约束条件，所述约束条件包括系统的性能约束、资源限制、安全要求；

S505：选择优化算法利用选定的优化算法对目标函数进行优化，通过迭代过程不断搜索最优解的参数组合，得到系统的最优参数配置。

5.根据权利要求1所述的重力储能电机控制方法，其特征在于：所述S6中，所述使用时间序列分析和回归模型进行状态预测的步骤具体为：

S601：状态预测单元使用已建立的模型确定需要预测的状态变量，包括重力储能电机的速度、输出功率；

S602：基于已有的数据和历史记录，建立合适的模型用于状态预测；

S603：使用选定的预测算法对重力储能电机的状态进行预测，根据历史数据和模型的输入，推断未来的状态值；

S604：参数调整单元根据状态预测单元的输出，获取预测的重力储能电机未来状态的数值；

S605：确定目标状态，即期望重力储能电机实现状态；

S606：通过调整重力储能电机的运行参数，使其逐步接近目标状态；

S607：基于当前状态和目标状态之间的差距，选择调整策略；

S608：不断迭代S604-S607步骤，直到达到期望的目标状态，或在指定范围区间下停止调整。

6.根据权利要求1所述的重力储能电机控制方法，其特征在于：所述S7中，所述监测电网状态和资源评估，调整供电策略的步骤具体为：

S701：电网监测单元对电网数据进行处理，降低噪声的影响，获取平滑的电网状态信息，对电网数据进行分析，捕捉电网状态的变化趋势和规律；

S702：资源评估单元分析历史数据和相应的负载需求特征，预测未来的负载需求，对可用能源资源进行评估和分配，考虑能源供给的可靠性、成本效益等因素

S703：策略调整单元根据预定义的规则和条件，对电网监测和资源评估的结果进行分析和判断，制定相应的初阶段供电策略调整方案，建立系统模型并预测未来的电网状态和负载需求，制定更精确的供电策略调整方案。

7.一种重力储能电机控制系统，其特征在于：所述一种重力储能电机控制系统包括总控制系统，所述总控制系统包括数据收集模块、数据预处理模块、模型训练及更新模块、多目标优化模块、预测模块和自适应供电策略模块，所述数据收集模块、数据预处理模块、模型训练及更新模块、优化模块、预测模块和自适应供电策略模块在被所述总控制系统运行时，使得所述总控制系统执行如权利要求1-6中任一项所述的重力储能电机控制方法；

所述总控制系统提供了统一平台，用于集成和协调各个控制步骤，可以通过时序任务循环加载各个控制项目模块，以实现对重力储能电机的综合控制。

8.根据权利要求7所述的重力储能电机控制系统，其特征在于：所述数据收集模块包括传感器组件和数据传输通道，所述传感器组件包括电机温度传感器、功率传感器、速度传感器、扭矩传感器、转子位移传感器，各传感器所采集数据在数据收集单元中，采用蓝牙或LoRaWAN，以实现无线数据传输；

所述数据预处理模块包括数据清洗单元、数据缩放单元、特征提取单元，其中：

所述数据清洗单元所采用算法包括滑动窗口平均、线性插值；

所述数据缩放单元所采用算法包括最大最小值缩放、标准化；

所述特征提取单元所采用算法包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)；

所述模型训练及更新模块包括模型建立单元、模型更新单元，其中：

所述模型建立单元所采用算法包括线性回归、支持向量机(SVM)、神经网络；

所述模型更新单元所采用算法包括在线学习算法、增量学习算法。

9.根据权利要求7所述的重力储能电机控制系统，其特征在于：所述多目标优化模块包括目标设定单元、优化算法单元，其中：

所述目标设定单元所采用算法包括多目标优化算法、加权线性规划；

所述优化算法单元所采用优化算法包括遗传算法、粒子群优化算法；

所述预测模块包括状态预测单元、参数调整单元，其中：

所述状态预测单元所采用算法包括时间序列预测、回归分析；

所述参数调整单元所采用算法包括基于模型的优化算法、迭代调整算法。

10.根据权利要求7所述的重力储能电机控制系统，其特征在于：所述自适应供电策略模块包括电网监测单元、资源评估单元、策略调整单元，其中：

所述电网监测单元所采用算法包括滤波算法、趋势分析算法；

所述资源评估单元所采用算法包括负载预测算法、能源资源分配算法；

所述策略调整单所采用算法包括基于规则的决策算法、模型预测控制算法。