一种基于深度学习的储能控制策略生成方法及系统

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一种基于深度学习的储能控制策略生成方法及系统
申请号:CN202511093454
申请日期:2025-08-06
公开号:CN120601492B
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本申请涉及储能控制技术领域,尤其是涉及一种基于深度学习的储能控制策略生成方法及系统,其包括接收储能运行状态分析指令,利用储能控制优化装置进行数据采集、预测、调控及反馈;基于储能特性梯度构建初始储能集,通过运行状态序列实时监测得到监测储能序列;提取监测储能模块,确认能量密度参数并预测未来运行趋势,剔除异常波动后优化运行趋势序列,计算调控优先级以获取标识储能数据;汇总标识储能数据生成目标调控策略及目标储能模块。本申请能够提高复杂电网环境下储能系统运行状态预测的智能化程度,减少人为干预和资源浪费。
技术关键词
储能模块 储能控制策略 生成方法 控制优化装置 储能运行状态 调控策略 序列 数据采集单元 深度学习模型 调控单元 储能控制技术 标识 密度 储能系统 长短期记忆网络 历史运行数据 存储程序代码 通信接口