← 返回列表

基于分布式新能源特征聚类算法数据处理的能量管理系统

申请号: CN202311069362.1
申请人: 大航有能电气有限公司
申请日期: 2023/8/24

摘要文本

本发明公开了一种基于分布式新能源特征聚类算法数据处理的能量管理系统,包括:边缘感知层,通过基于CNN自动编码器与层次聚类算法的联合模型将边缘量测数据进行分类和特征提取,形成基于聚类模型的分布式源荷特征库;管理应用层,通过通信网络层与边缘感知层实现通信;管理应用层基于分布式源荷进行特征分析,获取损耗最低和弃光最小的分布式光储能量管理策略;其中,边缘感知层通过基于同时刻量测数据均值的缺失值填补方法和基于季节性极端学生化偏差检验算法的异常点检测方法,对边缘量测数据进行预处理清洗和修正。通过系统内多种形式能源之间的协调调度,以实现能源高效利用、满足用户多样化的能源需求、维护社会供能稳定。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 基于分布式新能源特征聚类算法数据处理的能量管理系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202311069362.1
申请日 2023/8/24
公告号 CN117498403A
公开日 2024/2/2
IPC主分类号 H02J3/32
权利人 大航有能电气有限公司
发明人 孙伟; 张衡; 杨小平; 姚久明
地址 江苏省镇江市扬中高新技术产业开发区领航路1号

专利主权项内容

1.一种基于分布式新能源特征聚类算法数据处理的能量管理系统,其特征在于,包括:边缘感知层,通过基于CNN自动编码器与层次聚类算法的联合模型将边缘量测数据进行分类和特征提取,形成基于聚类模型的分布式源荷特征库;管理应用层,通过通信网络层与所述边缘感知层实现通信;所述管理应用层基于分布式源荷进行特征分析,获取损耗最低和弃光最小的分布式光储能量管理策略;其中,所述边缘感知层通过基于同时刻量测数据均值的缺失值填补方法和基于季节性极端学生化偏差检验算法的异常点检测方法,对所述边缘量测数据进行预处理清洗和修正。