基于边缘计算的储能集群动态优化控制系统

    公开(公告)号:CN119209648B

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202411707256.6

    申请日:2024-11-27

    Abstract: 本发明公开了基于边缘计算的储能集群动态优化控制系统,涉及储能集群技术领域,包括采集储能集群历史数据和边缘节点的本地数据;使用ARIMA模型进行时间序列的预测,使用BP神经网络进行非线性误差的识别和修正,输出最终功率预测值。本发明所述方法通过ARIMA的短期趋势预测和BP神经网络的误差修正,能够更迅速地响应功率波动,优化功率分配,确保储能系统在电网中的稳定运行,通过在每个边缘节点上进行本地BP神经网络模型训练,能够充分利用分布式计算资源,通过双层优化模型的协同作用下,将输出最终的功率分配方案和传输路径优化结果,确保在负载需求和电力供给的波动下,能够高效运行,减少能耗并最大化可再生能源的利用。

    基于边缘计算的储能集群动态优化控制系统

    公开(公告)号:CN119209648A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411707256.6

    申请日:2024-11-27

    Abstract: 本发明公开了基于边缘计算的储能集群动态优化控制系统,涉及储能集群技术领域,包括采集储能集群历史数据和边缘节点的本地数据;使用ARIMA模型进行时间序列的预测,使用BP神经网络进行非线性误差的识别和修正,输出最终功率预测值。本发明所述方法通过ARIMA的短期趋势预测和BP神经网络的误差修正,能够更迅速地响应功率波动,优化功率分配,确保储能系统在电网中的稳定运行,通过在每个边缘节点上进行本地BP神经网络模型训练,能够充分利用分布式计算资源,通过双层优化模型的协同作用下,将输出最终的功率分配方案和传输路径优化结果,确保在负载需求和电力供给的波动下,能够高效运行,减少能耗并最大化可再生能源的利用。

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