一种基于人工智能的新能源智慧运营方法及装置制造方法及图纸

技术编号：42653401 阅读：25 留言：0更新日期：2024-09-06 01:45

本申请公开了一种基于人工智能的新能源智慧运营方法及系统，新能源智慧运营方法包括：采集待处理数据，所述待处理数据包括：新能源电量数据、新能源设备数据及环境数据；将所述待处理数据作为新能源知识库及智慧模型的输入，获得新能源预测结果，所述新能源预测结果包括：新能源电量的分布趋势、和/或新能源设备的故障风险、和/或新能源环境的满意度；基于用户需求及所述新能源预测结果，确定新能源调度方案，和/或对新能源设备进行预警。

全部详细技术资料下载

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人工智能及新能源，尤其涉及一种基于人工智能的新能源智慧运营方法及装置。

技术介绍

1、新能源作为具有可再生能源产生的电力，具有清洁、低碳、可持续的特点，是应对气候变化和保障能源安全的重要手段。但是新能源存在资源分布不均、波动性强、接入电网困难等，因此，给新能源的开发利用和运营管理带来了极大挑战。

2、现有的新能源智慧运营服务存在服务范围不广泛、服务功能不完善、服务模式不灵活等问题，难以实现区域内分布式新能源的集中监控、优化调度、智能维护及数据分析等运营服务。

3、基于此，本说明书实施例提供一种人工智能的新能源智慧运营方法及装置。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种基于人工智能的新能源智慧运营方法及装置，用以解决如下问题：现有的新能源智慧运营服务存在服务范围不广泛、服务功能不完善、服务模式不灵活等问题，难以实现区域内分布式新能源的集中监控、优化调度、智能维护及数据分析等运营服务。

2、具体的，一种基于人工智能的新能源智慧运营方法，该新能源智慧运营方法包括：

3、采集待处理数据，所述待处理数据包括：新能源电量数据、新能源设备数据及环境数据；

4、将所述待处理数据作为新能源知识库及智慧模型的输入，获得新能源预测结果，所述新能源预测结果包括：新能源电量的分布趋势、和/或新能源设备的故障风险、和/或新能源环境的满意度；

5、基于用户需求及所述新能源预测结果，确定新能源调度方案，和/或对新能源设备进行预警。</p>

6、进一步地，所述采集待处理数据，进一步包括：

7、对所述待处理数据进行预处理，形成结构化数据或结构化数据作为预处理的待处理数据，所述预处理的待处理数据存储于云端。

8、进一步地，所述新能源知识库及智慧模型为预先训练获得的模型，所述新能源知识库及智慧模型是基于神经网络模型训练获得的，所述新能源知识库及智慧模型为3输入3输出的模型。

9、进一步地，所述神经网络模型为多层感知机模型，所述多层感知机模型的层数为2，所述多层感知机模型的隐藏层含有5个隐藏单元。

10、进一步地，所述多层感知机模型的输入层中的3个输入和所述5个隐藏单元完全连接，所述5个隐藏单元与所述多层感知机模型输出层的3个输出完全连接。

11、进一步地，所述多层感知机模型的激活函数为relu函数。

12、进一步地，所述基于用户需求及所述新能源预测结果，确定新能源调度方案，和/或对新能源设备进行预警，具体包括：

13、基于所述用户需求，对所述新能源预测结果中的新能源电量的分布趋势、和/或新能源设备的故障风险、和/或新能源环境的满意度进行评分，获得调度评分结果，基于所述调度评分结果，确定所述新能源调度方案；

14、和/或

15、基于所述用户需求，按照所述新能源预测结果中新能源设备的故障风险，对所述新能源设备进行预警。

16、进一步地，所述基于所述用户需求，对所述新能源预测结果中的新能源电量的分布趋势、和/或新能源设备的故障风险、和/或新能源环境的满意度进行评分，获得调度评分结果，基于所述调度评分结果，确定所述新能源调度方案，具体包括：

17、基于所述用户需求及所述新能源预测结果，确定所述用户需求对应的新能源预测结果；

18、基于所述用户需求对应的新能源预测结果，按照预设的权重进行评分，获得调度评分结果；

19、将所述调度评分结果中，排名前三的调度评分结果作为候选调度方案推荐给用户，以便确定所述新能源调度方案。

20、进一步地，所述用户需求包括区域范围、时间段及电量需求；

21、进一步地，所述基于所述用户需求及所述新能源预测结果，确定所述用户需求对应的新能源预测结果，具体包括：

22、基于所述用户需求的区域范围、时间段及电量需求，从所述新能源预测结果中，筛选满足所述用户需求的新能源预测结果，作为所述用户需求对应的新能源预测结果，所述用户需求对应的新能源预测结果包括：所述用户需求对应的新能源电量的分布趋势、和/或新能源设备的故障风险、和/或新能源环境的满意度；

23、进一步地，所述基于所述用户需求对应的新能源预测结果，按照预设的权重进行评分，获得调度评分结果，具体包括：

24、按照预设的权重，对所述用户需求对应的新能源电量的分布趋势、和/或新能源设备的故障风险、和/或新能源环境的满意度进行综合评分，获得所述调度评分结果。

25、本说明书实施例还提供一种基于人工智能的新能源智慧运营装置，该新能源智慧运营装置包括：

26、数据获取模块，采集待处理数据，所述待处理数据包括：新能源电量数据、新能源设备数据及环境数据；

27、数据预测模块，将所述待处理数据作为新能源知识库及智慧模型的输入，获得新能源预测结果，所述新能源预测结果包括：新能源电量的分布趋势、和/或新能源设备的故障风险、和/或新能源环境的满意度；

28、数据服务模块，基于用户需求及所述新能源预测结果，确定新能源调度方案，和/或对新能源设备进行预警。

29、本申请实施例提供的技术方案，至少具有如下有益效果：采集待处理数据，所述待处理数据包括：新能源电量数据、新能源设备数据及环境数据；将所述待处理数据作为新能源知识库及智慧模型的输入，获得新能源预测结果，所述新能源预测结果包括：新能源电量的分布趋势、和/或新能源设备的故障风险、和/或新能源环境的满意度；基于用户需求及所述新能源预测结果，确定新能源调度方案，和/或对新能源设备进行预警，能够实现对新能源电站的统一管理和协调，提供完善的服务功能，实现新能源的有效调度，且能够满足不同类型和层次的用户需求，服务模式灵活。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于人工智能的新能源智慧运营方法，其特征在于，所述新能源智慧运营方法包括：

2.如权利要求1所述的新能源智慧运营方法，其特征在于，所述采集待处理数据，进一步包括：

3.如权利要求1所述的新能源智慧运营方法，其特征在于，所述新能源知识库及智慧模型为预先训练获得的模型，所述新能源知识库及智慧模型是基于神经网络模型训练获得的，所述新能源知识库及智慧模型为3输入3输出的模型。

4.如权利要求3所述的新能源智慧运营方法，其特征在于，所述神经网络模型为多层感知机模型，所述多层感知机模型的层数为2，所述多层感知机模型的隐藏层含有5个隐藏单元。

5.如权利要求4所述的新能源智慧运营方法，其特征在于，所述多层感知机模型的输入层中的3个输入和所述5个隐藏单元完全连接，所述5个隐藏单元与所述多层感知机模型输出层的3个输出完全连接。

6.如权利要求3所述的新能源智慧运营方法，其特征在于，所述多层感知机模型的激活函数为ReLU函数。

7.如权利要求1所述的新能源智慧运营方法，其特征在于，所述基于用户需求及所述新能源预测结果，确

8.如权利要求1所述的新能源智慧运营方法，其特征在于，所述基于所述用户需求，对所述新能源预测结果中的新能源电量的分布趋势、和/或新能源设备的故障风险、和/或新能源环境的满意度进行评分，获得调度评分结果，基于所述调度评分结果，确定所述新能源调度方案，具体包括：

9.如权利要求8所述的新能源智慧运营方法，其特征在于，所述用户需求包括区域范围、时间段及电量需求；

10.一种基于区块链和物联网的新能源智慧运营装置，其特征在于，所述新能源智慧运营装置包括：

...

【技术特征摘要】

1.一种基于人工智能的新能源智慧运营方法，其特征在于，所述新能源智慧运营方法包括：

2.如权利要求1所述的新能源智慧运营方法，其特征在于，所述采集待处理数据，进一步包括：

5.如权利要求4所述的新能源智慧运营方法，其特征在于，所述多层感知机模型的输入层中的3个输入和所述5个隐藏单元完全连接，所述5个隐藏单元与所述多层感知机模型输出层的3个输出完全连...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹婷，李萍波，晏小强，聂浪，
申请(专利权)人：超讯通信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：

全部详细技术资料下载我是这个专利的主人