分布式资源智能优化调控系统及终端技术方案

本发明专利技术的实施例提供了一种分布式资源智能优化调控系统及终端。系统包括预测模块、调度优化模块、评估模块和收益测算模块；预测模块用于基于人工智能输出预测数据，预测数据作为调度优化模块的输入和边界条件；调度优化模块基于预测数据，生成优化调控策略，并输送至收益测算模块；评估模块用于改变调度优化模块的输入和目标，从而使调度优化模块生成不同评估条件下的最优策略，并输送至收益测算模块；收益测算模块用于基于调度优化模块生成的策略进行收益分析计算。该系统能够合理规划储能等可调资源，实现分布式发电本地消纳和最大化利用，以及实现经济调控、安全管理、需求响应等多系统目标。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及分布式资源调度，具体而言，涉及一种分布式资源智能优化调控系统及终端。

技术介绍

1、分布式能源系统主要包括电动汽车、储能，分布式光伏、分布式风电和天然气分布式能源。分布式能源系统近年来得到了迅速发展，特别是在分布式光伏领域，装机容量实现了显著增长，光储荷(充)等多类型资源协同应用比例不断提升。尽管分布式能源发展迅速，但仍面临一些问题和挑战，如设备运行协同性需要加强、能源优化管理能力水平需要提升、源网荷储互动有待加强等。

2、随着物联网和通信技术的发展，分布式资源系统设备之间和分布式资源系统与电力系统之间实现数据互联互通，为电能智慧调控提供了技术基础。运用智慧能源调控技术对分布式资源系统进行实时控制，增强清洁能源消纳能力、减低用电成本、提升系统运行效率，有助于提升系统管理水平和参与电网互动响应能力。

3、现有技术中，多采用固定策略或逻辑判断的方式实现系统运行管理，如对储能系统通过设定的定时充放逻辑，实现储能设备的运行控制，当系统出现容量、功率越限时，通过变压器总负荷数据采集判断，进而调控储能或其他可调设备实现功率压减，以本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种分布式资源智能优化调控系统，其特征在于，所述系统包括预测模块(1)、调度优化模块(2)、评估模块(3)和收益测算模块(4)，其中，所述预测模块(1)、所述调度优化模块(2)和所述收益测算模块(4)依次连接，所述调度优化模块(2)和所述收益测算模块(4)均连接到所述评估模块(3)；

2.根据权利要求1所述的分布式资源智能优化调控系统，其特征在于，所述预测模块(1)采用深度神经网络构建预测模型，采集历史数据，形成数据特征样本，并构建训练数据集合以及样本库，对样本库中的数据进行挖掘，并优化不同类型数据之间的关联，构建模型库，并基于实时业务数据、市场数据校准迭代预测模型。...

【技术特征摘要】

1.一种分布式资源智能优化调控系统，其特征在于，所述系统包括预测模块(1)、调度优化模块(2)、评估模块(3)和收益测算模块(4)，其中，所述预测模块(1)、所述调度优化模块(2)和所述收益测算模块(4)依次连接，所述调度优化模块(2)和所述收益测算模块(4)均连接到所述评估模块(3)；

2.根据权利要求1所述的分布式资源智能优化调控系统，其特征在于，所述预测模块(1)采用深度神经网络构建预测模型，采集历史数据，形成数据特征样本，并构建训练数据集合以及样本库，对样本库中的数据进行挖掘，并优化不同类型数据之间的关联，构建模型库，并基于实时业务数据、市场数据校准迭代预测模型。

3.根据权利要求1所述的分布式资源智能优化调控系统，其特征在于，所述预测模块(1)包括依次连接的数据采集预处理单元、数据获取单元、ai模型训练单元、ai模型调整单元和预测数据输出接口；

4.根据权利要求3所述的分布式资源智能优化调控系统，其特征在于，所述数据采集预处理单元用于针对不同的预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：江正涛，张纲，逯帅，孟达，刁瑞盛，谢洹，吴春燕，李皓然，张波，程晗，丁忠祥，耿淑英，韩明华，冉孟生，成龙，任泉，汤维维，麦上华，颜必行，刘磊，兰勇，林鹏程，
申请(专利权)人：成都华茂能联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：