【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，特别是涉及一种电力负荷智能预测方法和系统。
技术介绍
1、垂直农业作为现代农业的重要分支，其核心在于通过人工光源优化植物生长，并通过层架式种植实现高效空间利用和精准环境控制，对保障粮食安全和推动可持续发展至关重要，但电力负荷预测的复杂性直接影响该技术的系统能效和作物产量。目前，多依赖静态模型来量化植物对led的光照需求，但该方法难以适应植物生长周期中光照需求的动态变化，尤其是在不同作物品种对光谱配比的差异性需求上，预测精度不足，导致能耗浪费或产量下降。
2、由此可见，如何适应植物生长周期中光照需求的动态变化，以对垂直农场的电力负荷进行精准预测已成为要解决的关键问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种电力负荷智能预测方法和系统，解决如何适应植物生长周期中光照需求的动态变化，以对垂直农场的电力负荷进行精准预测的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术第一方面提供一种电力负荷智能预测方法，包括：
3、获取垂直农场中目标作物在多种环境温...
【技术保护点】
1.一种电力负荷智能预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种电力负荷智能预测方法，其特征在于，所述获取垂直农场中目标作物在多种环境温度下的驱动电流和脉冲控制信号时序数据以进行分析，得到所述目标作物在全生命周期的电力负荷变化模式和生长影响因子，包括：
3.根据权利要求1所述的一种电力负荷智能预测方法，其特征在于，所述光数据特性包括光周期敏感性和光合效率增益时变特性；其中，
4.根据权利要求1所述的一种电力负荷智能预测方法，其特征在于，所述通过所述负荷预测模型确定所述垂直农场的预测负荷值，以调整红光阵列的调光频率和蓝光...
【技术特征摘要】
1.一种电力负荷智能预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种电力负荷智能预测方法，其特征在于，所述获取垂直农场中目标作物在多种环境温度下的驱动电流和脉冲控制信号时序数据以进行分析，得到所述目标作物在全生命周期的电力负荷变化模式和生长影响因子，包括：
3.根据权利要求1所述的一种电力负荷智能预测方法，其特征在于，所述光数据特性包括光周期敏感性和光合效率增益时变特性；其中，
4.根据权利要求1所述的一种电力负荷智能预测方法，其特征在于，所述通过所述负荷预测模型确定所述垂直农场的预测负荷值，以调整红光阵列的调光频率和蓝光系统的同步延迟时间，并结合所述电力负荷变化模式确定所述目标作物的光照需求数据，包括：
5.根据权利要求4所述的一种电力负荷智能预测方法，其特征在于，所述根据所述光照强度跃迁度与预设跃迁阈值的关系，调整红光阵列的调光频率和蓝光系统的同步延迟时间，得...
【专利技术属性】
技术研发人员：王泽荣，吴心弘，董浩，黄豪，华怀廷，王海帆，
申请(专利权)人：国网浙江综合能源服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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