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以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实 施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存 在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并 不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来 说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护 范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
该发明的特点:
1.一种微电网能量管理系统,其特征在于,包括预测子系统与经济调度子系统,所述经济调度子系统调用所述预测子系统,并基于所述预测子系统的预测值,通过人工智能算法优化而下发相应的经济调度指令;所述预测子系统包括:数据模块,用于存储和/或获取历史数据与当前数据;形成模块,与所述数据模块相连,所述形成模块根据所述数据模块的历史数据而生成预测模型;预测模块,与所述数据模块及所述形成模块相连,用于根据所述数据模块的当前数据,基于所述形成模块的预测模型而生成相应的预测值;通信模块,用于接收来自所述经济调度子系统的调用指令,及/或将所述预测值发送至所述经济调度子系统。
2.根据权利要求1所述的微电网能量管理系统,其特征在于,所述历史数据包括历史光伏出力功率和负荷数据及相对应的历史天气数据,所述当前数据包括前一天光伏出力功率和前一天负载数据及相对应的天气数据。
3.根据权利要求1所述的微电网能量管理系统,其特征在于,进一步包括误差补偿子系统,所述误差补偿子系统与所述经济调度子系统相连,用于根据逆变器下发的实际操作指令与所述经济调度子系统下发的经济调度指令之间的误差而生成补偿信号,以对所述经济调度子系统生成所述经济调度指令进行修正。
4.根据权利要求3所述的微电网能量管理系统,其特征在于:所述误差补偿模块基于所述误差进行比例积分控制,以进行所述修正。
5.根据权利要求1所述的微电网能量管理系统,其特征在于,所述能量管理系统组成多智能体系统,所述数据模块、形成模块、预测模块、通信模块中至少一个形成为智能体。
6.一种微电网能量管理方法,其特征在于,包括:形成模块根据历史数据生成预测模型;预测模块根据所述预测模型及当前数据而生成相应的预测值;将所述预测值发送至经济调度子系统;经济调度子系统基于所述预测值,根据人工智能算法优化而下发相应的经济调度指令。
7.根据权利要求6所述的微电网能量管理方法,其特征在于,进一步包括:利用形成模块向数据模块发送历史数据请求;数据模块向形成模块发送历史数据。
8.根据权利要求7所述的微电网能量管理方法,其特征在于:所述历史数据包括历史光伏出力功率和负荷数据及相对应的历史天气数据。
9.根据权利要求6所述的微电网能量管理方法,其特征在于,进一步包括:预测模块向数据模块发送当前数据请求;数据模块向预测模块发送当前数据。
10.根据权利要求9所述的微电网能量管理方法,其特征在于:所述当前数据包括前一天光伏出力功率和前一天负载数据及相对应的天气数据。
11.根据权利要求6所述的微电网能量管理方法,其特征在于,进一步包括:根据逆变器下发的实际操作指令与所述经济调度子系统下发的经济调度指令之间的误差而对所述经济调度子系统生成所述经济调度指令进行修正。12.根据权利要求11所述的微电网能量管理方法,其特征在于,基于所述误差进行比例积分控制,以进行所述补偿。13.根据权利要求6所述的微电网能量管理方法,其特征在于,所述能量管理方法由多智能体系统实现,所述形成模块、预测模块中至少一个形成为多智能体。
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