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申请/专利权人：江苏谷峰电力科技股份有限公司

摘要：本发明涉及电网供电的技术领域，公开了用于风光柴储分队级储能的智能控制方法及系统，该方法包括以下步骤：获取历史环境参数；对历史环境参数进行预处理；通过神经网络模型计算环境参数的预测值；基于环境参数的预测值计算风光发电数据；采集历史负荷数据与实时负荷数据，进行负荷需求预测；基于负荷需求的预测值和风光发电数据制定柴油发电机的工作方案。本发明通过综合分析和预测环境参数和负荷需求，实现了对风光柴储系统的智能化控制，提高了能源效率，降低了运营成本，同时也有助于环境保护。

主权项：1.用于风光柴储分队级储能的智能控制方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：获取历史环境参数，包括历史光照强度数据、历史风速数据、历史光伏组件温度数据；S2：对所述历史环境参数进行预处理；S3：通过神经网络模型计算环境参数的预测值；S4：基于所述环境参数的预测值计算风光发电数据；S5：采集历史负荷数据与实时负荷数据，进行负荷需求预测；方法如下：S501：采集时间上连续的历史负荷数据，并划分为长度为的区间，计算并记录每个区间的历史负荷均值，按时间顺序构建历史负荷序列；S502：建立负荷预测模型，方程如下： ；其中，表示未来第i个长度为的时间区间内的负荷需求值； 表示第i-1个时间区间的水平因子；表示第i-1个时间区间的趋势因子；表示第i个时间区间的季节因子，表示前一天第i个时间区间的季节因子；所述水平因子的计算公式如下： ；其中，表示水平因子的平滑参数，表示第i个时间区间的实时负荷；所述趋势因子的计算公式如下： ；其中，表示趋势因子的平滑参数；所述季节因子的计算公式如下： ；其中，表示季节因子的平滑参数；S503：计算水平因子、季节因子、趋势因子的初始值；所述水平因子，其初始值记作，令的取值等于所述历史负荷序列的第一个历史负荷的取值；所述季节因子，其初始值记作，计算公式如下： ；其中，表示历史负荷序列中第p个历史负荷的取值；表示历史负荷数据中第1天的部分；表示历史负荷数据中第2天的部分；所述趋势因子的初始值计算公式如下： ；其中，表示所述历史负荷数据中第j天的部分的趋势因子的初始值；表示所述历史负荷数据中第j天的第q个历史负荷的取值；j的取值范围为1，2，……，H，H为历史负荷数据涵盖的天数，且为正整数；S504：优化模型参数；包括对水平因子的平滑参数、季节因子的平滑参数、趋势因子的平滑参数进行优化，得到、、的最优解；S505：采集实时负荷数据，使用模型进行负荷预测并更新历史负荷序列和模型参数；S6：基于负荷需求的预测值和风光发电数据制定柴油发电机的工作方案。

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