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申请/专利权人：深圳库博能源股份有限公司

摘要：本发明涉及配电技术领域，提供基于光储充系统的配电网负荷曲线建模及预警方法，包括：基于采集获取的光储充系统工作运行数据，获得光伏出力曲线、储能蓄电曲线和储能放电曲线；利用神经网络模型对光伏出力曲线、储能蓄电曲线和储能放电曲线进行预测分析，获得影响配电网工作的配电综合影响值；根据获取的配电网工作数据，结合配电综合影响值，利用负荷预测模型输出配电网负荷曲线；将配电网负荷曲线上的典型特征数据设置为预警触发条件，当配电网负荷数据达到预警触发条件时，进行预警。本发明可提高配电网负荷曲线的建模质量，并实现触发预警条件后的预警，可准确地发现负荷过大的情况，避免出现损坏光储充系统配电工作质量的情况。

主权项：1.基于光储充系统的配电网负荷曲线建模及预警方法，其特征在于，包括：S1：基于采集获取的光储充系统工作运行数据，获得光伏出力曲线、储能蓄电曲线和储能放电曲线；S2：利用神经网络模型对光伏出力曲线、储能蓄电曲线和储能放电曲线进行预测分析，获得影响配电网工作的配电综合影响值；S3：根据获取的配电网工作数据，结合配电综合影响值，利用负荷预测模型输出配电网负荷曲线；S4：将配电网负荷曲线上的典型特征数据设置为预警触发条件，当配电网负荷数据达到预警触发条件时，进行预警；S2包括：S201：利用神经网络模型构建配电影响分析模型；S202：提取获得光伏出力曲线、储能蓄电曲线和储能放电曲线中的影响配电网工作的多个特征数据；S203：利用配电影响分析模型分别对多个特征数据进行预测，获得多个配电影响值；S204：将多个配电影响值加权求和后，获得配电综合影响值；还包括S5，根据配电网负荷曲线的预警提醒，对等待进行充电的配电网负荷数量和类型进行控制管理，具体步骤为：S501：根据典型特征数据，获取相对应的正在充电的负荷数量和负荷类型；S502：构建目标函数；基于目标函数，对负荷数量和负荷类型进行调整和寻优，获得最优负荷数量类型比；最优负荷数量类型比为最优的负荷数量与负荷类型的比例构成；S503：获取等待进行充电的负荷的充电需求优先级，以及不同类型负荷的充电完成时长；S504：根据最优负荷数量类型比、负荷的充电需求优先级和充电完成时长，利用预设的负荷充电进程监测模型，利用人工智能算法，对等待进行充电的负荷数量和负荷类型进行智能控制管理。

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