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申请/专利权人：珠海华成电力设计院股份有限公司

摘要：本发明提供基于人工智能的光储直柔系统及其调度检测方法，包括多个光储直柔节点，各节点覆盖于预设供能区域内，且相邻的节点之间设置预设比例的交叉区域；各节点中均包括：节点数据采集模块，被配置为获取当前光储直柔节点在预设采样间隔内的发电量，并且被配置为获取当前光储直柔节点的平均光照度和全体采样间隔的光照度；区域数据采集模块，被配置为获取当前光储直柔节点的第一供电区域在预设采样间隔内的用电数据，确定用电数据和波峰和波谷；服务器，服务器存储神经网络模型，得到关于用电数据和光照度的训练集，训练得到在任一节点的时刻分布下的用电数据统计概率；以及校验模块获得在交叉区域内的光照数据的验证得到节点诊断状态。

主权项：1.基于人工智能的多节点光储直柔系统，其特征在于，包括多个光储直柔节点，各所述节点均覆盖于预设供能区域中，且相邻的各所述节点之间设置预设比例的交叉覆盖区域；各所述节点中均包括：第一获取模块，被配置为获取当前所述节点在预设采样间隔的发电数据和储能数据，并且同时被配置为获取关于所述发电数据于所述预设供能区域在所述预设采样间隔的第一光照数据，计算得到第一区域光照转换率；并且同时被配置为获取关于所述发电数据于所述交叉覆盖区域在所述预设采样间隔的第二光照数据，计算得到第二区域光照转换率；第二获取模块，被配置为获取当前所述节点于所述预设供能区域在所述预设采样间隔的用电数据；服务器，被配置为存储神经网络模型，所述神经网络模型获取来自所述第一获取模块和所述第二获取模块的全部数据，生成包括全部数据的本地样本，训练后得到任一节点在任意时刻的概率统计数据；所述神经网络模型被服务器配置时，执行如下步骤：从本地样本中读取数据；生成光照响应序列，所述光照响应序列的每个单元包括时刻、光照强度和光照转换率；生成功耗响应序列，所述功耗响应序列的每个单元包括时刻和用电数据；以所述光照响应序列和所述功耗响应序列为输入；获取关于功耗响应序列至所述光照响应序列的第一向量特征，所述第一向量特征以连续的时刻为向量轴单元计算平均功耗至光照强度、光照转换率的第一相似度；获取关于光照响应序列至所述功耗响应序列的第二向量特征，所述第二向量特征以连续的相同光照度为向量轴单元计算平均光照至功耗的第二相似度；输出第一相似度和第二相似度构成的概率序列；遍历执行每个节点的本地样本输入；删除每个节点中关于交叉覆盖区域的样本后，从非交叉覆盖区域的数据中获取其平均相似度最高的概率，写入至所述概率序列中完成训练；以新获取的相邻所述节点中获取的交叉覆盖区域的第二光照数据及其对应的用电数据为输入；输出概率识别结果，若概率识别结果在任意的相邻节点中的概率序列均不匹配，则发起第一诊断反馈；以及配置于所述服务器的校验模块，所述校验模块获取所述概率统计数据，经所述交叉覆盖区域的校验后得到节点诊断状态；以及配置于相邻节点之间的调度模块，根据所述节点诊断状态执行被写入所述概率统计数据的调度序列。

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