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摘要：本发明公开了一种时序模拟系统及方法,涉及能源数据处理技术领域。该系统，包括：数据采集和预处理模块、模型构建与预测模块、计算资源的分配与优化模块和智能调度模块。本发明通过构建季节性差分自回归滑动平均模型并对计算资源的管理和分配，从而对计算方法、计算任务调度和模型参数进行优化，并使用贝叶斯优化算法来调整季节性差分自回归滑动平均模型的参数，以找到最佳的参数组合，从而提高模型的预测准确性,将预处理实时电网特征数据输入模型，得到储能系统中发电效率的预测修正值，进而提高了分布式光伏发电站能源转化效率，有效解决了现有技术中，分布式光伏智能电网能源转化效率不足的问题。

主权项：1.一种时序模拟系统，其特征在于，包括数据采集和预处理模块、模型构建与预测模块、计算资源的分配与优化模块和智能调度模块；所述数据采集和预处理模块，用于从电网的各个监测点的传感器中采集实时电网数据，对采集到的实时电网数据进行清洗和特征处理，得到预处理实时电网特征数据；所述模型构建与预测模块，用于构建季节性差分自回归滑动平均模型，将预处理实时电网特征数据划分为训练集和测试集，使用训练集对季节性差分自回归滑动平均模型进行训练，得到训练后的季节性差分自回归滑动平均模型，使用训练后的季节性差分自回归滑动平均模型在测试集上进行预测，评估季节性差分自回归滑动平均模型的预测误差，根据预处理实时电网特征数据分析电力系统评估系数；所述计算资源的分配与优化模块，用于在构建季节性差分自回归滑动平均模型中对计算资源的管理和分配，同时对计算方法、计算任务调度和模型参数进行优化；所述智能调度模块，用于根据季节性差分自回归滑动平均模型预测结果，结合电力系统评估系数对发电资源的分配进行优化；所述季节性差分自回归滑动平均模型的具体分析过程：分析预处理实时电网特征数据的季节性模式，采取季节性差分去除预处理实时电网特征数据的季节性影响，得到季节性差分自回归滑动平均模型的阶数、周期时间间隔和残差，用于检验季节性差分自回归滑动平均模型的拟合程度；所述在构建季节性差分自回归滑动平均模型中对计算资源的管理和分配的具体流程为；评估可用的现有计算资源，根据季节性差分自回归滑动平均模型构建的流程，将计算任务分解为多个子任务，根据季节性差分自回归滑动平均模型的时间步长，并采用任务调度工具管理任务执行，根据任务的计算需求，为每个子任务分配计算资源，对并行处理的任务，利用并行计算框架优化资源利用，通过负载均衡技术进行平均分配，得到分布式发电站计算负载评估系数；所述计算资源的分配与优化模块包括计算任务调度优化单元；所述计算任务调度优化单元：根据计算资源的分配结果，采取最短作业优先的任务调度策略，根据系统负载和资源状况，减少参数组合数量；所述计算资源的分配与优化模块还包括模型参数优化单元；所述模型参数优化单元：通过采用贝叶斯优化算法寻找季节性差分自回归滑动平均模型的参数组合，使用均方误差评估模型性能，得到储能系统中储能设备评估系数，并根据储能系统中储能设备评估系数调整季节性差分自回归滑动平均模型的参数；所述检验季节性差分自回归滑动平均模型的拟合程度的具体检验过程为：通过残差进行白噪声检验，使用杜宾-瓦特森检验方法检验残差的相关性，将预处理实时电网特征数据分为训练集和测试集，使用训练集训练季节性差分自回归滑动平均模型，得到训练后的季节性差分自回归滑动平均模型，使用训练后的季节性差分自回归滑动平均模型在测试集上进行预测，评估季节性差分自回归滑动平均模型的预测误差，根据季节性差分自回归滑动平均模型的预测误差得到季节性差分自回归滑动平均模型的拟合程度，根据季节性差分自回归滑动平均模型的拟合程度，得到储能系统中发电效率的预测修正值；所述对发电资源的分配进行优化的具体优化过程为：对预处理实时电网特征数据进行评估，包括光伏发电的负载和储能设备的容量，最大化光伏发电的负载和储能设备的容量的稳定性，最小化环境影响，并根据分布式发电站计算负载评估系数、储能系统中储能设备评估系数和储能系统中发电效率的预测修正值对调度策略进行调整优化，调整优化包括对光伏发电板进行角度调整、更换光伏发电板和对光伏发电板进行维护；所述电力系统评估系数的具体约束公式为： ；式中，表示电力系统评估系数，用于评估分布式发电站负载和储能系统中发电效率对电力系统的综合影响，表示分布式发电站计算负载评估系数，表示储能系统中储能设备评估系数，表示储能系统中发电效率的预测修正值，e表示自然常数。

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