【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及储能电站领域，更具体地，涉及一种应用人工智能的电站储能动态分配系统。
技术介绍
1、人工智能是一种模拟人类智能的技术，目的是让计算机可以像人类一样进行学习、推理、感知、理解和创造等活动。近年来，人工智能技术已经在各个领域取得了显著进展，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习、自动驾驶等。
2、它包括能够感知、理解、推理、学习、创造和解决问题等活动。人工智能的基本方法包括符号推理、机器学习、进化算法和神经网络。符号推理是一种基于逻辑推理的方法，使用符号和规则来表示和处理知识。机器学习是一种让计算机从数据中学习的技术，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。进化算法是一种基于生物进化理论的优化方法，模拟了进化过程中的选择、遗传和变异等机制。神经网络是一种基于类比人类神经系统的模型，由多个神经元构成。通过多层神经网络的组合，可以实现复杂的任务和决策。
3、但是，人工智能是一个数值处理的模型，在各个细分领域需要不断拓展成熟、可靠的应用方案，例如需要应用人工智能智能预测用电电网在未来时刻需要的储能数值，即储能电站未来时刻需要为用电电网提供的储备数值，显然，现有技术中缺乏相应的技术方案，导致无法对储能电站的储能管理提供有价值的参考数据。
技术实现思路
1、为了解决相关领域的技术问题，本专利技术提供了一种应用人工智能的电站储能动态分配系统，能够在针对性基础数据筛选的基础上，采用定制结构的智能预测模型基于针对性筛选的各项全面、充分的基础数据智能预测储能电站在当前
2、本专利技术至少需要具备以下几处重要的专利技术点：
3、第一处：为储能电站在当前时刻的下一时刻需要为设定数目的多个用电网络预留的储备能量的智能预测针对性筛选各项全面、充分的基础数据，所述各项全面、充分的基础数据包括所述储能电站的电池数量、单块电池储能容量以及单块电池单位时间最大储能数值，还包括当天之前固定数量的多天分别对应的多份用电数据；
4、第二处：对深度神经网络执行多次学习以获得对应的智能预测模型，所述深度神经网络的学习的次数与用电网络的数目成正比，所述深度神经网络的隐层数量与智能预测所参考的天数正向关联，从而为储能电站获取定制结构的智能预测模型，保证了智能预测结果的可靠性和有效性；
5、第三处：采用定制结构的智能预测模型基于针对性筛选的各项全面、充分的基础数据智能预测储能电站在当前时刻的下一时刻需要为设定数目的多个用电网络预留的储备能量，从而实现对储能电站有限的储能资源的动态调配，提升了储能电站储备能量的利用率。
6、根据本专利技术，提供了一种应用人工智能的电站储能动态分配系统，所述系统包括：
7、参数解析机构，用于获取储能电站的多项配置参数，所述储能电站的多项配置参数包括所述储能电站的电池数量、单块电池储能容量以及单块电池单位时间最大储能数值，所述储能电站用于同时为设定数目的多个用电网络提供电能供应；
8、用电分析机构，与所述多个用电网络连接，用于将当前时刻的下一时刻作为目标时刻，获取当天之前固定数量的多天分别对应的多份用电数据，当天之前某一天对应的单份用电数据为当天之前某一天在所述目标时刻所述多个用户网络分别从所述储能电站提取的多份使用电能；
9、模型学习机构，用于对深度神经网络执行多次学习以获得对应的智能预测模型，所述深度神经网络的学习的次数与设定数目的取值成正比，所述深度神经网络的隐层数量与所述固定数量的取值正向关联；
10、同时预测器件，分别与所述参数解析机构、所述用电分析机构以及所述模型学习机构连接，用于采用所述智能预测模型基于所述储能电站的多项配置参数以及当天之前固定数量的多天分别对应的多份用电数据智能预测所述多个用电网络在当前时刻的下一时刻的消耗电能并作为参考消耗电能输出；
11、动态分配器件，分别与所述同时预测器件以及所述储能电站连接，用于控制所述储能电站用于为当前时刻的下一时刻预留与参考消耗电能匹配的储备能量；
12、其中，控制所述储能电站用于为当前时刻的下一时刻预留与参考消耗电能匹配的储备能量包括：为当前时刻的下一时刻预留与参考消耗电能匹配的储备能量略大于所述参考消耗电能；
13、其中，采用所述智能预测模型基于所述储能电站的多项配置参数以及当天之前固定数量的多天分别对应的多份用电数据智能预测所述多个用电网络在当前时刻的下一时刻的消耗电能并作为参考消耗电能输出包括：将所述储能电站的多项配置参数以及当天之前固定数量的多天分别对应的多份用电数据并行输入到所述智能预测模型，以执行所述智能预测模型，获得所述智能预测模型输出的所述多个用电网络在当前时刻的下一时刻的消耗电能并作为参考消耗电能输出；
14、其中，获取储能电站的多项配置参数，所述储能电站的多项配置参数包括所述储能电站的电池数量、单块电池储能容量以及单块电池单位时间最大储能数值，所述储能电站用于同时为设定数目的多个用电网络提供电能供应包括：所述储能电站的各块电池的结构相同。
15、本专利技术的应用人工智能的电站储能动态分配系统逻辑紧凑、运行智能。由于能够采用定制结构的智能预测模型基于针对性筛选的各项基础数据智能预测储能电站在当前时刻的下一时刻需要为设定数目的多个用电网络预留的储备能量，从而实现对储能电站有限的储能资源的动态调配，提升了储能电站储备能量的利用率。
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1.一种应用人工智能的电站储能动态分配系统，其特征在于，所述系统包括：
2.如权利要求1所述的应用人工智能的电站储能动态分配系统，其特征在于：
3.如权利要求2所述的应用人工智能的电站储能动态分配系统，其特征在于，所述系统还包括：
4.如权利要求2所述的应用人工智能的电站储能动态分配系统，其特征在于，所述系统还包括：
5.如权利要求2-4任一所述的应用人工智能的电站储能动态分配系统，其特征在于：
6.如权利要求5所述的应用人工智能的电站储能动态分配系统，其特征在于：
7.如权利要求5所述的应用人工智能的电站储能动态分配系统，其特征在于：
8.如权利要求5所述的应用人工智能的电站储能动态分配系统，其特征在于：
9.如权利要求5所述的应用人工智能的电站储能动态分配系统，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种应用人工智能的电站储能动态分配系统，其特征在于，所述系统包括：
2.如权利要求1所述的应用人工智能的电站储能动态分配系统，其特征在于：
3.如权利要求2所述的应用人工智能的电站储能动态分配系统，其特征在于，所述系统还包括：
4.如权利要求2所述的应用人工智能的电站储能动态分配系统，其特征在于，所述系统还包括：
5.如权利要求2-4任一...
【专利技术属性】
技术研发人员：阮荣君，张晨，戴震，姚方超，张俊，
申请(专利权)人：南京安昇超科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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