【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电能分配，尤其涉及一种基于储能设备的电能分配方法、装置及设备。
技术介绍
1、现有的混合储能设备通常采用静态或预设的电能分配策略，这些策略往往无法实时响应外部环境变化和家庭实际能源消费的动态变化。例如，在光伏发电高峰期，过量的电能未被有效存储或利用，造成能源浪费；而在需求高峰时段，系统则可能无法提供足够的电力，影响家庭用电的稳定性。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于储能设备的电能分配方法、装置及设备，用于提高储能设备的电能分配准确率，并提高家庭用电的稳定性。
2、第一方面，本专利技术提供了一种基于储能设备的电能分配方法，所述基于储能设备的电能分配方法包括：
3、对混合储能设备进行能源管理初始化，得到初始电能分配策略组合，所述混合储能设备包括：第一储能设备和第二储能设备；
4、基于所述初始电能分配策略组合对所述混合储能设备进行电信号数据特征分析，得到所述第一储能设备的第一电信号特征集合和所述第二储能设备的第二电信号特征集合；
5、获取历史能源消费数据和环境变量，并对所述混合储能设备进行能源需求预测，得到目标能源需求预测数据；
6、将所述第一电信号特征集合、所述第二电信号特征集合和所述目标能源需求预测数据输入预置的马尔可夫决策模型进行充放电优先级分配和电能分配策略调整，生成目标电能分配策略组合。
7、第二方面，本专利技术提供了一种基于储能设备的电能分配装置，所述基于储能设备的电能分配装置包括
8、初始化模块，用于对混合储能设备进行能源管理初始化，得到初始电能分配策略组合，所述混合储能设备包括：第一储能设备和第二储能设备；
9、分析模块，用于基于所述初始电能分配策略组合对所述混合储能设备进行电信号数据特征分析，得到所述第一储能设备的第一电信号特征集合和所述第二储能设备的第二电信号特征集合；
10、预测模块，用于获取历史能源消费数据和环境变量，并对所述混合储能设备进行能源需求预测，得到目标能源需求预测数据；
11、生成模块，用于将所述第一电信号特征集合、所述第二电信号特征集合和所述目标能源需求预测数据输入预置的马尔可夫决策模型进行充放电优先级分配和电能分配策略调整，生成目标电能分配策略组合。
12、本专利技术第三方面提供了一种基于储能设备的电能分配设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于储能设备的电能分配设备执行上述的基于储能设备的电能分配方法。
13、本专利技术的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于储能设备的电能分配方法。
14、本专利技术提供的技术方案中，通过整合历史能源消费数据和环境变量进行能源需求预测，能够实时反映能源需求的变化，并自适应地调整能源分配策略。这种实时性和自适应性的结合，使得系统能够在不同的环境条件和消费需求变化下，始终保持最优的能源效率和成本效益。利用马尔可夫决策模型来动态分配充放电优先级和调整电能分配策略。通过目标电能分配策略组合，可以更精确地匹配能源供应与家庭实际需求之间的关系，有效减少能源浪费，并优化储能设备的使用寿命。通过对电信号数据的特征分析和智能化的策略调整，该方法可以提高系统对于外部变化的响应速度和准确性，从而增强系统的整体稳定性。无论是环境条件如天气变化，还是家庭内部负载的波动，系统都能迅速做出反应，保证电能供应的稳定性。能有效利用可再生能源，如太阳能和风能，减少对传统电网的依赖。通过精确的电信号特征分析和目标能源需求预测，这种方法能够更有效地利用每一单位能源。优化充放电过程和时间，确保在需要时能源充足，同时避免过度充电或放电，从而提高整体能源利用效率，进而提高了基于储能设备的电能分配准确率，并提高了家庭用电的稳定性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于储能设备的电能分配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于储能设备的电能分配方法，其特征在于，所述对混合储能设备进行能源管理初始化，得到初始电能分配策略组合，所述混合储能设备包括：第一储能设备和第二储能设备，包括：
3.根据权利要求1所述的基于储能设备的电能分配方法，其特征在于，所述基于所述初始电能分配策略组合对所述混合储能设备进行电信号数据特征分析，得到所述第一储能设备的第一电信号特征集合和所述第二储能设备的第二电信号特征集合，包括：
4.根据权利要求3所述的基于储能设备的电能分配方法，其特征在于，所述对所述第一状态矩阵进行特征值计算，得到第一特征差值，并对所述第二状态矩阵进行特征值计算，得到第二特征差值，包括：
5.根据权利要求1所述的基于储能设备的电能分配方法，其特征在于，所述获取历史能源消费数据和环境变量，并对所述混合储能设备进行能源需求预测，得到目标能源需求预测数据，包括：
6.根据权利要求1所述的基于储能设备的电能分配方法，其特征在于，所述将所述第一电信号特征集合、所述第二电
7.根据权利要求6所述的基于储能设备的电能分配方法，其特征在于，所述导入所述第一智能体并将所述第一二维特征矩阵输入所述马尔可夫决策模型进行电能分配策略分析，得到第一目标电能分配策略，同时，导入所述第二智能体并将所述第二二维特征矩阵输入所述马尔可夫决策模型进行电能分配策略分析，得到第二目标电能分配策略，包括：
8.一种基于储能设备的电能分配装置，其特征在于，所述基于储能设备的电能分配装置包括：
9.一种基于储能设备的电能分配设备，其特征在于，所述基于储能设备的电能分配设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于储能设备的电能分配方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于储能设备的电能分配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于储能设备的电能分配方法，其特征在于，所述对混合储能设备进行能源管理初始化，得到初始电能分配策略组合，所述混合储能设备包括：第一储能设备和第二储能设备，包括：
3.根据权利要求1所述的基于储能设备的电能分配方法，其特征在于，所述基于所述初始电能分配策略组合对所述混合储能设备进行电信号数据特征分析，得到所述第一储能设备的第一电信号特征集合和所述第二储能设备的第二电信号特征集合，包括：
4.根据权利要求3所述的基于储能设备的电能分配方法，其特征在于，所述对所述第一状态矩阵进行特征值计算，得到第一特征差值，并对所述第二状态矩阵进行特征值计算，得到第二特征差值，包括：
5.根据权利要求1所述的基于储能设备的电能分配方法，其特征在于，所述获取历史能源消费数据和环境变量，并对所述混合储能设备进行能源需求预测，得到目标能源需求预测数据，包括：
6.根据权利要求1所述的基于储能设备的电能分配...
【专利技术属性】
技术研发人员：李晓锋，喻昭，王飞，
申请(专利权)人：深圳市格伏恩新能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。