CN110912188A - 基于ai的新型微电网能源管理*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于AI的新型微电网能源管理***，其包括AI数据预测模块、数据分析模块、设备适配模块和算法动态挂载模块。AI数据预测模块分为实时数据预测和行为预测两部分，实时数据预测用于及时调整微电网调度算法的参数，实现超前控制；行为预测用于实现微电网的动态响应；数据分析模块用于分析出设备的运行状态；设备适配模块用于快速适应不同的设备；算法动态挂载模块用于动态的装配和卸载。本发明具有发电优化调度、负荷管理、实时监测并自动实现微电网同步等功能，而且可以自适应微电网多变形式，具有调度算法的切换变更，远程控制，设备自适应等特点。
Description
技术领域
本发明涉及微电网领域，尤其是一种基于AI的新型微电网能源管理***。
背景技术
随着社会发展和政策的变化，传统的化石能源在生产生活中的利用越来越少，由于其高污染，政府正在鼓励新能源的发展。新能源进入城市等负荷地应用的重要方式就是采用微电网的利用形式。
微电网是一种新兴的能源利用方式，其内部包含数量若干的小型风力发电机，分布式光伏发电，用户负载，地缘热泵等设备，微电网统一对这些设备进行管理，实现经济效益的最大化，对用户的电力利用等提供科学有效的管理。
微电网能源管理***是微电网控制的核心部分。传统的微电网能源管理***采用的是普通嵌入式控制的方案，控制方式较为简单粗放，无法实现对用户的精准管理、能量的预测、以及灵活多变的控制策略和方案。微电网具有多变性，传统微电网能源管理***往往只能适应于一个***，当微电网形式发生变化后，能源管理***需要重新开发。因此需要一种新型的微电网能源管理***。
发明内容
本发明的目的在于解决上述技术问题而提供一种带有数据分析、用户管理和能量算法的基于AI的新型微电网能源管理***。
为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
一种基于AI的新型微电网能源管理***，包括
AI数据预测模块，其分为实时数据预测和行为预测两部分，实时数据预测采用人工智能时间序列算法，直接在微电网控制器中进行，根据微电网内各个设备的数据信息，实时预测设备下一时刻的运行情况，进而及时调整微电网调度算法的参数，实现超前控制；行为预测是指使用服务器中的历史数据进行LSTM算法分析，预测出用户将在何时采用何种操作，从而及时控制微电网中储能***的充放电和其它设备的能量出力，实现微电网的动态响应；
数据分析模块，其采用多层感知网络算法对数据进行分析，标记出不合法的数据，从而分辨出设备的运行状态，过滤异常数据，提前维护设备；
设备适配模块，采用Lua和C语言的结合，使用自定义的数据格式，满足快速控制和动态解析的需求；通过修改设备适配模块的参数，来动态的增减或者修改微电网能源调度***的模型数据；以及
算法动态挂载模块，其采用了动态库技术，即不在编译时链接到任何算法库，而是声明各个算法的控制接口，具体实现则在具体的调度算法中。
进一步地，AI数据预测模块具体分层又分为大规模长时间数据预测和短时间实时数据预测。
进一步地，基于AI的新型微电网能源管理***还包括权限管理模块，其对普通使用者、维护者、开发者分配不同的权限并存储到嵌入式数据库中，并对不同的登录用户采用不同的管理方式并动态限制可以操作的模块，以保证***的安全运行。
进一步地，基于AI的新型微电网能源管理***还包括用户界面模块，其是呈现给用户的显示部分。
本发明的有益效果是：本发明具有发电优化调度、负荷管理、实时监测并自动实现微电网同步等功能，而且可以自适应微电网多变形式，具有调度算法的切换变更，远程控制，设备自适应等特点。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明作进一步详细的说明：
本发明针对微电网领域各个设备的启动停止控制，功率分配，负载的使用分析以及负载的分层管理等问题，提出一个完整的解决方案，实现带有数据分析、用户管理、能量算法的基于AI的新型微电网能源管理***。
本发明的基于AI的新型微电网能源管理***包括AI数据预测模块，数据分析模块，设备适配模块，算法动态挂载模块，权限管理模块，用户界面模块等。
AI数据预测模块：
本发明的AI数据预测模块分为实时数据预测以及行为预测两部分，具体分层又分为大规模长时间数据预测和短时间实时数据预测。实时数据预测采用人工智能时间序列算法，直接在微电网控制器中进行。根据微电网内各个设备的数据信息，实时预测设备下一时刻的运行情况，进而及时调整微电网调度算法的参数，实现超前控制。
而行为预测则是指使用服务器中的历史数据进行LSTM算法分析，预测出用户将在何时采用何种操作，从而及时控制微电网中储能***的充放电和其它设备的能量出力，实现微电网的动态响应。
数据分析模块：
数据分析模块是本发明的重要组成部分。使用数据分析可以及时分析出数据的好坏程度，进而分析出设备的运行状态。采用多层感知网络算法对数据进行分析，标记出不合法的数据，从而分辨出设备的运行状态，过滤异常数据，提前维护设备。
设备适配模块：
设备适配模块使得本发明可以很快适应不同的设备。当微电网的设备增加或者减少后，修改设备适配模块的参数，可以动态的增减或者修改微电网能源调度***的模型数据。设备适配模块采用Lua和C语言的结合，使用自定义的数据格式，满足快速控制和动态解析的需求。
算法动态挂载模块：
在本发明中，能量调度算法可以动态的装配和卸载。这样避免了在更换算法时需要停止微电网运行的问题，可以维持微电网的稳定运行。算法动态挂载模块采用了动态库技术，即不在编译时链接到任何算法库，而是声明各个算法的控制接口，具体实现则在具体的调度算法中。这样，在装配算法时只需要将算法挂载到内存中并初始化，而卸载算法时只需要将其销毁并重新定向即可。只有在运行时在才会实例化。
权限管理模块：
本发明的权限管理是指对用户的权限管理。权限管理模块对普通使用者、维护者、开发者等分配不同的权限并存储到嵌入式数据库中，对不同的登录用户采用不同的管理方式并动态限制可以操作的模块，保证***的安全运行。
用户界面模块：
用户界面模块是本发明呈现给用户的显示部分。用户界面模块采用WEB形式，在本发明中内嵌一个GoAhead服务器，采用前后端分离的方式。用户使用浏览器即可登录到***中，根据用户权限不同，可以显示不同的控制界面。
综上所述，本发明的内容并不局限在上述的实施例中，本领域的技术人员可以在本发明的技术指导思想之内提出其他的实施例，但这些实施例都包括在本发明的范围之内。
Claims (4)
1.一种基于AI的新型微电网能源管理***，其特征在于，包括
AI数据预测模块，其分为实时数据预测和行为预测两部分，实时数据预测采用人工智能时间序列算法，直接在微电网控制器中进行，根据微电网内各个设备的数据信息，实时预测设备下一时刻的运行情况，进而及时调整微电网调度算法的参数，实现超前控制；行为预测是指使用服务器中的历史数据进行LSTM算法分析，预测出用户将在何时采用何种操作，从而及时控制微电网中储能***的充放电和其它设备的能量出力，实现微电网的动态响应；
数据分析模块，其采用多层感知网络算法对数据进行分析，标记出不合法的数据，从而分辨出设备的运行状态，过滤异常数据，提前维护设备；
设备适配模块，采用Lua和C语言的结合，使用自定义的数据格式，满足快速控制和动态解析的需求；通过修改设备适配模块的参数，来动态的增减或者修改微电网能源调度***的模型数据；以及
算法动态挂载模块，其采用了动态库技术，即不在编译时链接到任何算法库，而是声明各个算法的控制接口，具体实现则在具体的调度算法中。
2.根据权利要求1所述的基于AI的新型微电网能源管理***，其特征在于，AI数据预测模块具体分层又分为大规模长时间数据预测和短时间实时数据预测。
3.根据权利要求1所述的基于AI的新型微电网能源管理***，其特征在于，还包括权限管理模块，其对普通使用者、维护者、开发者分配不同的权限并存储到嵌入式数据库中，并对不同的登录用户采用不同的管理方式并动态限制可以操作的模块，以保证***的安全运行。
4.根据权利要求1所述的基于AI的新型微电网能源管理***，其特征在于，还包括用户界面模块，其是呈现给用户的显示部分。
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