一种基于边缘侧神经网络的储能预测系统和方法

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【发明人】张榆平，鲍捷，姜婷婷，庄候毛，赵越，李春怡，万溧，刘诚鹏
【申请日期】2023.01.16
【申请号】202310061267.0
【申请人】电子科技大学，西藏大学，西藏自治区能源研究示范中心
【摘要】本发明提供了一种基于边缘侧神经网络的储能预测系统和方法，包括：负载数据单元、储能设备状态采集模块、边缘计算设备和输出设备；负载数据单元用于获取用户侧所有负载设备的负载功率时段数据；储能设备状态采集模块用于实时采集储能设备的设备状态参数，包括输出电流、输出电压、输入电流、输入电压、工作温度、当前电量和最大可充电量；边缘计算设备内设置有综合预测模型，边缘计算设备基于负载功率时段数据和设备状态参数，通过综合预测模型，得到设备预测信息；输出设备用于显示设备预测信息。本发明在用户储能侧引入边缘计算，将深度...
【地址】610095 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
【文献类型】专利