[发明专利]用于利用机器学习的多电力资源管理的微电网站点预测控制

权利要求书

1.一种方法，所述方法包括：

由功率控制系统的优化器模块接收负载的功率需求；

由所述优化器模块接收一时间段的天气预报；

由所述优化器模块基于所述天气预报确定所述时间段内可从光伏(PV)设施获得的第一功率供应；

由所述优化器模块基于所述功率需求和所述第一功率供应确定所述时间段内的电力短缺；

由所述优化器模块确定在所述时间段内与利用可从电池获得的第二功率供应相关联的第一成本；

由所述优化器模块确定在所述时间段内与利用可从发动机获得的第三功率供应相关联的第二成本；

由所述优化器模块基于第一成本和第二成本确定电源以克服电力短缺，

其中，所述电源包括所述电池或所述发动机中的至少一者；以及

由所述功率控制系统的监管模块向所述PV设施和所述电源发送请求，以使所述PV设施和所述电源供应电力以满足所述负载的所述功率需求。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述第一功率供应包括：

利用机器学习来确定所述第一功率供应。

3.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其中，确定所述第一功率供应包括：

获得多个历史天气数据；

生成用于确定所述第一功率供应的模型；以及

使用所述模型处理所述历史天气数据以确定所述第一功率供应。

4.根据权利要求3所述的方法，还包括：

当通过将所述历史天气数据分成训练集、验证集和测试集来生成所述模型时，执行训练操作，

其中，执行所述训练操作包括：

使用所述训练集来拟合所述模型，

使用所述验证集提供所述模型的拟合的评估，以及

使用所述测试集针对所述训练集提供所述模型的评估。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，确定所述第一成本包括如下至少一项操作：

确定与对所述电池充电相关联的成本；或者

确定与和利用所述电池作为电力资源相关联的双向损失相关联的成本。

6.一种装置，包括：

一个或多个存储器；以及

通信地耦接到所述一个或多个存储器的一个或多个处理器，所述一个或多个处理器配置成：

接收负载的功率需求；

接收一时间段的天气预报；

基于所述天气预报确定所述时间段内可从光伏(PV)设施获得的第一功率供应；

基于所述功率需求和所述第一功率供应确定所述时间段内的电力短缺；

确定在所述时间段内与利用可从电池获得的第二功率供应相关联的第一成本；

确定在所述时间段内与利用可从发动机获得的第三功率供应相关联的第二成本；

基于所述第一成本和所述第二成本确定电源以克服所述电力短缺，

其中，所述电源包括所述电池或所述发动机中的至少一者；以及

向所述PV设施和所述电源发送请求，以使所述PV设施和所述电源供应电力以满足所述负载的所述功率需求。

7.根据权利要求6所述的装置，其中，确定所述电源包括：

利用机器学习来确定所述电源。

8.根据权利要求6-7中任一项所述的装置，其中，确定电源包括：

获得多个历史负载配置文件；

生成用于确定所述电源的模型；

使用所述模型处理所述历史负载配置文件以确定预测的负载配置文件；以及

基于所述预测的负载配置文件和所述第一功率供应确定所述电源。

9.根据权利要求6-8中任一项所述的装置，其中，确定所述第一成本包括如下至少一项操作：

确定与对所述电池充电相关联的成本；或者

确定与和利用所述电池作为电力资源相关联的双向损失相关联的成本。

10.根据权利要求6-9中任一项所述的装置，其中，确定所述第一成本包括如下至少一项操作：

确定与所述电池的使用年限相关联的第一劣化因子；

确定与所述电池的荷电状态相关联的第二劣化因子；或者

确定与和电池相关联的周期计数相关联的第三劣化因子。