[发明专利]一种基于神经网络的储能管理系统

权利要求书

1.一种基于神经网络的储能管理系统，其特征在于，包括天气数据采集模块，储能单元和储能管理模块，其中，

天气数据采集模块包括现场传感器组、网络天气数据接收单元和天气数据处理单元，所述天气数据处理单元基于加权算法处理所述现场传感器组、网络天气数据接收单元输出的数据，标记该处理之后的数据为天气数据；

所述储能单元用于标记并记录耗能单位的耗能信息，所述储能管理模块接收并基于神经网络处理天气数据和耗能信息以输出预期耗能信息Q，基于预期耗能信息Q输出调控策略信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的储能管理系统，其特征在于，所述储能管理模块基于神经网络处理天气数据和耗能信息的步骤包括：

获取并记录耗能信息、天气数据和日期信息，将该三个参数作为神经网络的输入，设置预期耗能信息Q为输出；

基于预期耗能信息Q输出调控策略信息。

3.根据权利要求2所述的一种基于神经网络的储能管理系统，其特征在于，所述神经网络为BNN神经网络或Elman神经网络。

4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的储能管理系统，其特征在于，储能管理模块输出调控策略信息的步骤包括：

建立动态优化模型，所述动态优化模型基于公式C＝xQPg+(1-x)QPs,其中x为耗能单位在储能单元中的耗能百分比，Pg为时段充能价格，Ps为储能单元的放能价格,C为耗能单位用电成本，通过动态优化模型求出最优充能时段和最优放能价格，基于最优充电时段和最优放能价格输出调控策略信息。

5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的储能管理系统，其特征在于，所述天气数据处理单元接收现场传感器模组输出的数据并赋予其一权值，计算两者乘积，标记该乘积为现场分量；

所述天气数据处理单元接收网络天气数据接收单元输出的数据并赋予其一权值，计算两者乘积，标记该乘积为网络分量；

计算现场分量与网络分量的和，标记该和值为天气数据。

6.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的储能管理系统，其特征在于，所述天气数据包括温度、湿度和天气状态。