CN118100240B 一种用于电动汽车充电站的储能方法及系统 （广州领胜新能源科技有限公司）

A,2021.12.03A,2023.12.15A,2024.01.16A,2024.01.16一种用于电动汽车充电站的储能方法及系统体为一种用于电动汽车充电站的储能方法及系的充放电策略上确保能量的最大化利用和效率2基于物联网技术，采用数据采集和网络分析算法收集充电站历史基于所述综合数据集，采用长短期记忆网络算法进行充电需求的时基于所述充电需求预测模型，采用线性规划算法制定储能设备的基于所述能量管理策略，采用能源调度优化算法整合太阳能和基于物联网和远程监控技术，采用适应性调节算法根据实际情况动态基于所述实时调整策略，采用模式识别技术进行智能基于所述综合数据集，采用长短期记忆网络算法进行充电需求的时基于所述综合数据集，使用探索性数据分析和因素分析方法确定基于所述充电需求影响因素列表，应用长短期记忆网络算法进行时对所述初步充电需求预测报告进行优化，运用自回归移动平均模型基于所述优化后的充电需求预测报告，调整和完善长短期记忆基于所述能量管理策略，采用能源调度优化算法整合太阳能和基于所述能量管理策略，采用数据同化技术整合太阳能产出数据，生基于所述能量管理策略，应用数据同化技术整合风能产出数将所述太阳能数据集成报告和风能数据集成报告综合分析对所述初步能源融合方案进行评估，采用遗传算法优化技术，生成优所述数据同化技术包括传感器数据和预测模型，所述粒子群优化算法具3基于物联网技术，运用数据融合和分布式数据库管理系统收集充电站历史充电数据，基于所述历史充电数据集，应用关联规则学习和序列模式挖掘技术分析用户充电行基于地理信息系统，利用空间数据分析和交通模式识别技术所述数据融合技术包括异构数据源的整合和同步，所述关联规则学习用于发现基于所述充电需求预测模型，利用系统动态建模和预测方法评估未来充电需求趋势，基于所述充电需求趋势报告，应用决策树分析和线性规划方法设计初步充放电策略，对所述初步充放电策略方案进行效能分析，运用蒙特卡洛仿真技术基于所述充放电策略评估报告和实时电网数据，使用改基于物联网技术，应用实时数据流处理技术收集电网和充电站的当基于所述实时状态数据报告，运用机器学习算法分析电网和充电站4基于所述初步故障检测报告，应用模式识别和深度学习技术进行故将所述故障原因分析报告与历史维护数据对比，对所述初步维护方案进行优化和调整，应用预测维护和优化决策支持所述需求预测模块基于综合数据集，采用探索性数据分析和因素分析所述能量管理模块基于充电需求预测模型，利用系统动态建模和预测技术所述能源融合模块基于能量管理策略，采用数据同化技术整合太阳能和风能产出数所述实时调整模块基于物联网技术，应用实时所述故障诊断模块基于实时调整策略，利用实时监控和故障检测技术，结合所述系统维护模块基于故障原因分析报告，采用案例推理技术和预5[0002]电动汽车基础设施技术领域涉及到为电动汽车提供必要678[0051]所述实时调整模块基于物联网技术，应用实时数据流处理技术收集当前状态数[0053]所述系统维护模块基于故障原因分析报告，采用案例推9示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限型具体为对差异化时间和地区的充电需求量的预测分析，能量管理策略包括能量的分配、求的准确预测提供了坚实基础，有助于更好地理解和预测充电站的运行状况和潜在需求，[0077]线性规划算法在制定储能设备的充放电策略中的运用，使得能量管理更加高是生成用户充电行为分析报告，为后续的需求预测和策略制定提供更准确的用户行为洞这里指的是将实时的太阳能传感器数据与预测模型相结合，以提高数据的准确性和可用的能源融合方案提供关于如何高效利用太阳能和风能的[0127]请参阅图7，基于实时调整策略，采用模式识别技术进行智能故障诊断和系统维[0140]能源融合模块基于能量管理策略，采用数据同化技术整合太阳能和风能产出数快了故障响应和维护的效率。这种基于深度学习的智能诊断和基于案例推理的维护策略，本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施