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文档简介
基于云端边缘端协同的数字孪生服务平台种基于云端边缘端协同的数字孪生服务平台构2S3、控制云端服务器接受边缘端装置上传的虚拟能将光伏能源系统基础数据、风电能源系统基础数据以及储能能源系统根据能源系统基础数据、能源状态分类数据以及储能容量估算数据进行边缘状态仿根据日能源趋势数据以及能源系统基础数据进行发电设备灵活性根据日能源趋势数据、响应弹性评分数据以及发电设备灵活性根据多情景供需模拟数据以及实时偏差调整数进行供需稳定性根据响应弹性评分数据、发电设备灵活性评分数据控制云端服务器接受边缘端装置上传的虚拟3根据第一数字孪生优化模型以及第二数字孪生优化模型进行交叉根据数字孪生最优参数数据以及初始化数字孪生模型进行优化，根据最大偏差优化目标数据对初始化数字孪生模型进行控制参根据控制参数调整数据以及初始化数字孪生模型进行优化迭代与模型根据能源需求预测数据以及能源生产能力评估数据进行能源供需平将能源系统能源调度数据发送至边缘端装置进行能源系统调4[0003]农村新能源系统通常由多个分散式小型光伏电站、风力发电站和储能设备组[0010]本发明中将数据采集过程在边缘端完成，减少了数据传56[0036]S32、根据虚拟能源系统模型进行数字孪生模型初始化，得到初始化数字孪生模[0043]对初始化数字孪生模型进行第一数字孪生模型优化，得到第一数字孪生优化模[0044]对初始化数字孪生模型进行第二数字孪生模型优化，得到第二数字孪生优化模[0045]根据第一数字孪生优化模型以及第二数字孪生优化模型进行交叉验证并误差修7[0058]根据模型基线性能数据进行最大偏差优化目标选取，得到最大偏差优化目标数8端对融合后的数字孪生模型进行多情景仿真，可以提前预判系统在不同供需场景中的表9[0073]图1示出了一实施例的一种基于云端边缘端协同的数字孪生服务平台构建方法的术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实力发电峰值功率可达400kWh。风速样本为7.8m/s、8.1m/s，转化为功率输出为300kWh、的异常趋势。基于过去的趋势数据(如移动平均或加权平均)预测下一天的发电和负荷趋[0140]S32、根据虚拟能源系统模型进行数字孪生模型初始化，得到初始化数字孪生模[0151]对初始化数字孪生模型进行第一数字孪生模型优化，得到第一数字孪生优化模[0153]对初始化数字孪生模型进行第二数字孪生模型优化，得到第二数字孪生优化模[0155]根据第一数字孪生优化模型以及第二数字孪生优化模型进行交叉验证并误差修录初始化模型在不同负荷和天气条件下的响应情况，包括输出稳定性和环境变化适应性。[0175]根据模型基线性能数据进行最大偏差优化目标选取，得到最大偏差优化目标数供下一步策略修正使用。[0199]以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发
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