南京瑞麟能源申请基于机器学习的电力预测专利提高储能系统运行效率
金融界2025年5月7日消息，国家知识产权局信息显示，南京瑞麟能源技术有限公司、南京邮电大学申请一项名为“一种基于机器学习的新能源电力消纳与储能调节预测方法”的专利，公开号 CN119944685A，申请日期为 2024 年 12 月。
专利摘要显示，本发明公开了一种基于机器学习的新能源电力消纳与储能调节预测方法，属于电力技术领域，包括数据采集、处理、分析与可视化四个层次，获取电网及储能系统数据，采用有功电力平衡分析模块和粒子群优化算法计算电力不平衡量，并使用 LSTM 模型预测储能系统的充放电曲线，评估调节灵活性，解决了通过结合粒子群优化算法与长短期记忆网络，减少有功不平衡量、降低弃电量、预测储能系统的充放电需求，提高储能系统的运行效率的技术问题，减少有功不平衡量，降低弃电量，帮助电力调度系统合理调度储能资源，提高储能系统的运行效率，减少不必要的电能浪费，提高电网的灵活性和可靠性，优化了电力调度过程，提升了调度的准确性和经济性。
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