(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111625120.7 (22)申请日 2021.12.28 (71)申请人 浙江涌原新能科技股份有限公司 地址 315040 浙江省宁波市高新区扬帆路 999弄研发园2号楼6 04 (72)发明人 陈勇华　金科　冉赵洋　 (74)专利代理 机构 慈溪夏远创科知识产权代理 事务所(普通 合伙) 33286 代理人 陈伯祥 (51)Int.Cl. H02J 3/00(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/06(2006.01) (54)发明名称 一种分布式能源 优化治理装置 (57)摘要 本发明公开了一种分布式能源优化治理装 置， 包括信息采集模块、 管理模块、 调整模块， 所 述的信息收集模块包括供电检测单元和用电检 测单元所述的管理模块包括的控制单元和运算 单元， 所述的运算单元包括运算电路和运算存储 器， 所述的运算存储器储存所述的信息采集模块 采集的电网状态信息数据及设备信息运行信息 数据， 所述的运算单元通过对运算储存器内数据 进行筛选、 处理， 构建能源优化治理模型并修正 能源优化治理模 型。 所述的控制单元包括调控电 路和调控储存器， 所述的调控存储器储存所述的 调整模块的状态数据， 所述的调控电路控制所述 的调整模块动作， 通过对供电端与负载端的电 压、 电流、 功率预测， 进行闭环调节。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 114301062 A 2022.04.08 CN 114301062 A 1.一种分布式能源优化治理装置， 包括信息采集模块、 管理模块、 调整模块， 所述的信 息收集模块包括供电检测单元和用电检测单元， 所述的管理模块包括的控制单元和运算单 元， 所述的运算单元包括运算电路和运算存储器， 所述的运算存储器储存所述的信息采集 模块采集的电网状态信息数据及设备信息运行信息数据， 所述的运算单元通过对运算储存 器内数据进 行筛选、 处理， 构建能源优化治理模型并修正能源优化治理模型， 所述的控制单 元包括调控电路和调控储存器， 所述的调控存储器储存所述的调整模块的状态数据， 所述 的调控电路控制所述的调整模块动作， 所述的优化治理模型的建立方式如下：  所述的优化 治理模型包括输入级、 缓冲级、 输出级和数据优化模块， 所述的缓冲级获取所述的信息收集 模块收集到的电网信息并对电网信息数据进 行数字化预处理， 提取特征和降维后作为所述 的优化治理模型的输入信息， 确定所述的优化治理装置的参数， 逐级训练， 将上一区域的所 述的优化治理模型 的缓冲级每一个神经元的输出都输入到下一层所述的优化治理模型的 隐藏层对应的神经元进行计算， 并通过数据优化模块进行不断优化模型， 经调解后的优化 治理模型输出的预测特征数据作为控制器调整依据， 所述的控制器接收到预测特征数据 后， 基于预测特征数据对每个供电端及负载端训练模型进行拟合或预测， 通过Softmax分 类， 将单一特性预测 值进行拟合， 根据供能负载变化概率对每个供电柜和负载器给出能量 调度和分配方案， 输出预测结果和配置方案到所述的控制器， 状态更新则被发送到所述的 存储器， 通过稳定其它参数不变， 选取单一参数进 行调整， 以及通过交叉验证的方式搭建所 述的优化治理模型， 通过对供电端与负载端的电压、 电流、 功率预测， 进行闭环调节。 2.根据权利要求1所述的一种分布式能源优化治理装置， 其特征在于： 所述的电网信 息 数据进行数字化预处理， 选取元特征作为分类依据， 用序列前向选择算法对实际信息数据 进行特征筛选， 对筛出的N个元特征数据编码为 ［x1， x2， x3 …xN］ ， 组成特征向量X， 将实际信 息数据进 行维度重建， 以实际信息数据样本时间维度扩张， 样本时间维度由原 来的1维变成 了K维， 成为适合所述的优化治理模型需要的维度， 所述的优化治理模型需要输入前面K条 的监控数据值作为输入， 即X1， X2， X3 …XK， 称K为序列长度， 定义序列为 N个时间步长 。 3.根据权利要求2所述的一种分布式能源优化治理装置， 其特征在于： 所述的隐藏层包 含于多级网络结构， 通过逐级训练所述的优化治理模型， 将上一级所述的优化治理模型中 的所述的隐藏层里每一个神经元的输出都输入到下一级所述的优化治理模型所述的隐藏 层对应的神经元进行计算， 经过计算后， 将所述的优化治理模型最后输出序列的最后个数 放入softmax分类器作为输出级， 所述的softmax分类器输出为y， 将所述的结果y填充到所 述的数据优化模块， 作为预测特 征数据 。 4.根据权利要求3所述的一种分布式能源优化治理装置， 其特征在于： 所述的优化治理 模型接收所述的输入区中的原始电网采集数据， 锚定为特征数据， 所述的实际特征标签与 所述的预测特 征数据 进行差值计算， 并通过Nadam算法进行训练优化。 5.根据权利要求4所述的一种分布式能源优化治理装置， 其特征在于： 所述的优化治理 模型中神经元的结构包括细胞状态 、 遗忘门 、 输入门 和输出门 ， 细胞状态 为在循 环周期内定义和维护一个内部记忆单元状态， 通过遗忘门 、 输入门 和输出门 三个门 结构对细胞状态 更新， 神经 元中在不同时刻的各门计算公式如下：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114301062 A 2。 其中式中 、 、 、 、 、 、 、 分别表示对应的权重系数矩阵和偏置项， σ、 tanh分别表示sigmo id和双曲正切激活函数。 6.根据权利要求5所述的一种分布式能源优化治理装置， 其特征在于： 在所述的优化治 理模型不断训练的过程中采用的时间反向传播算法， 首先按照输入的时间序列， 不断计算 每个时刻的误差， 计算完成后将该误差项传向上层， 对比每层神经元的输出和真实数据， 对 每个权重的梯度更新， 数据的预处理中， 选用Z ‑score方法对样本进行归一化处理， 处理后 将数据处 理成时间序列数据放入 模型， 输出 特征数据。 7.根据权利要求6所述的一种分布 式能源优化治理装置， 其特征在于： 经MAPE(y， )= ×100%， 测算函数最终预测特征数据距实际特征数据值偏离程度， 判定合格后新的优化治理模型注入至控制器， 进行新 一周期反馈控制及特 征数据预测。 8.根据权利要求6所述的一种分布式能源优化治理装置， 其特征在于： 所述的调 整模块 包括有源滤波装置和逆变装置， 所述的控制器调用所述的调控储存器内能源优化治理模型 及特征数据导入模型， 根据预测结果对预测周期 内的有源滤波装置、 逆变装置的投切强度 及频率进行调整。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114301062 A 3