一种基于云-端数字孪生的电池储能系统状态估计方法

摘要

本发明提出了一种基于云‑端数字孪生的电池储能系统状态估计方法，它利用了云平台的数据存储和计算能力。通过利用分布在不同站点的众多电池储能系统的数据。所有必要的数据和信息都汇总在云平台中，可用于通过AI算法识别不同模型的主要参数。此外，云中的模型可以根据来自本地电池储能系统的实时数据和信息进行及时优化。通过这种方式，该模型是现场实际电池储能系统的数字孪生。与传统的基于模型的控制系统或仿真系统相比，数字孪生模型更具适应性和准确性。电池储能系统实时产生大量数据，适合于数字孪生模型的建立。