一种常温常压固态储氢与氢能UPS的结合的智能控制方法与流程

本说明书涉及智能控制领域，更具体地说，本申请涉及一种常温常压固态储氢与氢能ups的结合的智能控制方法。

背景技术：

1、在传统的能源供应系统中，不间断电源(ups)通常依赖电池或其他传统能源形式来提供关键设施和设备在电网断电时的备用电力。然而，这些系统往往存在能效低、环境影响大、响应时间长及维护成本高等问题。

2、为了解决这些问题，固态储氢技术作为一种高效、环保的能源存储方式引起了广泛关注。固态储氢通过物理吸附或化学反应的方式储存氢气，在需要时释放氢气，通过燃料电池转换成电能。但是，固态储氢系统的应用效果受环境因素如温度、湿度等影响显著，而这些外部环境条件的变化及供电系统的运行状态对于优化固态储氢系统和氢能ups的性能至关重要。

技术实现思路

1、在技术实现要素：部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本申请的发明内容部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。

2、第一方面，本申请提出一种常温常压固态储氢与氢能ups的结合的智能控制方法，上述方法包括：

3、获取当前环境信息和氢能ups对应的供电系统运行状况信息；

4、基于上述当前环境信息、上述供电系统运行状况信息控制第一固态储氢系统、第二固态储氢系统和氢能ups对应的工作状态，其中，上述第一固态储氢系统为物理吸附材料固态储氢系统，上述第二固态储氢系统为化学储氢材料。

5、在一种可行的实施方式中，上述基于上述当前环境信息、上述供电系统运行状况信息控制第一固态储氢系统、第二固态储氢系统和氢能ups对应的工作状态，包括：

6、根据上述当前环境信息和智能识别模型确定环境影响因子；

7、基于上述环境影响因子确定上述第一固态储氢系统对应的第一工作权重系数和第二固态储氢系统对应的第二工作权重系数；

8、基于上述供电系统运行状况信息和供电稳定性识别模型确定供电系统稳定性系数；

9、基于上述供电系统稳定性系数确定氢能ups的运行周期和运行功率；

10、基于上述运行功率、上述第一工作权重系数确定第一固态储氢系统的第一输出参数；

11、基于上述运行功率、上述第二工作权重系数确定第二固态储氢系统的第二输出参数。

12、在一种可行的实施方式中，上述当前环境信息包括温度信息、湿度信息、大气压力息、光照强度信息和风速信息；

13、上述智能识别模型包括第一数据输入层、第一特征提取层、环境影响因子识别层、权重系数计算层和第一输出层，上述智能识别模型为集成学习模型，上述环境影响因子识别层包括随机森林结构和支持向量机结构。

14、在一种可行的实施方式中，上述特征提取层对应的特征提取操作具体包括：

15、对上述当前环境信息进行数据清洗操作、数据归一化处理和数据增强处理，以获取预处理后环境信息，其中，上述数据清洗操作包括iqr法异常值处理，上述数据归一化处理包括z-score标准化处理，上述数据增强处理包括加噪声处理和数据扩展处理；

16、基于上述预处理后环境信息构建时间变化趋势特征和环境信息交互特征；

17、对上述时间变化趋势特征和上述环境信息交互特征进行主成分分析操作和重要性评估操作以获取有效环境信息；

18、对上述有效环境信息进行特征组合以获取组合特征信息，其中，上述组合特征信息为上述特征提取层提取的目标特征信息。

19、在一种可行的实施方式中，上述当前环境信息包括温度信息、湿度信息、大气压力息、光照强度信息和风速信息，上述供电系统运行状况信息供电电压信息、供电电流信息、电池状态信息、负载需求信息、供电频率信息和供电可靠性信息；

20、上述供电稳定性识别模型包括第二数据输入层、第二特征提取层、状态识别层、稳定性系数计算层和第二输出层；

21、上述第二特征提取层包括时域特征提取模块、频域特征提取模块和统计特征分析模块，上述状态识别层包括稳定性分类模块和异常检测模块；

22、上述稳定性分类模块包括稳定性分类支持向量机和贝叶斯分类器，上述异常检测模块包括历史数据对比分析单元和趋势分析单元；

23、上述稳定性系数计算层包括加权评分模块，上述加权评分模块包括多特征加权计算单元和综合稳定性评分单元。

24、在一种可行的实施方式中，上述多特征加权计算单元对应的权重系数是首先基于专家法确定初始权重，并基于数据驱动方法自动更新确定的，上述综合稳定性评分单元对应的权重系数是基于贝叶斯优化法确定的。

25、在一种可行的实施方式中，还包括：

26、根据下式计算第一工作权重系数或第二工作权重系数wi：

27、

28、其中，wi是第i种固态储氢系统的工作权重系数；ei是第i种环境影响因子对应的权重值；ej是第j种环境影响因子对应的权重值；β是调节因子，用于调整环境影响的敏感性；n是环境影响因子数量的总数。

29、在一种可行的实施方式中，上述调节因子是基于历史数据进行回归性分析操作获取的，上述回归性分析操作包括分析上述调节因子与ups的能效、响应时间和稳定性之间关系。

30、在一种可行的实施方式中，上述回归性分析操作包括线性回归分析操作、岭回归分析操作和组合使用操作。

31、在一种可行的实施方式中，上述供电系统稳定性系数与上述氢能ups的运行周期呈正相关，上述稳定行系数与上述运行功率呈负相关。

32、综上，本申请实施例的常温常压固态储氢与氢能ups的结合的智能控制方法包括：获取当前环境信息和氢能ups对应的供电系统运行状况信息；基于上述当前环境信息、上述供电系统运行状况信息控制第一固态储氢系统、第二固态储氢系统和氢能ups对应的工作状态，其中，上述第一固态储氢系统为物理吸附材料固态储氢系统，上述第二固态储氢系统为化学储氢材料。本申请提出的方法与传统能源供应系统相比，本通过精确控制基于物理吸附和化学储氢材料的固态储氢系统，能够根据实时环境和供电需求调整能源输出，提高能源使用效率。系统能够根据环境信息调整供氢策略，增强系统对环境变化的适应能力，特别是在极端气候条件下仍能保持稳定运行。通过实时监控环境和供电状况，能快速响应电力供需变化，提高系统的反应速度和可靠性。固态储氢技术相对于传统电池更为环保，减少了有害物质的排放和对环境的影响。

33、本申请提出的常温常压固态储氢与氢能ups的结合的智能控制方法，本申请的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本申请的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。

技术特征：

1.一种常温常压固态储氢与氢能ups的结合的智能控制方法，包括：

2.根据权利要求1所述的常温常压固态储氢与氢能ups的结合的智能控制方法，其特征在于，所述基于所述当前环境信息、所述供电系统运行状况信息控制第一固态储氢系统、第二固态储氢系统和氢能ups对应的工作状态，包括：

3.根据权利要求2所述的常温常压固态储氢与氢能ups的结合的智能控制方法，其特征在于，所述当前环境信息包括温度信息、湿度信息、大气压力息、光照强度信息和风速信息；

4.根据权利要求3所述的常温常压固态储氢与氢能ups的结合的智能控制方法，其特征在于，所述特征提取层对应的特征提取操作具体包括：

5.根据权利要求3所述的常温常压固态储氢与氢能ups的结合的智能控制方法，其特征在于，所述当前环境信息包括温度信息、湿度信息、大气压力息、光照强度信息和风速信息，所述供电系统运行状况信息供电电压信息、供电电流信息、电池状态信息、负载需求信息、供电频率信息和供电可靠性信息；

6.根据权利要求5所述的常温常压固态储氢与氢能ups的结合的智能控制方法，其特征在于，所述多特征加权计算单元对应的权重系数是首先基于专家法确定初始权重，并基于数据驱动方法自动更新确定的，所述综合稳定性评分单元对应的权重系数是基于贝叶斯优化法确定的。

7.根据权利要求2所述的常温常压固态储氢与氢能ups的结合的智能控制方法，其特征在于，还包括：

8.根据权利要求7所述的常温常压固态储氢与氢能ups的结合的智能控制方法，其特征在于，所述调节因子是基于历史数据进行回归性分析操作获取的，所述回归性分析操作包括分析所述调节因子与ups的能效、响应时间和稳定性之间关系。

9.根据权利要求8所述的常温常压固态储氢与氢能ups的结合的智能控制方法，其特征在于，所述回归性分析操作包括线性回归分析操作、岭回归分析操作和组合使用操作。

10.根据权利要求2所述的常温常压固态储氢与氢能ups的结合的智能控制方法，其特征在于，所述供电系统稳定性系数与所述氢能ups的运行周期呈正相关，所述稳定行系数与所述运行功率呈负相关。

技术总结本申请公开了一种常温常压固态储氢与氢能UPS的结合的智能控制方法，涉及智能控制领域，该方法包括：获取当前环境信息和氢能UPS对应的供电系统运行状况信息；基于所述当前环境信息、所述供电系统运行状况信息控制第一固态储氢系统、第二固态储氢系统和氢能UPS对应的工作状态，其中，所述第一固态储氢系统为物理吸附材料固态储氢系统，所述第二固态储氢系统为化学储氢材料。技术研发人员：祝捷,任学亮,程伦,金凯受保护的技术使用者：北京华清大运氢能科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/12/2