四川逸间科技有限责任公司

本申请涉及微电网能量管理技术领域，公开了一种面向无水公厕的风光储微电网多源数据预测调度方法，获取公厕的多源运行数据、场景特征向量及环境参数，根据环境参数对用电负荷数据、光伏发电功率数据和风电发电功率数据进行物理修正；将修正后的数据与SOC数据、电池温度数据、气象数据及场景特征向量输入预训练的VMD‑BiLSTM多分支协同预测模型，输出未来24h的负荷、光伏出力、风电出力、SOC轨迹及电池温度预测值；根据预测结果及天气预报数据确定续航天数，并依据SOC数据和续航天数制定分级放电规划。本申请通过环境参数修正与多分支预测模型融合，提升了预测精度，并通过分级放电规划保障了公厕在离网条件下的供电可靠性。