Resumen

Con el objetivo de obtener beneficios económicos, reducir las fluctuaciones de carga y las emisiones de carbono del control de grupo de microredes (MG), se propone un método para controlar el grupo de MG de la distribución de energía de Internet de las Cosas (IoT) basado en aprendizaje profundo. En primer lugar, basándose en la arquitectura colaborativa de la nube y el borde de la IoT de distribución de energía, combinada con generación distribuida, vehículos eléctricos (VE) y características de carga, se establece el modelo del sistema MG en la IoT de distribución de energía. Luego, se utiliza un algoritmo de aprendizaje profundo para entrenar las características del modelo de datos en el lado del borde. Finalmente, se adopta una estrategia de control de grupo en la plataforma de nube de distribución de energía para regular de manera razonable la salida coordinada de múltiples fuentes de energía, ajustar el estado de carga y realizar la operación económica de la red eléctrica. Basándose en la plataforma MATLAB, se constr

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Beneficios económicos; Fluctuaciones de carga; Emisiones de carbono; Control de grupo de microredes; Aprendizaje profundo; IoT de distribución de energía
• Keywords:Economic benefits; Load fluctuations; Carbon emissions; Microgrid group control; Deep learning; Power distribution IoT