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申请/专利权人：安徽徽电科技股份有限公司;合肥麦斯韦舜捷电力科技有限公司

摘要：本发明公开了一种双电源切换用一体式低压快切成套系统，包括：电网模型α，基于实际电网系统的拓扑结构、负载状态以及物理参数建立，在实际电网系统中配置多个检测点T；供电线路，包括电源A与电源B，电源A和电源B同时形成对负载的双电源同时供电，其中，电源A和电源B的供电比例不同，且电源A分支形成对电源B的供电。本发明对整个电网的状态进行检测，获取电网在不同位置的检测点T所检测电网的状态，基于检测点T所检测的电网数据E对市电的供电状态进行判断，根据电网中检测点T状态的不同来调整市电供电和UPS或电池组的供电量比例，实现双电源的同步供电。

主权项：1.一种双电源切换用一体式低压快切成套系统，其特征在于，包括：电网模型α，基于实际电网系统的拓扑结构、负载状态以及物理参数建立，在实际电网系统中配置多个检测点T，检测点T均安装检测设备形成对电网系统中运行状态、环境以及电源配置的数据检测，对于无法安装检测设备的检测点T通过传感技术或数据分析来实现数据检测；供电线路，包括电源A与电源B，电源A和电源B同时形成对负载的双电源同时供电，其中，电源A和电源B的供电比例不同，且电源A分支形成对电源B的供电；预测模型β，获取电网模型α中各检测点T所检测的电网数据E，基于现阶段电网数据E对电网状态的波动进行预测，计算现阶段电网数据E产生的影响值Y，并设置深度学习模型Qa，该深度学习模型Qa通过检测点T检测电网数据E训练；调度模型Q，获取电源A和电源B对不同负载的供电比例，并基于预测模型β所分析电网数据E的影响值Y控制调度电源A和电源B的供电比例，根据影响值Y的变化来对电源A和电源B的供电比例进行不断修正;电网数据E包括：电压Su、电流Si、频率Sf、温度S1、电源B的数据以及分布位置，预测模型β获取各采集点中的电网数据E，并基于电网数据E进行电网数据E稳定曲线Sn的绘制，通过电压Su、电流Si、频率Sf、温度S1进行电网数据E稳定值Sc的计算，电网数据E稳定曲线Sn通过一段时间内电网数据E稳定值Sc的变化生成；电压Su、电流Si、频率Sf、温度S1进行电网数据E稳定值Sc的计算通过以下方式实现，标定电压Su、电流Si、频率Sf、温度S1标准值Ra，通过电压Su、电流Si、频率Sf、温度S1的标准值Ra进行增大幅度Rmax和缩小幅度Rmin的计算，Rmax=（Rt-Tmax）Tmax，Rmin=（Rt-Tmin）Tmin，通过获取增大幅度Rmax与缩小幅度Rmin的计算能够获取到当前值Rt在不同时间超出标准值Ra的比例，超出标准值Ra的电网数据E类型选取靠近标定最高值Tmax或标定最低值Tmin进行增大幅度Rmax或缩小幅度Rmin的计算；深度学习模型Qa识别电网系统检测点T在不同时间内电网数据E值的变化，基于电网数据E值的变化进行电网异常状态的识别，在电网数据E稳定曲线Sn中，在稳定曲线Sn中标记电压Su、电流Si、频率Sf、温度S1数值，其中，电网数据E稳定值Sc为电压Su、电流Si、频率Sf、温度S1、的数据总和；基于对不同检测点T所采集电网数据E生成的稳定曲线Sn以及通过稳定曲线Sn所获取的现阶段电网数据E产生的影响值Y，反馈至调度模型Q，调度模型Q根据现阶段电源A以及电源B的供电比例以及深度学习模型Qa所分析的电网状态来进行电源A和电源B的重新调度，基于标准值Ra范围的电网数据E，获取超出标准值Ra范围的电网数据E类型，电源A和电源B的初始供电比例为90％和10％，电源A依次计算影响值Y对电源A调度比例的调整量D，即D=90×（1-Y1）×（1-Y2）×（...）×（1-Yn），调整量D为电源A的供电比例；计算不同影响值Y下的调整量D，能够对电源A的供电比例来进行调整，依次来获取到不同的供电比例调整，而影响值Y类型的不同分为Y1、Y2、Y3、...、Yn，分别代表电网数据E中不同类型数据的影响值Y，通过计算超出标准值Ra范围的电网数据E类型影响值Y下的调整量D，来调度电源A的供电比例；影响值Y与增大幅度Rmax和缩小幅度Rmin相关，且影响值Y为当前值Rt所接近的标定最高值Tmax或标定最低值Tmin，即Y=∣增大幅度Rmax或缩小幅度Rmin∣，其中，影响值Y为正值，计算每个不符合标准值Ra的电网数据E，并对超出标准值Ra范围的电网数据E进行标记。

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