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摘要。由于功率波动和反应物的增加，尤其是工业部门的增加，光伏生成系统和可变需求的整合可能会导致分配网络的不稳定。为了响应，光伏设备已配备了本地存储系统，最终吸收了功率波动并改善了安装性能。但是，在此过程中，忽略了能源存储可能提供的其他功能。因此，本研究提供了多模式能量监控和管理模型，该模型可以通过最佳的储能系统的最佳运行来实现电压调节，频率调节和反应性补偿。有了这个目标，开发了一种平滑控制算法，该算法与公共连接点处的电网参数相互作用，还允许基于工业需求概况的反应能力补偿。此策略在能源消耗之前使用长期的短期记忆神经网络，其RMSE相对较低为1.2E-09。先前使用实时的Opal-RT模拟器在开发环境中验证了结果，并在Cuenca大学的电微电网实验室进行了测试。这种配置允许建立需求预测模型，以改善对日常能源生产的监督，自动化和分析。％和2％。提供了一系列的结果并分析了新工具，该工具允许利用多模功能的提供，通过减少总谐波畸变THD（V）和THD（I）独立的0.5，从而实现了最佳的电压调节并提高功率质量。
光伏的多模式监控和能量管理 -
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