| 公司動(dòng)態(tài) | ||||
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| AI+儲(chǔ)能！南京中匯電氣創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)儲(chǔ)能EMS智能應(yīng)用 |
近日，由國(guó)家發(fā)展改革委和國(guó)家能源局聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于推進(jìn)“人工智能+”能源高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)施意見》指出，加快推動(dòng)人工智能與能源產(chǎn)業(yè)深度融合，支撐能源高質(zhì)量發(fā)展和高水平安全，加強(qiáng)人工智能技術(shù)在新型儲(chǔ)能與電力系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化調(diào)度以及全生命周期安全中的應(yīng)用。  南京中匯電氣深耕電力市場(chǎng)，自主研發(fā)的儲(chǔ)能EMS內(nèi)置AI技術(shù)，具備智能預(yù)測(cè)、優(yōu)化控制與自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力。依托深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等先進(jìn)算法，產(chǎn)品可實(shí)現(xiàn)電價(jià)與負(fù)荷的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、儲(chǔ)能策略的動(dòng)態(tài)優(yōu)化，以及在復(fù)雜運(yùn)行環(huán)境下的多目標(biāo)協(xié)同決策。  這不僅顯著提升系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性與響應(yīng)速度，還大幅增強(qiáng)了對(duì)設(shè)備壽命的管理能力。對(duì)用戶而言，這意味著更低的用電成本和更長(zhǎng)的設(shè)備使用周期，提供了更高收益、更低風(fēng)險(xiǎn)的儲(chǔ)能解決方案。 AI賦能儲(chǔ)能運(yùn)行：優(yōu)化策略與多目標(biāo)平衡 在儲(chǔ)能EMS的運(yùn)行管理中，人工智能（AI）為策略控制提供了強(qiáng)大的建模與優(yōu)化能力。以峰谷套利與調(diào)頻控制兩類策略為例，AI能夠在復(fù)雜運(yùn)行環(huán)境下實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)與多目標(biāo)權(quán)衡。  在峰谷套利場(chǎng)景中，AI依托深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，根據(jù)動(dòng)態(tài)電價(jià)制定最優(yōu)充放電策略，智能體在模擬環(huán)境中不斷試錯(cuò)學(xué)習(xí)，以最大化收益為目標(biāo)函數(shù)，最終形成面向?qū)嶋H電力市場(chǎng)的最優(yōu)充放電策略。 在調(diào)頻控制中，系統(tǒng)需快速響應(yīng)電網(wǎng)頻率偏差，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)算法，可在毫秒級(jí)時(shí)間內(nèi)完成決策計(jì)算，從而確保上層優(yōu)化策略能夠?qū)崟r(shí)下發(fā)，不影響底層控制器的快速響應(yīng)。  AI能夠在復(fù)雜運(yùn)行條件下實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)協(xié)同，既優(yōu)化經(jīng)濟(jì)收益，又延長(zhǎng)設(shè)備壽命。用戶可通過該系統(tǒng)高效、可靠與可持續(xù)的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)收益與安全性的雙重提升。 電能質(zhì)量智能治理：閉環(huán)控制與可靠運(yùn)行 在新能源電站中，AI驅(qū)動(dòng)的儲(chǔ)能EMS可實(shí)現(xiàn)電能質(zhì)量的全流程閉環(huán)治理。系統(tǒng)通過多源數(shù)據(jù)采集與特征提取，依托異常檢測(cè)和時(shí)序預(yù)測(cè)模型（LSTM或Transformer），實(shí)時(shí)識(shí)別諧波、暫態(tài)沖擊與不平衡事件并預(yù)測(cè)短期電壓、頻率與THD演變。決策層采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)或模型預(yù)測(cè)控制（MPC），在兼顧發(fā)電收益與儲(chǔ)能壽命的前提下優(yōu)化治理策略，動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)逆變器與儲(chǔ)能設(shè)備。  此外，該系統(tǒng)還具備在線學(xué)習(xí)與不確定性量化能力，支持策略驗(yàn)證與故障追溯，顯著提升并網(wǎng)質(zhì)量，幫助用戶有效降低設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)，保障電站連續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行。 需量智能管理：預(yù)測(cè)調(diào)控與成本優(yōu)化 基于AI的儲(chǔ)能EMS需量跟蹤管理，可實(shí)現(xiàn)對(duì)最大需量的短期預(yù)測(cè)與主動(dòng)調(diào)控。系統(tǒng)融合LSTM和梯度提升樹（GBDT）算法，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)負(fù)荷變化，并輸出置信區(qū)間輔助決策。通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化調(diào)控策略，協(xié)同儲(chǔ)能、可控負(fù)荷等資源，有效降低需量峰值和相關(guān)電費(fèi)支出。  模型具備可解釋性，支持特征貢獻(xiàn)度分析與管理審計(jì)，實(shí)現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)性與供電可靠性之間的最優(yōu)平衡。對(duì)用戶而言，這不僅可以降低需量電費(fèi)支出，還可避免運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)用電管理的透明性與可控性。  隨著人工智能逐漸成為儲(chǔ)能系統(tǒng)效能提升的核心引擎，儲(chǔ)能產(chǎn)業(yè)正從“規(guī)模擴(kuò)張”邁入“智能升級(jí)”新階段。未來(lái)，南京中匯電氣將繼續(xù)深化AI技術(shù)在儲(chǔ)能領(lǐng)域的創(chuàng)新與應(yīng)用，為客戶帶來(lái)更智慧、更可持續(xù)的解決方案，推動(dòng)能源系統(tǒng)走向更高效、可靠、綠色的未來(lái)。 |
近日，由國(guó)家發(fā)展改革委和國(guó)家能源局聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于推進(jìn)“人工智能+”能源高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)施意見》指出，加快推動(dòng)人工智能與能源產(chǎn)業(yè)深度融合，支撐能源高質(zhì)量發(fā)展和高水平安全，加強(qiáng)人工智能技術(shù)在新型儲(chǔ)能與電力系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化調(diào)度以及全生命周期安全中的應(yīng)用。 南京中匯電氣深耕電力市場(chǎng)，自主研發(fā)的儲(chǔ)能EMS內(nèi)置AI技術(shù)，具備智能預(yù)測(cè)、優(yōu)化控制與自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力。依托深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等先進(jìn)算法，產(chǎn)品可實(shí)現(xiàn)電價(jià)與負(fù)荷的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、儲(chǔ)能策略的動(dòng)態(tài)優(yōu)化，以及在復(fù)雜運(yùn)行環(huán)境下的多目標(biāo)協(xié)同決策。 這不僅顯著提升系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性與響應(yīng)速度，還大幅增強(qiáng)了對(duì)設(shè)備壽命的管理能力。對(duì)用戶而言，這意味著更低的用電成本和更長(zhǎng)的設(shè)備使用周期，提供了更高收益、更低風(fēng)險(xiǎn)的儲(chǔ)能解決方案。 AI賦能儲(chǔ)能運(yùn)行：優(yōu)化策略與多目標(biāo)平衡 在儲(chǔ)能EMS的運(yùn)行管理中，人工智能（AI）為策略控制提供了強(qiáng)大的建模與優(yōu)化能力。以峰谷套利與調(diào)頻控制兩類策略為例，AI能夠在復(fù)雜運(yùn)行環(huán)境下實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)與多目標(biāo)權(quán)衡。 在峰谷套利場(chǎng)景中，AI依托深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，根據(jù)動(dòng)態(tài)電價(jià)制定最優(yōu)充放電策略，智能體在模擬環(huán)境中不斷試錯(cuò)學(xué)習(xí)，以最大化收益為目標(biāo)函數(shù)，最終形成面向?qū)嶋H電力市場(chǎng)的最優(yōu)充放電策略。 在調(diào)頻控制中，系統(tǒng)需快速響應(yīng)電網(wǎng)頻率偏差，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)算法，可在毫秒級(jí)時(shí)間內(nèi)完成決策計(jì)算，從而確保上層優(yōu)化策略能夠?qū)崟r(shí)下發(fā)，不影響底層控制器的快速響應(yīng)。 AI能夠在復(fù)雜運(yùn)行條件下實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)協(xié)同，既優(yōu)化經(jīng)濟(jì)收益，又延長(zhǎng)設(shè)備壽命。用戶可通過該系統(tǒng)高效、可靠與可持續(xù)的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)收益與安全性的雙重提升。 電能質(zhì)量智能治理：閉環(huán)控制與可靠運(yùn)行 在新能源電站中，AI驅(qū)動(dòng)的儲(chǔ)能EMS可實(shí)現(xiàn)電能質(zhì)量的全流程閉環(huán)治理。系統(tǒng)通過多源數(shù)據(jù)采集與特征提取，依托異常檢測(cè)和時(shí)序預(yù)測(cè)模型（LSTM或Transformer），實(shí)時(shí)識(shí)別諧波、暫態(tài)沖擊與不平衡事件并預(yù)測(cè)短期電壓、頻率與THD演變。決策層采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)或模型預(yù)測(cè)控制（MPC），在兼顧發(fā)電收益與儲(chǔ)能壽命的前提下優(yōu)化治理策略，動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)逆變器與儲(chǔ)能設(shè)備。 此外，該系統(tǒng)還具備在線學(xué)習(xí)與不確定性量化能力，支持策略驗(yàn)證與故障追溯，顯著提升并網(wǎng)質(zhì)量，幫助用戶有效降低設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)，保障電站連續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行。 需量智能管理：預(yù)測(cè)調(diào)控與成本優(yōu)化 基于AI的儲(chǔ)能EMS需量跟蹤管理，可實(shí)現(xiàn)對(duì)最大需量的短期預(yù)測(cè)與主動(dòng)調(diào)控。系統(tǒng)融合LSTM和梯度提升樹（GBDT）算法，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)負(fù)荷變化，并輸出置信區(qū)間輔助決策。通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化調(diào)控策略，協(xié)同儲(chǔ)能、可控負(fù)荷等資源，有效降低需量峰值和相關(guān)電費(fèi)支出。 模型具備可解釋性，支持特征貢獻(xiàn)度分析與管理審計(jì)，實(shí)現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)性與供電可靠性之間的最優(yōu)平衡。對(duì)用戶而言，這不僅可以降低需量電費(fèi)支出，還可避免運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)用電管理的透明性與可控性。 隨著人工智能逐漸成為儲(chǔ)能系統(tǒng)效能提升的核心引擎，儲(chǔ)能產(chǎn)業(yè)正從“規(guī)模擴(kuò)張”邁入“智能升級(jí)”新階段。未來(lái)，南京中匯電氣將繼續(xù)深化AI技術(shù)在儲(chǔ)能領(lǐng)域的創(chuàng)新與應(yīng)用，為客戶帶來(lái)更智慧、更可持續(xù)的解決方案，推動(dòng)能源系統(tǒng)走向更高效、可靠、綠色的未來(lái)。 |
