能源超脑功能架构考虑
2025-11-07 14:09:50 0 举报AI智能生成
能源超脑功能架构考虑
作者其他创作
大纲/内容
展示层
实时监控界面
GIS地图
通过热力图、点状标记等方式展示光伏电站、储能系统、充电桩和换电站的地理分布及其运行状态。
实时数据面板
关键性指标展示（KPIs），发电功率曲线、储能充放电状态、单体电池健康度、充电桩使用率、电流电压图表等动态信息，并支持多站点对比展示。
数据分析中心
多维度可视化报表与自定义仪表盘
每日/月/年发电量统计分析、储能利用率趋势分析、充电站流量及用户行为分析、设备故障率与维护周期评估等。
动态能耗平衡模型
模拟并呈现能源生产、存储和消耗的全链路流程，以及对供需关系的实时响应情况。
能源成本效益分析
结合市场价格波动、补贴政策变化等因素，计算整体运营收益与成本结构。
智能预警与通知
设备异常报警
光伏组件性能下降、储能容量过低警告、充电桩过载保护、电池寿命接近临界值提醒等，并通过邮件、短信或APP推送至运维人员。
事件关联分析、历史时间回溯
系统健康评分卡
直观展示整个能源系统的健康状况和潜在风险等级，参考云服务器厂商后台
决策辅助视窗
数字孪生 AR/VR技术沉浸式能源管理体验，进行虚拟巡检、设施布局优化等操作
AI预测算法
提供未来负载预测、能源调度建议、投资回报分析等决策支持信息。
碳排放跟踪
量化能源系统产生的减排效果，协助实现碳中和目标。
应用层
资源管理
标准化API接口
整合第三方设备厂商的数据，形成统一的资源池，便于管理和升级。
资产管理
设备资产管理、日常运维记录、远程监控与控制等功能，支持物联网(IoT)设备接入，实现对各类能源设施的精细化管理。
备品库存、设备生命周期
智能调度
根据实时监测数据、预测结果和政策法规要求，生成优化的储能充放电策略、充电电价调整方案、电动汽车充电排队与调度算法。
支持与电网调度中心联动，参与电力市场交易，实现削峰填谷、需求侧响应等高级功能。
客户服务应用
提供一站式服务
查找附近可用的充电站及车位、预约充电时间、查看实时电价、获取充电完成提醒、报告问题反馈等。
用户行为分析工具
收集用户数据以改进服务质量，个性化推荐最优充电策略，提高用户满意度。
大数据分析与决策支持
基于海量历史数据，构建复杂的能源经济模型，预测业务发展趋势，为战略规划提供科学依据。
自动生成定制化报告，涵盖运营指标、财务效益、节能减排成果等方面，满足内外部审计与信息披露需要
算法模型层
预测模型
光伏发电预测模型
结合气象数据、季节变化、遮挡影响等因素，准确预测未来的光伏发电量。
使用
模型训练
入参
类型
0
历史数据
数据时间维度
96个时间点
15分钟
60分钟
属性
温度
湿度
风速
辐照度
发电功率
未来数据
数据时间维度
96个时间点
15分钟
60分钟
属性
温度
湿度
风速
辐照度
发电功率
预测值-传空
返参
预测数据
后续96个时间点的预测数据
属性
发电功率
模型调用
入参
类型type
目标时间
返参
预测1
type-00
发电功率
预测2
type-01
发电量
预测3
type-02
消纳方案
预测4
type-03
储能电量
能源需求预测模型
融合场站充电用电量、节假日效应、季节性用电规律等因素，精确估计负荷需求。
使用
模型训练
入参
类型
1
历史数据
数据时间维度
96个时间点
15分钟
60分钟
属性
充电量
订单数
未来数据
数据时间维度
96个时间点
15分钟
60分钟
属性
充电量
预测值-传空
车辆数
返参
预测数据
后续96个时间点的预测数据
属性
充电量
模型调用
入参
类型type
目标时间
返参
预测1
type-10
平均充电量
预测2
type-11
车主补能方案
预测3
type-12
场站储能方案
优化模型
储能系统价值最大化算法
综合考虑电网价格信号、系统成本、循环次数等因素，制定最有利的充放电计划
使用
模型训练
入参
类型
2
历史数据
数据时间维度
96个时间点
15分钟
60分钟
属性
电网价格
系统成本
收益
未来数据
数据时间维度
96个时间点
15分钟
60分钟
属性
电网价格
系统成本
收益
预测值-传空
返参
预测数据
后续96个时间点的预测数据
属性
收益
模型调用
入参
类型type
目标时间
返参
预测1
type-20
电网响应方案
预测2
type-21
离网储能方案
预测3
type-22
电价调整方案
联合优化算法
将充电网络、储能系统与分布式能源系统整体纳入考量，协同优化运行效率。
使用
模型训练
入参
类型
3
历史数据
数据时间维度
96个时间点
15分钟
60分钟
属性
充电电量
储能电量
消纳比例
未来数据
数据时间维度
96个时间点
15分钟
60分钟
属性
充电电量
若为预测值-传空，其他必传
储能电量
若为预测值-传空，其他必传
消纳比例
若为预测值-传空，其他必传
返参
预测数据
后续96个时间点的预测数据
属性
目标预测属性
模型调用
入参
类型type
目标时间
返参
预测1
type-30
协同方案
预测2
type-31
设备方案
错峰充放电优化算法
根据历史数据，判断出用电高峰及电网调度高峰，提前进行储能，计算不同时段最优收益。
使用
模型训练
入参
类型
4
历史数据
数据时间维度
96个时间点
15分钟
60分钟
属性
用电量
返参
预测数据
后续96个时间点的预测数据
属性
用电量
模型调用
入参
类型type
目标时间
返参
预测1
type-40
储能计划
预测2
type-41
站点业务高峰
预测3
type-42
最优充电时间
维护模型
设备寿命预测模型
通过对关键部件老化过程建模，合理安排设备更换周期，降低意外停机风险。
设备故障预测模型
利用机器学习中的故障树分析、深度学习故障特征提取等方法，精准预测设备故障类型及发生概率，提前安排维护任务
使用
模型训练
入参
类型
4
历史数据
数据时间维度
96个时间点
15分钟
60分钟
属性
运行功率
返参
预测数据
后续96个时间点的预测数据
属性
运行功率
模型调用
入参
类型type
目标时间
返参
预测1
type-40
设备异常概率
预测2
type-41
设备检修方案
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