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能源超脑功能架构考虑

2025-11-07 14:09:50   16  举报

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AI智能生成

能源超脑功能架构考虑

功能架构

能源超脑

充换电运营

新能源

平台设计

模版推荐

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

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。

<strike>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</strike>

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

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

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

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

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

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

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

<strike>设备寿命预测模型</strike>

<strike>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。</strike>

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