| AI+儲能！南京中匯電氣創新驅動儲能EMS智能應用 |
近日，由國家發展改革委和國家能源局聯合發布的《關于推進“人工智能+”能源高質量發展的實施意見》指出，加快推動人工智能與能源產業深度融合，支撐能源高質量發展和高水平安全，加強人工智能技術在新型儲能與電力系統協同優化調度以及全生命周期安全中的應用。  南京中匯電氣深耕電力市場，自主研發的儲能EMS內置AI技術，具備智能預測、優化控制與自適應學習能力。依托深度學習、強化學習等先進算法，產品可實現電價與負荷的精準預測、儲能策略的動態優化，以及在復雜運行環境下的多目標協同決策。  這不僅顯著提升系統的經濟性與響應速度，還大幅增強了對設備壽命的管理能力。對用戶而言，這意味著更低的用電成本和更長的設備使用周期，提供了更高收益、更低風險的儲能解決方案。 AI賦能儲能運行：優化策略與多目標平衡 在儲能EMS的運行管理中，人工智能（AI）為策略控制提供了強大的建模與優化能力。以峰谷套利與調頻控制兩類策略為例，AI能夠在復雜運行環境下實現自適應與多目標權衡。  在峰谷套利場景中，AI依托深度學習和強化學習，根據動態電價制定最優充放電策略，智能體在模擬環境中不斷試錯學習，以最大化收益為目標函數，最終形成面向實際電力市場的最優充放電策略。 在調頻控制中，系統需快速響應電網頻率偏差，基于深度神經網絡的自適應算法，可在毫秒級時間內完成決策計算，從而確保上層優化策略能夠實時下發，不影響底層控制器的快速響應。  AI能夠在復雜運行條件下實現多目標協同，既優化經濟收益，又延長設備壽命。用戶可通過該系統高效、可靠與可持續的應用實現收益與安全性的雙重提升。 電能質量智能治理：閉環控制與可靠運行 在新能源電站中，AI驅動的儲能EMS可實現電能質量的全流程閉環治理。系統通過多源數據采集與特征提取，依托異常檢測和時序預測模型（LSTM或Transformer），實時識別諧波、暫態沖擊與不平衡事件并預測短期電壓、頻率與THD演變。決策層采用深度強化學習或模型預測控制（MPC），在兼顧發電收益與儲能壽命的前提下優化治理策略，動態調節逆變器與儲能設備。  此外，該系統還具備在線學習與不確定性量化能力，支持策略驗證與故障追溯，顯著提升并網質量，幫助用戶有效降低設備故障風險，保障電站連續穩定運行。 需量智能管理：預測調控與成本優化 基于AI的儲能EMS需量跟蹤管理，可實現對最大需量的短期預測與主動調控。系統融合LSTM和梯度提升樹（GBDT）算法，精準預測負荷變化，并輸出置信區間輔助決策。通過強化學習優化調控策略，協同儲能、可控負荷等資源，有效降低需量峰值和相關電費支出。  模型具備可解釋性，支持特征貢獻度分析與管理審計，實現在經濟性與供電可靠性之間的最優平衡。對用戶而言，這不僅可以降低需量電費支出，還可避免運營風險，增強用電管理的透明性與可控性。  隨著人工智能逐漸成為儲能系統效能提升的核心引擎，儲能產業正從“規模擴張”邁入“智能升級”新階段。未來，南京中匯電氣將繼續深化AI技術在儲能領域的創新與應用，為客戶帶來更智慧、更可持續的解決方案，推動能源系統走向更高效、可靠、綠色的未來。 |
近日，由國家發展改革委和國家能源局聯合發布的《關于推進“人工智能+”能源高質量發展的實施意見》指出，加快推動人工智能與能源產業深度融合，支撐能源高質量發展和高水平安全，加強人工智能技術在新型儲能與電力系統協同優化調度以及全生命周期安全中的應用。 南京中匯電氣深耕電力市場，自主研發的儲能EMS內置AI技術，具備智能預測、優化控制與自適應學習能力。依托深度學習、強化學習等先進算法，產品可實現電價與負荷的精準預測、儲能策略的動態優化，以及在復雜運行環境下的多目標協同決策。 這不僅顯著提升系統的經濟性與響應速度，還大幅增強了對設備壽命的管理能力。對用戶而言，這意味著更低的用電成本和更長的設備使用周期，提供了更高收益、更低風險的儲能解決方案。 AI賦能儲能運行：優化策略與多目標平衡 在儲能EMS的運行管理中，人工智能（AI）為策略控制提供了強大的建模與優化能力。以峰谷套利與調頻控制兩類策略為例，AI能夠在復雜運行環境下實現自適應與多目標權衡。 在峰谷套利場景中，AI依托深度學習和強化學習，根據動態電價制定最優充放電策略，智能體在模擬環境中不斷試錯學習，以最大化收益為目標函數，最終形成面向實際電力市場的最優充放電策略。 在調頻控制中，系統需快速響應電網頻率偏差，基于深度神經網絡的自適應算法，可在毫秒級時間內完成決策計算，從而確保上層優化策略能夠實時下發，不影響底層控制器的快速響應。 AI能夠在復雜運行條件下實現多目標協同，既優化經濟收益，又延長設備壽命。用戶可通過該系統高效、可靠與可持續的應用實現收益與安全性的雙重提升。 電能質量智能治理：閉環控制與可靠運行 在新能源電站中，AI驅動的儲能EMS可實現電能質量的全流程閉環治理。系統通過多源數據采集與特征提取，依托異常檢測和時序預測模型（LSTM或Transformer），實時識別諧波、暫態沖擊與不平衡事件并預測短期電壓、頻率與THD演變。決策層采用深度強化學習或模型預測控制（MPC），在兼顧發電收益與儲能壽命的前提下優化治理策略，動態調節逆變器與儲能設備。 此外，該系統還具備在線學習與不確定性量化能力，支持策略驗證與故障追溯，顯著提升并網質量，幫助用戶有效降低設備故障風險，保障電站連續穩定運行。 需量智能管理：預測調控與成本優化 基于AI的儲能EMS需量跟蹤管理，可實現對最大需量的短期預測與主動調控。系統融合LSTM和梯度提升樹（GBDT）算法，精準預測負荷變化，并輸出置信區間輔助決策。通過強化學習優化調控策略，協同儲能、可控負荷等資源，有效降低需量峰值和相關電費支出。 模型具備可解釋性，支持特征貢獻度分析與管理審計，實現在經濟性與供電可靠性之間的最優平衡。對用戶而言，這不僅可以降低需量電費支出，還可避免運營風險，增強用電管理的透明性與可控性。 隨著人工智能逐漸成為儲能系統效能提升的核心引擎，儲能產業正從“規模擴張”邁入“智能升級”新階段。未來，南京中匯電氣將繼續深化AI技術在儲能領域的創新與應用，為客戶帶來更智慧、更可持續的解決方案，推動能源系統走向更高效、可靠、綠色的未來。 |
