| 南京中匯電氣 | 電力交易時代，EMS 企業如何實現價值突圍？ |
近日，南京中匯電氣受邀參加2025第四屆儲能產業大（CEIF4th）。本次大會匯聚了行業專家和儲能產業鏈上下游企業的高層精英，共同探討政策變局下儲能產業的市場化轉型路徑與技術創新方向。 作為儲能EMS領域的領跑者，南京中匯電氣深知技術創新對于新型電力系統建設的重要性，持續加大研發投入，以先進的AI技術全面賦能電力系統各環節。 一、故障診斷與智能錄波分析系統 在新能源場站復雜電氣運行環境中，傳統故障檢測手段依賴人工巡檢和事后分析，存在響應滯后、定位不精準問題。AI技術在場站關鍵節點部署智能故障錄波裝置，實時采集多維度電氣參數，構建高頻數據采集網絡，采樣頻率可達每周波128點以上，能捕捉毫秒級暫態電氣量變化，為故障分析提供高精度數據。  儲能EMS能量管理系統集成深度學習算法模型，經海量歷史故障樣本訓練，可自動識別數十種典型故障模式。檢測到異常信號時，AI算法可完成百毫秒級的多項分析任務，自動生成故障報告和處置建議，將人工分析時間從數小時壓縮至秒級。  更重要的是，AI驅動的故障預警機制通過設備運行微小偏差識別潛在風險，分析多源數據關聯性，在故障發生前3至72小時預警，讓運維人員有時間預防性處置，避免發電損失。這種從“事后診斷”到“事前預警”的轉變，提升了新能源場站設備可用率和運行安全性。 二、智能功率控制與電網友好型并網 新能源發電的間歇性和波動性挑戰電網穩定運行，高比例新能源接入時，場站需具備快速精準的功率調節能力。儲能EMS能量管理系統部署先進功率控制算法，實現場站有功、無功功率多時間尺度協調控制。系統響應電網AGC指令時間達秒級，功率調節精度可達5‰，優于傳統控制系統。  在有功功率控制方面，智能功率控制系統結合AI算法，綜合光照、風速、設備狀態、調度指令等條件，動態優化逆變器出力曲線。通過采用MPC策略，在滿足調度要求下最大化發電收益。對于配置儲能的場站，智能功率控制系統協調光伏/風電與儲能功率分配，有效平抑新能源出力波動，提升電能質量。 在無功功率控制方面，智能功率控制系統通過AVC功能，實時監測并網點電壓，并結合AI算法，通過動態調節儲能PCS、光伏逆變器、SVG等設備的無功出力，將電壓偏差控制在±5‰以內。此外，AI算法還能在電網發生故障導致電壓跌落時，智能觸發低電壓穿越（LVRT）策略，為電網提供及時的動態無功支撐，滿足新版并網規范“主動支撐”要求。 三、源網荷儲協同的智能調度優化 在電力市場化改革推進的背景下，新能源場站成為需參與多元化交易的綜合能源主體。儲能EMS能量管理系統構建源網荷儲協同調度平臺，通過大數據分析和機器學習算法，精準預測多維度信息并優化決策，為場站創造最大經濟價值。  系統核心是多目標優化調度引擎，以場站經濟收益最大化為目標，兼顧設備健康度管理、電網調度響應、電能質量保障等多重約束。AI算法求解規劃問題，生成未來24小時至168小時的滾動調度計劃，明確各時段安排。日前市場申報時，系統自動生成最優報價策略；日內和實時市場中，系統動態調整出力計劃，最大化利用峰谷價差和補償機制。 特別值得一提的是，智能調度系統具備自學習和自進化能力，持續跟蹤執行效果，優化決策模型參數。在已投運的示范項目中，采用AI智能調度的儲能電站綜合收益率提升20%～30%，并顯著降低了考核費用，實現“無人值守、智能決策”。 四、設備全生命周期健康管理與預測性維護 新能源場站設備多且種類繁雜，包括光伏組件、風力發電機等數千至上萬臺套。傳統定期維護模式成本高，難提前發現故障。儲能EMS能量管理系統引入基于人工智能的設備健康管理體系，通過物聯網傳感器采集設備運行數據等信息，構建設備數字孿生模型，實現對設備健康狀態的全方位感知與評估。  AI算法分析設備多源異構數據，建立健康度評價指標體系。系統采用深度學習架構，精準建模設備劣化過程，能識別早期故障征兆。如分析光伏組件IV曲線變化可提前3-6個月發現缺陷，監測變壓器油色譜數據異常能提前預警。  基于評估結果，系統自動生成預測性維護計劃，實現從“定期維護”到“狀態維護”的轉變。維護計劃考慮多種因素，確定最佳維護時機與策略，避免資源浪費和設備故障。在泰州某漁光互補項目中，設備非計劃停機次數下降65%以上，維護成本降低35%，設備綜合利用率提至98%以上，顯著提升了場站投資回報率和運營效益。 2025年是“十五五”規劃謀篇布局之年，也是推動中國新型儲能邁向高質量發展的關鍵一年。面對新型儲能發展的新形勢新挑戰，南京中匯電氣將繼續秉持創新精神，加大在AI技術研發和應用方面的投入，不斷探索新型電力系統建設的新路徑、新方法，為構建清潔低碳、安全高效的能源體系提供更多的智慧和力量。 |
近日，南京中匯電氣受邀參加2025第四屆儲能產業大（CEIF4th）。本次大會匯聚了行業專家和儲能產業鏈上下游企業的高層精英，共同探討政策變局下儲能產業的市場化轉型路徑與技術創新方向。 作為儲能EMS領域的領跑者，南京中匯電氣深知技術創新對于新型電力系統建設的重要性，持續加大研發投入，以先進的AI技術全面賦能電力系統各環節。 一、故障診斷與智能錄波分析系統 在新能源場站復雜電氣運行環境中，傳統故障檢測手段依賴人工巡檢和事后分析，存在響應滯后、定位不精準問題。AI技術在場站關鍵節點部署智能故障錄波裝置，實時采集多維度電氣參數，構建高頻數據采集網絡，采樣頻率可達每周波128點以上，能捕捉毫秒級暫態電氣量變化，為故障分析提供高精度數據。 儲能EMS能量管理系統集成深度學習算法模型，經海量歷史故障樣本訓練，可自動識別數十種典型故障模式。檢測到異常信號時，AI算法可完成百毫秒級的多項分析任務，自動生成故障報告和處置建議，將人工分析時間從數小時壓縮至秒級。 更重要的是，AI驅動的故障預警機制通過設備運行微小偏差識別潛在風險，分析多源數據關聯性，在故障發生前3至72小時預警，讓運維人員有時間預防性處置，避免發電損失。這種從“事后診斷”到“事前預警”的轉變，提升了新能源場站設備可用率和運行安全性。 二、智能功率控制與電網友好型并網 新能源發電的間歇性和波動性挑戰電網穩定運行，高比例新能源接入時，場站需具備快速精準的功率調節能力。儲能EMS能量管理系統部署先進功率控制算法，實現場站有功、無功功率多時間尺度協調控制。系統響應電網AGC指令時間達秒級，功率調節精度可達5‰，優于傳統控制系統。 在有功功率控制方面，智能功率控制系統結合AI算法，綜合光照、風速、設備狀態、調度指令等條件，動態優化逆變器出力曲線。通過采用MPC策略，在滿足調度要求下最大化發電收益。對于配置儲能的場站，智能功率控制系統協調光伏/風電與儲能功率分配，有效平抑新能源出力波動，提升電能質量。 在無功功率控制方面，智能功率控制系統通過AVC功能，實時監測并網點電壓，并結合AI算法，通過動態調節儲能PCS、光伏逆變器、SVG等設備的無功出力，將電壓偏差控制在±5‰以內。此外，AI算法還能在電網發生故障導致電壓跌落時，智能觸發低電壓穿越（LVRT）策略，為電網提供及時的動態無功支撐，滿足新版并網規范“主動支撐”要求。 三、源網荷儲協同的智能調度優化 在電力市場化改革推進的背景下，新能源場站成為需參與多元化交易的綜合能源主體。儲能EMS能量管理系統構建源網荷儲協同調度平臺，通過大數據分析和機器學習算法，精準預測多維度信息并優化決策，為場站創造最大經濟價值。 系統核心是多目標優化調度引擎，以場站經濟收益最大化為目標，兼顧設備健康度管理、電網調度響應、電能質量保障等多重約束。AI算法求解規劃問題，生成未來24小時至168小時的滾動調度計劃，明確各時段安排。日前市場申報時，系統自動生成最優報價策略；日內和實時市場中，系統動態調整出力計劃，最大化利用峰谷價差和補償機制。 特別值得一提的是，智能調度系統具備自學習和自進化能力，持續跟蹤執行效果，優化決策模型參數。在已投運的示范項目中，采用AI智能調度的儲能電站綜合收益率提升20%～30%，并顯著降低了考核費用，實現“無人值守、智能決策”。 四、設備全生命周期健康管理與預測性維護 新能源場站設備多且種類繁雜，包括光伏組件、風力發電機等數千至上萬臺套。傳統定期維護模式成本高，難提前發現故障。儲能EMS能量管理系統引入基于人工智能的設備健康管理體系，通過物聯網傳感器采集設備運行數據等信息，構建設備數字孿生模型，實現對設備健康狀態的全方位感知與評估。 AI算法分析設備多源異構數據，建立健康度評價指標體系。系統采用深度學習架構，精準建模設備劣化過程，能識別早期故障征兆。如分析光伏組件IV曲線變化可提前3-6個月發現缺陷，監測變壓器油色譜數據異常能提前預警。 基于評估結果，系統自動生成預測性維護計劃，實現從“定期維護”到“狀態維護”的轉變。維護計劃考慮多種因素，確定最佳維護時機與策略，避免資源浪費和設備故障。在泰州某漁光互補項目中，設備非計劃停機次數下降65%以上，維護成本降低35%，設備綜合利用率提至98%以上，顯著提升了場站投資回報率和運營效益。 2025年是“十五五”規劃謀篇布局之年，也是推動中國新型儲能邁向高質量發展的關鍵一年。面對新型儲能發展的新形勢新挑戰，南京中匯電氣將繼續秉持創新精神，加大在AI技術研發和應用方面的投入，不斷探索新型電力系統建設的新路徑、新方法，為構建清潔低碳、安全高效的能源體系提供更多的智慧和力量。 |
