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项目展示

AI Energy Dispatch

AI 光储调度

面向带储能的光伏系统,利用天气预报和历史计量估计次日发电与负载。在分时电价和备用电量约束下,给出夜间补电量与补电窗口建议。

次日调度方案

示例数据
预测发电量
16.2 kWh
交流补电量
2.28 kWh
电池侧电量
1.94 kWh

次日功率预测

次日光伏与负载功率预测示意 次日光伏与已计量用电回路的功率预测示例。虚线表示负载中位预测,浅蓝色带表示 P10 至 P90 负载预测区间。纵向底色表示低价时段,紫色短条表示 03:45 至 05:30 的补电窗口。

补电窗口 03:45–05:30

累计 1 小时 45 分
纵向底色标示低价时段,紫色短条标示补电窗口。曲线和电量均为示例。

从预测到补电计划

发电预测校正
把历史天气预报与对应的实测发电量对照,识别不同天气下的预测偏差,用于调整次日发电估计。
负载与波动区间
以已计量回路为范围,按 15 分钟估计次日负载。看板用中位曲线表示典型情况,用 P10–P90 区间表示预测的不确定性。
补电窗口与电量
计划给出建议补电时段及累计时长,分别列出交流侧预计购电量和电池侧预计接收的电量,便于理解充电损耗。
经济性与备用电量
结合分时电价、充电效率和电池损耗比较候选计划,并检查各方案是否满足备用电量要求。

典型应用场景

傍晚的建筑屋顶装有光伏板,窗内亮灯,建筑旁设有储能柜。
应用场景示意 · 屋顶光伏、储能与晚间用电

晴天光伏充足

次日预报发电较高、负载较低时,比较少补电与不补电,评估保留备用电量和次日光伏利用之间的取舍。

阴天叠加晚间高负载

发电预报偏低且晚间用电较高时,估计储能缺口,比较在低价时段提前补电的方案。

用电波动较大

当预测区间变宽时,同时查看典型负载和偏高负载情景,核对建议计划在不同用电水平下的备用余量。

计量口径与计划评估

明确计量边界
将下游用电需求、电网购电和储能充放电分开统计,避免把充电耗电算进负载预测,或重复累计已经包含在计量回路中的用电。
按当时可用信息回放
保留作出计划时可获得的预报,随后按相同时间段对照实测数据,检查发电与负载预测偏差。
用同一条件对比计划
在同一段历史数据上比较固定时段补电、不补电与调度建议,分别查看估计成本和备用电量。页面看板用于说明计划输出。