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遠(yuǎn)景儲能:當(dāng)AI遇上微電網(wǎng),奏出風(fēng)光儲充荷碳的交響

作者:中國儲能網(wǎng)新聞中心 來源:遠(yuǎn)景 益企儲 發(fā)布時間:2025-10-28 瀏覽:次

中國儲能網(wǎng)訊:遠(yuǎn)景首次定義了“物理人工智能”——AI與物理定律、系統(tǒng)邊界、知識圖譜深度耦合的新范式。

近日,在“物理人工智能與未來能源系統(tǒng)”為主題的閉門科技會上,遠(yuǎn)景首次發(fā)布了遠(yuǎn)景“天機(jī)”氣象大模型,遠(yuǎn)景“天樞”能源大模型驅(qū)動的AI電力系統(tǒng) ,以及遠(yuǎn)景伽利略AI風(fēng)機(jī)、遠(yuǎn)景伽利略AI儲能等前沿技術(shù)和產(chǎn)品。


遠(yuǎn)景科技集團(tuán)董事長張雷指出,能源系統(tǒng)的未來,是物理世界與智能世界的深度融合。能源行業(yè)的競爭核心將從傳統(tǒng)的“物質(zhì)資產(chǎn)”轉(zhuǎn)向未來的“人工智能資產(chǎn)”。 

AI不是“工具”而是“主體”,未來能源系統(tǒng)絕非設(shè)備的簡單堆疊,而將進(jìn)化成“智能體”生態(tài)系統(tǒng)?!拔锢砣斯ぶ悄堋边@一前瞻理念,正通過遠(yuǎn)景的產(chǎn)品和解決方案,在城市、工廠、園區(qū)里構(gòu)建一個個AI微網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng),悄然奏響風(fēng)光儲充荷碳的“交響樂”。

01 遠(yuǎn)景“AI+”產(chǎn)品家族誕生

遠(yuǎn)景最新發(fā)布的“遠(yuǎn)景天機(jī)”氣象大模型具備高精度風(fēng)光功率預(yù)測、高準(zhǔn)確率極端天氣預(yù)警,并顯著提升了7天以上的中長期氣象預(yù)測準(zhǔn)確性,為可再生能源的可靠運行奠定了基礎(chǔ)。

“遠(yuǎn)景天樞”能源大模型基于海量氣象、地形、電力設(shè)備運行數(shù)據(jù)與市場交易信息,不斷優(yōu)化預(yù)測與決策算法,并通過云、站、邊協(xié)同實現(xiàn)實時控制,將AI深度嵌入到電力系統(tǒng)的規(guī)劃、預(yù)測、調(diào)度與運營四個核心環(huán)節(jié):云端匯聚“遠(yuǎn)景天機(jī)”氣象大模型,為系統(tǒng)提供超前的趨勢預(yù)測與全局優(yōu)化能力;站端AI實現(xiàn)及時調(diào)度與控制決策;邊端智能則確保在極端情況下的快速響應(yīng)與本地自治。

遠(yuǎn)景伽利略AI風(fēng)機(jī)基于氣象與能源大模型搭建的全域多模態(tài)感知平臺、數(shù)字孿生平臺、智能控制平臺和設(shè)計演化平臺,可將風(fēng)電場收益提升20%以上。

遠(yuǎn)景伽利略AI儲能系統(tǒng)通過“交易智能體”與 “構(gòu)網(wǎng)智能體”的協(xié)同,為新型電力系統(tǒng)構(gòu)建 “穩(wěn)盈” 基石。


02 AI微網(wǎng):風(fēng)光儲充荷碳“交響樂團(tuán)”

在此基礎(chǔ)上構(gòu)建的AI微網(wǎng),進(jìn)化為一個具有“生命體征”的有機(jī)體:它能夠消融物理設(shè)備與人工智能的邊界,感知環(huán)境變化、思考最優(yōu)路徑、自主協(xié)調(diào)行動,并在運行中持續(xù)學(xué)習(xí)成長,構(gòu)建出一個不斷進(jìn)化的零碳智慧能源生態(tài)。


AI超短期預(yù)測:穿透氣象迷霧,提前15分鐘至4小時精準(zhǔn)預(yù)判光伏功率的秒級波動、負(fù)荷需求的突然躍升,預(yù)測精度突破95%。

AI需量優(yōu)化:如同精明的“能源精算師”,動態(tài)計算最優(yōu)的儲能充放策略與負(fù)荷調(diào)節(jié)方案,降低用戶需量電費。

AI智能協(xié)同:基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)與多智能體博弈,讓風(fēng)機(jī)、光伏、儲能、充電樁、可調(diào)負(fù)荷在瞬息萬變的市場與物理約束下自主達(dá)成最優(yōu)協(xié)同,實現(xiàn)全局經(jīng)濟(jì)性與碳排目標(biāo)。

遠(yuǎn)景AI微網(wǎng)旨在打破傳統(tǒng)能源組件的“孤島狀態(tài)”,通過AI指揮棒,奏響風(fēng)光儲充荷碳一體化的和諧樂章:

當(dāng)烏云突襲導(dǎo)致光伏出力驟降,AI瞬間喚醒儲能設(shè)備,毫秒級填補(bǔ)電力缺口;同時動態(tài)調(diào)節(jié)非關(guān)鍵負(fù)荷(如部分照明、空調(diào)),確保生產(chǎn)用電“零感知”波動。

電動汽車、充電樁不再是用電“黑洞”。AI根據(jù)電價信號、電網(wǎng)狀態(tài)及車輛需求,動態(tài)調(diào)整充電功率與時段,充電樁在保障用戶需求的同時,主動參與微網(wǎng)調(diào)峰。

儲能作為“穩(wěn)定基石”、充電樁作為“靈活觸手”,通過AI協(xié)同,在能量時序上互補(bǔ),在功率調(diào)節(jié)上呼應(yīng),通過“共儲共放”將波動綠電轉(zhuǎn)化為高價值可靠電力。

“碳”作為關(guān)鍵要素被納入調(diào)控閉環(huán)。AI實時計算各環(huán)節(jié)碳足跡,優(yōu)先消納綠電、優(yōu)化儲能充放策略以降低電網(wǎng)購電的間接排放,驅(qū)動微網(wǎng)運行在“低碳成本”最優(yōu)路徑上。

在這個交響體系中,AI不僅是指揮家,更是作曲者。它根據(jù)實時“樂譜”(電價、氣象、負(fù)荷、碳價),動態(tài)生成最優(yōu)運行策略,讓每個能源單元在正確的時間,以正確的強(qiáng)度,奏出最和諧的“綠色音符”,實現(xiàn)能源系統(tǒng)的自平衡。

03 零碳實踐:園區(qū)里的AI交響曲

在能源大模型的驅(qū)動下,遠(yuǎn)景正在全球多個地區(qū)打造“AI微網(wǎng)”的新樣本。

某零碳物流園采用AI微網(wǎng)整體解決方案,實現(xiàn)了風(fēng)光儲充荷的精準(zhǔn)協(xié)同優(yōu)化。

基于AI調(diào)度智能體,結(jié)合負(fù)荷、發(fā)電、電價、生產(chǎn)計劃等實現(xiàn)AI中長期預(yù)測,并通過AI超短期預(yù)測迭代,分鐘級乃至秒級進(jìn)行增強(qiáng)預(yù)測和數(shù)據(jù)驗證,園區(qū)用電負(fù)荷預(yù)測準(zhǔn)確度高達(dá)99%,大幅度提升調(diào)度策略實時性和有效性。

通過AI智能協(xié)同控制,利用微網(wǎng)智能調(diào)控終端、AI數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)行多目標(biāo)控制策略尋優(yōu), 讓風(fēng)電、光伏、儲能、充電樁和負(fù)荷在不同時間尺度下協(xié)調(diào)運行,實現(xiàn)真正意義上的“源隨荷動、源荷互動”,保障項目系統(tǒng)穩(wěn)定與收益最大化。

AI+風(fēng)光儲充荷協(xié)同,降低棄風(fēng)棄光,實現(xiàn)園區(qū)100%綠電運行,微網(wǎng)系統(tǒng)全生命周期收益提升1.5倍。多余綠色低成本新能源電力給電動物流車充電,減少園區(qū)上下游供應(yīng)鏈排放,減低運輸車用電成本10%。

與此同時,將預(yù)測模型與報價/申報策略耦合,AI微網(wǎng)下的系統(tǒng)能夠自動參與動態(tài)電價交易。未來,懂市場的AI將成為新能源“能賺錢”的關(guān)鍵。

此外,通過EnOS方舟能碳管理平臺,實現(xiàn)園區(qū)全生命周期能碳管理,幫助企業(yè)加快實現(xiàn)碳中和目標(biāo)。

該案例充分驗證了遠(yuǎn)景AI微網(wǎng)通過AI超短期預(yù)測、AI需量優(yōu)化、AI智能協(xié)同等技術(shù)手段,在復(fù)雜園區(qū)場景下實現(xiàn)能源高效利用與收益最大化的能力。

隨著遠(yuǎn)景在全球范圍內(nèi)管理和接入的風(fēng)光儲充場站不斷增多,具備全局感知、系統(tǒng)洞察和持續(xù)進(jìn)化能力的AI微網(wǎng),“自學(xué)”能力也在快速提升。

此前,在南方電網(wǎng)公布2024-2025賽季AI負(fù)荷預(yù)測技術(shù)比武第一階段,遠(yuǎn)景與近十家行業(yè)頭部企業(yè)及科研院所展開為期1年的激烈角逐,最終拿下人工智能負(fù)荷預(yù)測與功率預(yù)測雙料冠軍,再次驗證了遠(yuǎn)景卓越的AI能力。


04 物理人工智能:能源系統(tǒng)的終極進(jìn)化方向

張雷所暢想的“物理人工智能”,在AI微網(wǎng)案例中找到了具象答案。

從前瞻性地洞察天氣變化、預(yù)測新能源出力、負(fù)荷和電力市場動態(tài),到實現(xiàn)風(fēng)光儲充荷碳高效互動,克服新能源與生俱來的波動性,提升新能源資產(chǎn)收益,遠(yuǎn)景AI微網(wǎng)正在讓能源系統(tǒng)從冰冷的設(shè)備堆砌,蛻變?yōu)橛懈兄伎?、能進(jìn)化的有機(jī)生命體,找到新能源的終極未來。

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