1、場景需求：

雙碳背景下，企業(yè)電網(wǎng)結(jié)構(gòu)從“單電源輻射型結(jié)構(gòu)"轉(zhuǎn)向“多種電源和負(fù)荷的復(fù)雜配電結(jié)構(gòu)“，企業(yè)內(nèi)部的微電網(wǎng)面臨更多的供配用電節(jié)點(diǎn)（光伏、儲能、充電樁）、更復(fù)雜供配用電結(jié)構(gòu)（波動性間歇性的新能源電源、隨機(jī)性大容量負(fù)荷）、更專業(yè)的運(yùn)行維護(hù)要求（多系統(tǒng)聯(lián)動、更大的峰谷價(jià)差、更完善的電力交易市場），對企業(yè)內(nèi)部的用電管理提出了更高的要求。

2、雙碳背景：

雙碳目標(biāo)：

①重視能源消費(fèi)側(cè)節(jié)能減碳

②碳排放權(quán)、碳資產(chǎn)、碳交易

③碳關(guān)稅。

電力市場改革：

①電價(jià)改革、峰谷價(jià)差擴(kuò)大

②容改需&“兩部制"適用范圍

③虛擬電廠。

市場、行業(yè)發(fā)展：

①光伏建設(shè)成本降低

②儲能設(shè)備成本大幅下降

③新能源汽車快速發(fā)展，大量充電樁建設(shè)

用戶需求：

①降低用能成本

②增加能源收益

③避免“能耗雙控"

④變壓器柔性擴(kuò)容

⑤提高用能管理效率

3、痛點(diǎn)分析：

①電力電量平衡挑戰(zhàn)：新能源發(fā)電的間歇性、隨機(jī)性和波動性，容易導(dǎo)致短時間的電力不平衡，另外新能源發(fā)電與用電季節(jié)性不匹配，存在季節(jié)性電量平衡難題。

②系統(tǒng)安全穩(wěn)定挑戰(zhàn)：新型電力系統(tǒng)慣量和阻尼低、電壓支撐和過流耐受能力弱以及動態(tài)特性快，使得寬頻振蕩和各種安全穩(wěn)定問題加劇，發(fā)生故障容易引發(fā)連鎖脫網(wǎng)事故。

③電力成本挑戰(zhàn)：為了保障電力系統(tǒng)實(shí)時平衡的輔助服務(wù)及相關(guān)設(shè)施建設(shè)將增加電源使用成本，還需要調(diào)節(jié)性、支撐性、保障性和靈活性資源以及新能源輸電通道方面的建設(shè)投入。

④低碳用能挑戰(zhàn)：我國目前針對負(fù)荷側(cè)有不同的低碳約束政策，包括能耗雙控約束、綠電配額制約束和碳市場約束，共同約束和激勵用戶更多地低碳用能。

⑤調(diào)度控制挑戰(zhàn)：隨著電力系統(tǒng)需要控制源網(wǎng)荷儲的各個環(huán)節(jié)，以及新能源發(fā)電和新型負(fù)荷的海量接入，新型電力系統(tǒng)的調(diào)度控制在可觀、可測和可控方面面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

⑥智能運(yùn)維挑戰(zhàn)：隨著多站點(diǎn)、跨區(qū)域（國家）的能源站點(diǎn)建設(shè)，對于站點(diǎn)智能化運(yùn)維，實(shí)現(xiàn)站點(diǎn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)接入、設(shè)備異常診斷、減少能源浪費(fèi)、避免安全隱患、降低維護(hù)成本成為運(yùn)維重點(diǎn)對象。

4、平臺介紹：

智慧節(jié)能與低碳能源優(yōu)化系統(tǒng)是一種集成了現(xiàn)代信息技術(shù)（如物聯(lián)網(wǎng)IoT、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能AI）的系統(tǒng)，用于監(jiān)測、控制和優(yōu)化能源使用，以提高效率并減少浪費(fèi)。

5、解決方案：

智慧節(jié)能與低碳能源優(yōu)化系統(tǒng)總覽

“源網(wǎng)荷儲"等全量運(yùn)行數(shù)據(jù)，存儲展示、狀態(tài)檢測、運(yùn)行告警。

直觀展示微電網(wǎng)系統(tǒng)電量、碳排、成本、設(shè)備運(yùn)行等各類數(shù)據(jù)。

實(shí)時呈現(xiàn)微電網(wǎng)電力數(shù)據(jù)流向和設(shè)備安全情況。

支持電站拓?fù)洹?/span>光儲充監(jiān)控、環(huán)境監(jiān)控、策略執(zhí)行、收益結(jié)算、態(tài)勢感知等。

注：支持第三方平臺與子系統(tǒng)的接入，如視頻、充電樁、空調(diào)、相變儲能、電能路由器等。

功率預(yù)測

多源數(shù)據(jù)整合

基于氣象數(shù)據(jù)、歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)、電網(wǎng)數(shù)據(jù)全面了解電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀況。

高精度預(yù)測模型

機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠自動學(xué)習(xí)并適應(yīng)不同條件下的變化趨勢，確保預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。

多時間尺度預(yù)測

超短期預(yù)測：適用于日內(nèi)調(diào)度計(jì)劃的制定。

短期預(yù)測：適用于日常調(diào)度計(jì)劃的制定。

中期預(yù)測：有助于中長期的發(fā)電計(jì)劃安排。

優(yōu)化調(diào)度

基于能耗好、成本低和碳排放最少的經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度；

考慮電網(wǎng)供電力平滑與電壓穩(wěn)定的安全運(yùn)行調(diào)度策略；

需求側(cè)響應(yīng)電網(wǎng)互動策略。