在零碳園區(qū)追求能源自給與碳中和的進(jìn)程中，屋頂光伏、地面風(fēng)機(jī)、儲能陣列與地源熱泵等設(shè)備僅依靠傳統(tǒng)控制邏輯簡單并聯(lián)運行時，冷熱電多負(fù)荷的瞬變常引發(fā)系統(tǒng)級不穩(wěn)定：功率缺口無法即時填補(bǔ)，過剩能量無法及時消納，碳排放與運營成本同步攀升。AI智慧能源管理的缺失，正是導(dǎo)致當(dāng)前系統(tǒng)運行效率低下的核心根源，具體表現(xiàn)為三大挑戰(zhàn)：人工調(diào)度響應(yīng)滯后、設(shè)備級信息孤島、技術(shù)支撐不足。這些挑戰(zhàn)相互交織，使得園區(qū)能源系統(tǒng)難以應(yīng)對動態(tài)變化，綠電消納率低、峰值負(fù)荷冗余高、碳排放超標(biāo)，零碳目標(biāo)落地困難。
核心挑戰(zhàn)
人工調(diào)度的局限性：依賴值班員經(jīng)驗進(jìn)行調(diào)度，分鐘級響應(yīng)速度無法滿足系統(tǒng)動態(tài)需求。云層遮擋導(dǎo)致光伏出力驟降時，系統(tǒng)未能及時響應(yīng)，功率跌落引發(fā)電壓越限；風(fēng)機(jī)塔筒振動導(dǎo)致功率曲線失真，面臨電網(wǎng)調(diào)度問責(zé)。人工判斷的滯后性與不確定性增加了設(shè)備停機(jī)風(fēng)險和經(jīng)濟(jì)損失。
設(shè)備級信息孤島：光伏系統(tǒng)缺乏氣象數(shù)據(jù)耦合；風(fēng)電系統(tǒng)激光雷達(dá)測風(fēng)數(shù)據(jù)與塔筒振動監(jiān)測數(shù)據(jù)相互隔離；負(fù)荷側(cè)生產(chǎn)排程與能源供應(yīng)系統(tǒng)缺乏交互。孤立運行的子系統(tǒng)將故障前兆淹沒在數(shù)據(jù)噪聲中，綜合能源管理的整合能力亟待提升。
技術(shù)支撐不足：邊緣計算能力薄弱，云端優(yōu)化策略難以實時下沉；缺乏事件驅(qū)動機(jī)制，告警信息堆疊而控制策略更新滯后；優(yōu)化目標(biāo)單一，導(dǎo)致碳排放、運行成本、用戶舒適度目標(biāo)相互沖突；缺乏數(shù)字孿生驗證環(huán)境，控制策略直接作用于物理設(shè)備，帶來不可預(yù)見的運行風(fēng)險。
解決方案
智慧能源管理：部署具備AI推理引擎的智慧能源管理系統(tǒng)，實現(xiàn)對冷、熱、電多能流的實時統(tǒng)籌與毫秒級功率平衡，有效填補(bǔ)缺口、消納過剩。系統(tǒng)內(nèi)置能源領(lǐng)域AI知識庫，融合歷史運行數(shù)據(jù)、設(shè)備特性曲線、氣象預(yù)測信息及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，為智能決策提供持續(xù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化的知識支撐。
綜合能源管理：實施綜合能源管理策略，構(gòu)建覆蓋光伏云圖、風(fēng)機(jī)振動、儲能電芯狀態(tài)、生產(chǎn)負(fù)荷節(jié)拍等異構(gòu)數(shù)據(jù)源的統(tǒng)一模型，打破信息孤島，提升系統(tǒng)整體可觀測性與可控性。AI知識庫通過持續(xù)學(xué)習(xí)不斷豐富能源設(shè)備特性與運行規(guī)律，提高預(yù)測精度。
智慧能源監(jiān)控：強(qiáng)化智慧能源監(jiān)控能力，建立事件驅(qū)動機(jī)制。告警信息即時觸發(fā)控制策略的自動重計算與下發(fā)，無需人工干預(yù)；所有控制策略在數(shù)字孿生環(huán)境中完成驗證，輔助降低直接作用于物理設(shè)備的風(fēng)險。AI知識庫中的故障診斷與處理預(yù)案為系統(tǒng)安全運行提供保障。
捷瑞數(shù)字智慧能源管理系統(tǒng)旨在推動AI與能源管理的深度融合與協(xié)同運行，幫助零碳園區(qū)突破當(dāng)前運行瓶頸，實現(xiàn)向自感知、自決策、自優(yōu)化狀態(tài)的演進(jìn)。
