1、需求背景：
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
2、場景需求：
從目前現(xiàn)有需求來看，“源網(wǎng)荷儲”項(xiàng)目建設(shè)應(yīng)用場景大致可以分為三類。
① 第一類項(xiàng)目專注于分布式光伏、儲能以及光儲充電站的建設(shè)。這些項(xiàng)目的核心目標(biāo)是提高能源的利用效率，并幫助企業(yè)或個(gè)人降低用電成本。
② 第二類業(yè)務(wù)涵蓋了多個(gè)新能源站點(diǎn)的運(yùn)營與管理、運(yùn)維服務(wù)、節(jié)能措施的實(shí)施以及增值業(yè)務(wù)的開發(fā)。我們致力于為客戶提供全面、一站式的站點(diǎn)管理解決方案。
③ 第三類項(xiàng)目聚焦于工業(yè)園區(qū)和零碳工廠的建設(shè)。這些區(qū)域擁有較為充裕的建設(shè)空間，但在規(guī)劃和實(shí)施過程中，安全始終是我們首要考慮的因素。
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(shí)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(shí)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(lì)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(gè)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：
交投新能源智能電網(wǎng)解決方案是一種集成了現(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、平臺架構(gòu)：
6、解決方案：
交投新能源智能電網(wǎng)解決方案總覽
“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(shí)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(shí)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。
