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面向零碳能源的智慧工商業儲能系統-提升了鋰電工商業儲能系統的運行效率

來源:蘇州復能科技     編輯:創澤   時間:2024/7/12   主題:其他 [加盟]

以鋰電儲能技術為主的工商業儲能是平抑可再生能源功率波動、改善電網供需平衡的重要支撐,對實現工商業零碳能源具有重要意義。本案例將人工智能與鋰電儲能系統深度耦合,通過跨域智能融合、全景信息感知、多級安全互聯等創新技術,搭建智慧工商業儲能系統,提升工商業儲能的經濟性、穩定性和安全性,助力能源綠色低碳轉型。案例通過AI賦能,創新了工商業儲能系統的運行方式、盈利模式、安全管理方法,顯著提升了鋰電工商業儲能系統的運行效率。案例技術已完成人工智能大模型的開發和配套儲能系統產品的研制,目前已確定多個工商業儲能項目并即將落地實施。通過前期產品認證檢測,各項性能指標均明顯優于傳統同類產品,應用前景廣闊。

在現行工商業電價的機制下,G峰負荷的額外成本以G電費的形式傳遞給用戶,通過減少短時間內負荷G峰峰值降低電費,可在工商業用戶側配置儲能調控需量,提G用戶收益。此外,輔助服務、補貼、隔墻售電、限電等政策的出臺,也推動了市場對工商業儲能的需求。工商業儲能在推廣應用過程中普遍存在收益、運維、安全三大難題,其主要原因是缺少G效智能的管理控制系統。將AI技術與工商業儲能相耦合,構建智慧工商業儲能系統,可以通過模型預測、自主學習等方式優化儲能電力交易策略,對設備進行智能化和精細化運維,對儲能系統進行自主安全管理。隨著新能源裝機容量的逐年攀升和能源數字化水平的不斷提G,對AI賦能的智慧工商業儲能系統具有巨大的需求。

本案例面向工商業L域的零碳能源供給,將人工智能與鋰電儲能系統深度耦合,賦能儲能系統全生命周期中的容量配置、需求響應、協同調度、安全管理等環節,通過跨域智能融合、全景信息感知、多級安全互聯等創新技術,提升工商業儲能的經濟性、穩定性和安全性,助力能源綠色低碳轉型。

在跨域智能融合方面,將人工智能引入儲能系統末梢,針對工商業儲能在源網荷側的差異化儲能需求,建立儲能系統、用戶需求、能源市場之間的映射關系,基于人工智能大模型,制定峰谷套利、電力輔助等運營策略,為儲能系統用戶創造佳的經濟效益。

在全景信息感知方面,建立了以智能傳感測量為數據來源,以多參數協同感知為實現目標的儲能系統全景感知體系。基于電網波動、負載變化、天氣播報等源信息,響應儲能系統上下游的數據傳感、資源協同、工況響應等需求,及時調整儲能系統的運行參數和充放電策略,大化發揮儲能系統的運行性能,保障儲能系統的穩定性。

在多級安全互聯方面,構建了覆蓋多體系、多場景、多要素互聯,融合動靜態指標的儲能安全評價控制體系,開發了“電芯-模組-電池包-電池簇-儲能柜”的五級儲能系統安全防護技術。按照“算法預測-提前預警-逐級響應”的聯動控制策略,通過人工智能對電芯溫度變化趨勢、可燃氣體濃度閾值等關鍵安全參數進行自主學習,優化調控機制。

人工智能對鋰電工商業儲能系統的深度賦能,為工商業儲能系統的運行方式、運行模式和安全管理帶來了變革性的影響。可以有效解決傳統工商業儲能系統面臨的盈利模型單一、需求響應滯后、安全管理繁亂等問題,顯著提升鋰電工商業儲能系統的運行效率,更有效的助力雙碳目標實現。

本案例技術已完成人工智能大模型的開發和配套儲能系統產品的研制,目前已確定多個工商業儲能項目并即將落地實施。通過前期產品認證檢測,各項性能指標均明顯優于傳統同類產品,應用前景廣闊。

本案例通過AI賦能開發的智慧工商業儲能系統具有智能化、G效率、G安全的特點,可通過機器自主學習不斷提升儲能系統對電網和負載的適應能力,優化儲能系統的管理控制方法。與傳統工商業儲能系統相比,智能化調度儲能系統電量可提升20%以上的儲能系統利用率,創造對應規模的經濟價值;智能化運維可降低儲能系統50%的人工運維成本;智能化安全管理可將儲能電芯溫差控制在2℃以下,系統使用壽命提升10%。本案例技術水平總體處于國內L先地位,具有較好的經濟效益;智慧工商業儲能系統提升了新能源的利用率,降低了碳排放,社會效益顯著。





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