| AI+储能！南京中汇电气创新驱动储能EMS智能应用 |
近日，由国家发展改革委和国家能源局联合发布的《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》指出，加快推动人工智能与能源产业深度融合，支撑能源高质量发展和高水平安全，加强人工智能技术在新型储能与电力系统协同优化调度以及全生命周期安全中的应用。  南京中汇电气深耕电力市场，自主研发的储能EMS内置AI技术，具备智能预测、优化控制与自适应学习能力。依托深度学习、强化学习等先进算法，产品可实现电价与负荷的精准预测、储能策略的动态优化，以及在复杂运行环境下的多目标协同决策。  这不仅显著提升系统的经济性与响应速度，还大幅增强了对设备寿命的管理能力。对用户而言，这意味着更低的用电成本和更长的设备使用周期，提供了更高收益、更低风险的储能解决方案。 AI赋能储能运行：优化策略与多目标平衡 在储能EMS的运行管理中，人工智能（AI）为策略控制提供了强大的建模与优化能力。以峰谷套利与调频控制两类策略为例，AI能够在复杂运行环境下实现自适应与多目标权衡。  在峰谷套利场景中，AI依托深度学习和强化学习，根据动态电价制定最优充放电策略，智能体在模拟环境中不断试错学习，以最大化收益为目标函数，最终形成面向实际电力市场的最优充放电策略。 在调频控制中，系统需快速响应电网频率偏差，基于深度神经网络的自适应算法，可在毫秒级时间内完成决策计算，从而确保上层优化策略能够实时下发，不影响底层控制器的快速响应。  AI能够在复杂运行条件下实现多目标协同，既优化经济收益，又延长设备寿命。用户可通过该系统高效、可靠与可持续的应用实现收益与安全性的双重提升。 电能质量智能治理：闭环控制与可靠运行 在新能源电站中，AI驱动的储能EMS可实现电能质量的全流程闭环治理。系统通过多源数据采集与特征提取，依托异常检测和时序预测模型（LSTM或Transformer），实时识别谐波、暂态冲击与不平衡事件并预测短期电压、频率与THD演变。决策层采用深度强化学习或模型预测控制（MPC），在兼顾发电收益与储能寿命的前提下优化治理策略，动态调节逆变器与储能设备。  此外，该系统还具备在线学习与不确定性量化能力，支持策略验证与故障追溯，显著提升并网质量，帮助用户有效降低设备故障风险，保障电站连续稳定运行。 需量智能管理：预测调控与成本优化 基于AI的储能EMS需量跟踪管理，可实现对最大需量的短期预测与主动调控。系统融合LSTM和梯度提升树（GBDT）算法，精准预测负荷变化，并输出置信区间辅助决策。通过强化学习优化调控策略，协同储能、可控负荷等资源，有效降低需量峰值和相关电费支出。  模型具备可解释性，支持特征贡献度分析与管理审计，实现在经济性与供电可靠性之间的最优平衡。对用户而言，这不仅可以降低需量电费支出，还可避免运营风险，增强用电管理的透明性与可控性。  随着人工智能逐渐成为储能系统效能提升的核心引擎，储能产业正从“规模扩张”迈入“智能升级”新阶段。未来，南京中汇电气将继续深化AI技术在储能领域的创新与应用，为客户带来更智慧、更可持续的解决方案，推动能源系统走向更高效、可靠、绿色的未来。 |
近日，由国家发展改革委和国家能源局联合发布的《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》指出，加快推动人工智能与能源产业深度融合，支撑能源高质量发展和高水平安全，加强人工智能技术在新型储能与电力系统协同优化调度以及全生命周期安全中的应用。 南京中汇电气深耕电力市场，自主研发的储能EMS内置AI技术，具备智能预测、优化控制与自适应学习能力。依托深度学习、强化学习等先进算法，产品可实现电价与负荷的精准预测、储能策略的动态优化，以及在复杂运行环境下的多目标协同决策。 这不仅显著提升系统的经济性与响应速度，还大幅增强了对设备寿命的管理能力。对用户而言，这意味着更低的用电成本和更长的设备使用周期，提供了更高收益、更低风险的储能解决方案。 AI赋能储能运行：优化策略与多目标平衡 在储能EMS的运行管理中，人工智能（AI）为策略控制提供了强大的建模与优化能力。以峰谷套利与调频控制两类策略为例，AI能够在复杂运行环境下实现自适应与多目标权衡。 在峰谷套利场景中，AI依托深度学习和强化学习，根据动态电价制定最优充放电策略，智能体在模拟环境中不断试错学习，以最大化收益为目标函数，最终形成面向实际电力市场的最优充放电策略。 在调频控制中，系统需快速响应电网频率偏差，基于深度神经网络的自适应算法，可在毫秒级时间内完成决策计算，从而确保上层优化策略能够实时下发，不影响底层控制器的快速响应。 AI能够在复杂运行条件下实现多目标协同，既优化经济收益，又延长设备寿命。用户可通过该系统高效、可靠与可持续的应用实现收益与安全性的双重提升。 电能质量智能治理：闭环控制与可靠运行 在新能源电站中，AI驱动的储能EMS可实现电能质量的全流程闭环治理。系统通过多源数据采集与特征提取，依托异常检测和时序预测模型（LSTM或Transformer），实时识别谐波、暂态冲击与不平衡事件并预测短期电压、频率与THD演变。决策层采用深度强化学习或模型预测控制（MPC），在兼顾发电收益与储能寿命的前提下优化治理策略，动态调节逆变器与储能设备。 此外，该系统还具备在线学习与不确定性量化能力，支持策略验证与故障追溯，显著提升并网质量，帮助用户有效降低设备故障风险，保障电站连续稳定运行。 需量智能管理：预测调控与成本优化 基于AI的储能EMS需量跟踪管理，可实现对最大需量的短期预测与主动调控。系统融合LSTM和梯度提升树（GBDT）算法，精准预测负荷变化，并输出置信区间辅助决策。通过强化学习优化调控策略，协同储能、可控负荷等资源，有效降低需量峰值和相关电费支出。 模型具备可解释性，支持特征贡献度分析与管理审计，实现在经济性与供电可靠性之间的最优平衡。对用户而言，这不仅可以降低需量电费支出，还可避免运营风险，增强用电管理的透明性与可控性。 随着人工智能逐渐成为储能系统效能提升的核心引擎，储能产业正从“规模扩张”迈入“智能升级”新阶段。未来，南京中汇电气将继续深化AI技术在储能领域的创新与应用，为客户带来更智慧、更可持续的解决方案，推动能源系统走向更高效、可靠、绿色的未来。 |
