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在全球积极推动可持续能源发展的大背景下,微网作为一种将分布式能源、储能系统和负荷有效整合的小型电力系统,正逐渐成为能源领域的关键组成部分。微网优化算法作为微网的核心技术,依据实时能源供需、电价波动以及设备运行状态等因素,制定科学的能源调度策略,实现高效用能和成本控制 。
微电网系统示意图
近期,在微网优化算法的研发进程中,采日能源实现了一系列关键技术突破。
①融合人工智能技术的先进负荷与光伏出力预测系统,实现精准能源调度与优化
依托高精度、高分辨率数值气象预报,采日能源开发了深度学习驱动的智能预测模型,融合光伏与微电网负荷数据,实现精准的发电与用电预测。针对不同园区的独特需求,我们定制化的滚动更新,为微电网管理提供精准的数据支持,推动了可再生能源的高效利用,引领电力系统智能化升级。
滚动预测展示图
②精准适配多元场景的递进式两阶段优化模型,驱动效率与效能的双重提升
采日能源提出了两阶段优化框架,有效应对多变用电挑战,破解大功率随机用电难题,提升电力调度效率。
第一阶段:对负荷进行高效分类,精准识别并分离各类负荷典型模式,以经济性为核心目标,采用动态定价策略,智能调节电动汽车充电电价,精心规划可调节负荷启动时间。
第二阶段:融合滚动的光伏、负荷预测数据,利用先进算法优化储能功率曲线。在微网环境动态变化、决策空间复杂情况下,引入深度强化学习,降低计算成本;在微网运行参数简单,问题规模小的情况下,采用高效自研算法,精确规划储能充放电,提升微网能源管理效率。
③全面提升微电网与配电网协同控制能力,构建智能化能源管理新标杆
采日能够精准分析微电网资源,实时评估调控潜力,助力虚拟电厂决策。我们致力于提升微电网与配电网之间的互动协同,通过精确控制与高效调配,优化能源流,确保即时响应电网需求,推动能源管理迈向智能化。
采日能源上海嘉定项目的实践,有力地验证了微网优化算法的卓越成效。
在预测环节中,通过特征工程深化数据处理,结合深度学习方法优化预测,提升了对光伏发电和负荷用电波动的响应能力,实现超过90%的预测准确率,为工厂能源管理提供精准支持。
第一阶段优化模型突破传统负荷预测局限,精细分类负荷,智能识别用电模式。创新采用动态定价优化电动汽车充电,引导科学充电行为。对可平移负荷,智能调整用电计划,有效降低用电成本约10%,实现电力分配合理化。
第二阶段优化模型通过智能算法实时分析光伏、负荷与储能数据,动态调整电力分配和储能充放电策略,相比固定策略,节省5%-10%电力成本,显著提升能源效率,助力工厂实现经济与环保双赢。
园区采用调度优化后的收益对比情况展示图
展望未来,从政策层面来看,各国政府对可再生能源的支持力度持续加大,一系列鼓励政策纷纷出台。我国明确提出了碳达峰、碳中和的宏伟目标,这为微网系统的发展注入了强大动力。我们会持续关注和探索微网优化算法及相关技术的创新与应用,共同为实现能源的高效利用、推动全球能源的可持续发展贡献力量。
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北极星储能网获悉,广东电网公司2025年配网分布式电化学储能系统专项招标(二次招标)中标结果(采购编号:CG0300022002022130)发布,该项目南方电网电力科技股份有限公司中标。
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在偏远作业点(海岛、矿区、油田等),或是电网末端的关键设施,稳定、经济、绿色的电力供应往往面临巨大挑战:电网基础薄弱易中断柴油发电成本高、噪音大、污染重光伏发电“看天吃饭”不稳定。施福宁能源SET-BLW系列并离网储能一体柜应运而生!它不仅仅是一个储能设备,更是一套高度集成、即插即用的
北极星储能网获悉,6月16日,中国能建葛洲坝交投公司投资建设的济泰高速交能融合项目(供用电系统节能降耗升级改造项目)开工建设。该项目以光伏发电+大容量储能为核心,构建高速公路高比例绿色电力自洽供能体系,是山东省储能容量占比最大的高速交能融合项目。项目规划总装机容量约3.96兆瓦,配套储能
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