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創(chuàng)澤機(jī)器人
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面向零碳能源的智慧工商業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)-提升了鋰電工商業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行效率

來源:蘇州復(fù)能科技     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)間:2024/7/12   主題:其他 [加盟]

以鋰電儲(chǔ)能技術(shù)為主的工商業(yè)儲(chǔ)能是平抑可再生能源功率波動(dòng)、改善電網(wǎng)供需平衡的重要支撐,對(duì)實(shí)現(xiàn)工商業(yè)零碳能源具有重要意義。本案例將人工智能與鋰電儲(chǔ)能系統(tǒng)深度耦合,通過跨域智能融合、全景信息感知、多級(jí)安全互聯(lián)等創(chuàng)新技術(shù),搭建智慧工商業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng),提升工商業(yè)儲(chǔ)能的經(jīng)濟(jì)性、穩(wěn)定性和安全性,助力能源綠色低碳轉(zhuǎn)型。案例通過AI賦能,創(chuàng)新了工商業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行方式、盈利模式、安全管理方法,顯著提升了鋰電工商業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行效率。案例技術(shù)已完成人工智能大模型的開發(fā)和配套儲(chǔ)能系統(tǒng)產(chǎn)品的研制,目前已確定多個(gè)工商業(yè)儲(chǔ)能項(xiàng)目并即將落地實(shí)施。通過前期產(chǎn)品認(rèn)證檢測(cè),各項(xiàng)性能指標(biāo)均明顯優(yōu)于傳統(tǒng)同類產(chǎn)品,應(yīng)用前景廣闊。

在現(xiàn)行工商業(yè)電價(jià)的機(jī)制下,高峰負(fù)荷的額外成本以高電費(fèi)的形式傳遞給用戶,通過減少短時(shí)間內(nèi)負(fù)荷高峰峰值降低電費(fèi),可在工商業(yè)用戶側(cè)配置儲(chǔ)能調(diào)控需量,提高用戶收益。此外,輔助服務(wù)、補(bǔ)貼、隔墻售電、限電等政策的出臺(tái),也推動(dòng)了市場(chǎng)對(duì)工商業(yè)儲(chǔ)能的需求。工商業(yè)儲(chǔ)能在推廣應(yīng)用過程中普遍存在收益、運(yùn)維、安全三大難題,其主要原因是缺少高效智能的管理控制系統(tǒng)。將AI技術(shù)與工商業(yè)儲(chǔ)能相耦合,構(gòu)建智慧工商業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng),可以通過模型預(yù)測(cè)、自主學(xué)習(xí)等方式最優(yōu)化儲(chǔ)能電力交易策略,對(duì)設(shè)備進(jìn)行智能化和精細(xì)化運(yùn)維,對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)進(jìn)行自主安全管理。隨著新能源裝機(jī)容量的逐年攀升和能源數(shù)字化水平的不斷提高,對(duì)AI賦能的智慧工商業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)具有巨大的需求。

本案例面向工商業(yè)領(lǐng)域的零碳能源供給,將人工智能與鋰電儲(chǔ)能系統(tǒng)深度耦合,賦能儲(chǔ)能系統(tǒng)全生命周期中的容量配置、需求響應(yīng)、協(xié)同調(diào)度、安全管理等環(huán)節(jié),通過跨域智能融合、全景信息感知、多級(jí)安全互聯(lián)等創(chuàng)新技術(shù),提升工商業(yè)儲(chǔ)能的經(jīng)濟(jì)性、穩(wěn)定性和安全性,助力能源綠色低碳轉(zhuǎn)型。

在跨域智能融合方面,將人工智能引入儲(chǔ)能系統(tǒng)末梢,針對(duì)工商業(yè)儲(chǔ)能在源網(wǎng)荷側(cè)的差異化儲(chǔ)能需求,建立儲(chǔ)能系統(tǒng)、用戶需求、能源市場(chǎng)之間的映射關(guān)系,基于人工智能大模型,制定峰谷套利、電力輔助等運(yùn)營策略,為儲(chǔ)能系統(tǒng)用戶創(chuàng)造最佳的經(jīng)濟(jì)效益。

在全景信息感知方面,建立了以智能傳感測(cè)量為數(shù)據(jù)來源,以多參數(shù)協(xié)同感知為實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的儲(chǔ)能系統(tǒng)全景感知體系;陔娋W(wǎng)波動(dòng)、負(fù)載變化、天氣播報(bào)等源信息,響應(yīng)儲(chǔ)能系統(tǒng)上下游的數(shù)據(jù)傳感、資源協(xié)同、工況響應(yīng)等需求,及時(shí)調(diào)整儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)和充放電策略,最大化發(fā)揮儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行性能,保障儲(chǔ)能系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

在多級(jí)安全互聯(lián)方面,構(gòu)建了覆蓋多體系、多場(chǎng)景、多要素互聯(lián),融合動(dòng)靜態(tài)指標(biāo)的儲(chǔ)能安全評(píng)價(jià)控制體系,開發(fā)了“電芯-模組-電池包-電池簇-儲(chǔ)能柜”的五級(jí)儲(chǔ)能系統(tǒng)安全防護(hù)技術(shù)。按照“算法預(yù)測(cè)-提前預(yù)警-逐級(jí)響應(yīng)”的聯(lián)動(dòng)控制策略,通過人工智能對(duì)電芯溫度變化趨勢(shì)、可燃?xì)怏w濃度閾值等關(guān)鍵安全參數(shù)進(jìn)行自主學(xué)習(xí),優(yōu)化調(diào)控機(jī)制。

人工智能對(duì)鋰電工商業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)的深度賦能,為工商業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行方式、運(yùn)行模式和安全管理帶來了變革性的影響?梢杂行Ы鉀Q傳統(tǒng)工商業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)面臨的盈利模型單一、需求響應(yīng)滯后、安全管理繁亂等問題,顯著提升鋰電工商業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行效率,更有效的助力雙碳目標(biāo)實(shí)現(xiàn)。

本案例技術(shù)已完成人工智能大模型的開發(fā)和配套儲(chǔ)能系統(tǒng)產(chǎn)品的研制,目前已確定多個(gè)工商業(yè)儲(chǔ)能項(xiàng)目并即將落地實(shí)施。通過前期產(chǎn)品認(rèn)證檢測(cè),各項(xiàng)性能指標(biāo)均明顯優(yōu)于傳統(tǒng)同類產(chǎn)品,應(yīng)用前景廣闊。

本案例通過AI賦能開發(fā)的智慧工商業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)具有智能化、高效率、高安全的特點(diǎn),可通過機(jī)器自主學(xué)習(xí)不斷提升儲(chǔ)能系統(tǒng)對(duì)電網(wǎng)和負(fù)載的適應(yīng)能力,優(yōu)化儲(chǔ)能系統(tǒng)的管理控制方法。與傳統(tǒng)工商業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)相比,智能化調(diào)度儲(chǔ)能系統(tǒng)電量可提升20%以上的儲(chǔ)能系統(tǒng)利用率,創(chuàng)造對(duì)應(yīng)規(guī)模的經(jīng)濟(jì)價(jià)值;智能化運(yùn)維可降低儲(chǔ)能系統(tǒng)50%的人工運(yùn)維成本;智能化安全管理可將儲(chǔ)能電芯溫差控制在2℃以下,系統(tǒng)使用壽命提升10%。本案例技術(shù)水平總體處于國內(nèi)領(lǐng)先地位,具有較好的經(jīng)濟(jì)效益;智慧工商業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)提升了新能源的利用率,降低了碳排放,社會(huì)效益顯著。





蜜巢大模型助力市民熱線提質(zhì)增效-助力業(yè)務(wù)效率整體提升80%以上

蜜巢已在包括政務(wù)領(lǐng)域市民服務(wù)熱線、大型企業(yè)內(nèi)部知識(shí)管理與問答、社交媒體智能輿情分析等多個(gè)場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地,為1萬+客戶提供SaaS服務(wù)

聯(lián)影影智大模型研發(fā)應(yīng)用一體化新范式-輔助醫(yī)生書寫病歷和進(jìn)行質(zhì)控,減輕醫(yī)生工作量

在影像科,開發(fā)落地醫(yī)療影像-文本大模型產(chǎn)品,突破傳統(tǒng)的醫(yī)療影像AI模型的研發(fā)范式,實(shí)現(xiàn)從影像到完整報(bào)告的自動(dòng)生成。二是在臨床科室(心外和呼吸內(nèi)科),開發(fā)落地醫(yī)療文本大模型產(chǎn)品

君弘靈犀賦能證券智能化服務(wù)-千億級(jí)參數(shù)多模態(tài)證券垂直類大模型

面向互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)廣譜客戶提供智能化能力服務(wù),面向投資顧問協(xié)助提升綜合服務(wù)能級(jí),并進(jìn)一步結(jié)合數(shù)字人、AI視頻分身等場(chǎng)景構(gòu)建智能化、廣譜式的服務(wù)新模式

基于道客云原生知識(shí)庫平臺(tái)的金融合規(guī)助手-為銀行創(chuàng)新發(fā)展注入新動(dòng)力

對(duì)資源利用情況進(jìn)行優(yōu)化,提高了業(yè)務(wù)效率,為銀行創(chuàng)造了更多的商業(yè)價(jià)值。在商業(yè)模式方面,該項(xiàng)目采用私有化部署方式,確保了數(shù)據(jù)的安全與合規(guī),滿足了銀行對(duì)隱私保護(hù)的需求

基于大模型的正樣本異常檢測(cè)方案-實(shí)現(xiàn)用戶簡(jiǎn)單點(diǎn)擊即可將識(shí)別為異物的物體定義為正常物體

于攝像頭等國產(chǎn)硬件感知設(shè)備,配合自主研發(fā)基于大模型的正樣本檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù),形成整套的解決方案產(chǎn)品;相比于傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型只能檢測(cè)固定類別的異常,本項(xiàng)目靈活使用視覺大模型,可以有效檢測(cè)出未知的缺陷種類

基于大模型的云平臺(tái)智能運(yùn)維系統(tǒng)-支撐云平臺(tái)多個(gè)應(yīng)用方向的智能運(yùn)維管理

設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)回流機(jī)制,能夠在運(yùn)維過程中從海量運(yùn)維數(shù)據(jù)中不斷進(jìn)行處理加工和提煉,反哺專業(yè)運(yùn)維大模型,形成數(shù)據(jù)飛輪

光子·慧營-資管運(yùn)營智能助手-資管運(yùn)營智能助手

項(xiàng)目支持超過300個(gè)API的理解學(xué)習(xí),基座大模型擴(kuò)展識(shí)別能力強(qiáng),支持動(dòng)態(tài)增加API,冷啟動(dòng)準(zhǔn)確率在90%以上,逐步擴(kuò)大其在證券托管及其他金融領(lǐng)域的應(yīng)用探索范圍

豐登種業(yè)大語言模型-拓展了大模型助力生物育種的探索路徑

針對(duì)4000個(gè)主要栽培品種的每一個(gè)基因變異鑒定,針對(duì)250份核心品種的農(nóng)藝性狀和表型問答,對(duì)水稻15個(gè)關(guān)鍵發(fā)育階段的空間組學(xué)測(cè)序和單細(xì)胞組學(xué)測(cè)序數(shù)據(jù)。

法律大模型在智能合同場(chǎng)景中的應(yīng)用實(shí)踐-每年節(jié)約了約130萬分鐘的審查時(shí)間

基于最新的人工智能技術(shù)手段,通過智能合同審查算法和合同知識(shí)圖譜,能夠?qū)崿F(xiàn)智能風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、自動(dòng)比對(duì)兩份合同間的差異及為法務(wù)同事提供一系列智能輔助功能

山海多模態(tài)大模型-基于自建300P算力的Atlas智算平臺(tái)

山海大模型的出現(xiàn),推動(dòng)了國內(nèi)AGI 的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用,為相關(guān)產(chǎn)業(yè)帶來了巨大變革,從效率、成本、體驗(yàn)等多角度,助力千行百業(yè)的智慧升級(jí)

得物AI查驗(yàn)鑒別系統(tǒng)-鑒別結(jié)果吻合度在99.9999%以上

得物AI查驗(yàn)鑒別系統(tǒng)與得物鑒別專家的鑒別結(jié)果吻合度在99.9999%以上,已覆蓋箱包、手表、鞋類、服飾、配飾、奢侈品、戶外運(yùn)動(dòng)、美妝等眾多品類

大模型賦能長(zhǎng)三角教育現(xiàn)代化典型案例的應(yīng)用研究-實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的案例推薦和應(yīng)用

案例庫還能更好發(fā)揮典型案例的引領(lǐng)示范作用,通過總結(jié)長(zhǎng)三角地區(qū)豐富的教育改革實(shí)踐,向世界更好展示長(zhǎng)三角教育發(fā)展實(shí)踐和治理實(shí)踐的顯著成效
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蜜巢大模型助力市民熱線提質(zhì)增效-助力業(yè)務(wù)
聯(lián)影影智大模型研發(fā)應(yīng)用一體化新范式-輔助
君弘靈犀賦能證券智能化服務(wù)-千億級(jí)參數(shù)多
基于道客云原生知識(shí)庫平臺(tái)的金融合規(guī)助手-
基于大模型的正樣本異常檢測(cè)方案-實(shí)現(xiàn)用戶
基于大模型的云平臺(tái)智能運(yùn)維系統(tǒng)-支撐云平
光子·慧營-資管運(yùn)營智能助手-資管運(yùn)營智
豐登種業(yè)大語言模型-拓展了大模型助力生物
法律大模型在智能合同場(chǎng)景中的應(yīng)用實(shí)踐-每
山海多模態(tài)大模型-基于自建300P算力的
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達(dá)觀數(shù)據(jù)智能知識(shí)庫系統(tǒng)-實(shí)現(xiàn)機(jī)器人和知識(shí)
創(chuàng)新奇智工業(yè)大模型賦能制造業(yè)-一款生成式
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