中国储能网讯：3月23日，由中国化学与物理电源行业协会主办并联合500余家机构共同支持的第十五届储能大会暨展览会（简称“CIES2025”）在杭州国际博览中心召开。
CIES大会以“绿色、数智、融合、创新”为主题，针对储能产业面临的机遇与挑战等重点、热点、难点问题展开充分探讨，分享可持续发展政策机制、资本市场、国际市场、成本疏导、智能化系统集成技术、供应链体系、商业模式、技术标准、示范项目应用案例、新产品以及解决方案的普及和规模化工程应用。
在3月24日上午进行的数智化工商业储能解决方案与商业案例专场中，国网浙江省电力有限公司电力科学研究院电池管理专职汪湘晋做了题为《光储一体化系统数智化关键技术分析》的主题报告演讲。
以下内容根据大会发言整理提炼，仅供参考。
国网浙江省电力有限公司电力科学研究院电池管理专职汪湘晋
感谢大家，我是来自国网浙江电科院的汪湘晋，我分享的主题是光储一体化系统的数智化关键技术分析，主要内容是我们对目前AI大发展情况下，如何应用这些AI技术，融入整个光储一体化系统，实现相应的数字化提升。
我分享的内容分为三个方面：第一，工商业光储发展现状。目前工商业光储处于快速发展的阶段，随着136号文等各种新的政策出来以后，在新的政策和新的人工智能技术发展情况下，光储系统也将出现一些新的技术发展方向，我们要考虑系统的标准设计和快速部署，相应的智能能源管理与动态的策略优化，以及商业模式创新和相关增值服务，包括我们设备的智能运维和智能效率提升等方面。
下面我来介绍对于光储系统数字化转型过程当中的特点思考。我们认为光储系统建设运行中需要解决的以下五个关键问题：
一是规划阶段，我们要明确到底要配多大容量，如何配备这些储能，多大容量来实现投资最大化。
二是随着电力市场，目前不同的功能应用丰富，我们应该应用什么样组合功能来提升收益，来匹配电力市场环境。
三是具体收益到底如何测算。
四是运行策略如何制定，要根据相应市场规则和储能状态进行相继运行策略制定。
五是运维阶段要考虑设备如何实现高效运维管控。
我们也针对规划设计和设备运维和运行调控三个阶段总结了相关的关键技术。我们作为业主比较关注的在运行调控方面，更多的要结合高精度，多尺度的预测，不只是实现光伏预测，在此基础上要考虑多类型电力市场下负荷功能进行相应的策略优化和能量管理。同时在我们设备运维方面，刚才各位专家也提到考虑安全性，以及我们用户侧的工商业储能实际成本和可执行性的角度，我们更多的要考虑到相应的设备状态，健康状态评估，异常检测、故障预警，以及相应的运维仿真和我们运维辅助决策，从这一方面来提升我们用户侧的安全和效率。
同时，我们总结了从过去传统的技术特性，转变到当前新的需求方面的思考。
首先在规划设计，传统的规划定容是针对一些典型的功能场景开展简单的充放电收益或者说简单的测算，随着现在AI技术和不同运行场景越来越多的情况下，我们需要更多的考虑多元运行场景，要融合市场数据，实现典型场景的生成仿真，在前期做更为详细的规划。优化目标的角度，我们也是从单纯的经济性，拓展到考虑设备的非线性的寿命特性进行建模，在经济寿命的协同最优的角度进行相应优化。传统的优化，是一个静态规划模型，基于传统的人工经验，开展基于历史数据，进行现有政策或者说市场进行相应的规划。考虑到现在大模型带来的推理能力提升以后，未来需要通过大模型或者其他的AI技术手段，来对我们未来的潜在政策，市场进行相应的评估和分析，在我们的规划配置过程中，实现动态匹配最新的政策和市场。
运行调控方面，我们认为有三个方面的新的技术特征，传统技术是针对典型的运行功能，以电价导向，制定经验性专家策略。未来情况下，需要根据预测数据，包括实时电价数据进行动态优化，这也是一个未来趋势。同时随着现在整个运营的系统、集群越来越大的情况下，需要从传统的只关注单一的光储系统运行优化，来扩充到通过虚拟电场聚合以后区域协同优化。同时，运行控制架构也要从传统集中式运行架构，考虑到在用户侧实际的可部署性，通过应用轻量化AI终端，融合云边算力模型，实现系统高效运行控制。
在运维方面，前面各位专家提到了，要在大数据上面进行相应的更新，基于传统的电压、电流、温度等数据，加强多模态采集技术的应用，融合电气热声，甚至压力采集数据，开展相应得更为精细化的设备建模，从我们纯电角度进行分析的基础上，对我们电化学特性进行更为准确的分析。同时也是从传统的被动的人工运维，基于多模态的运行数据，构建多维度的健康状态评价模型，实现主动预警。在专家经验运维方面，储能作为目前的新型设备，尤其是在我们工商业现场，运维人员经验并不是特别足，未来需要融入基于过去历史的典型数据，基于专家经验形成可推理的专家AI智能模型，来指导运维决策。以上是我们对于未来技术发展方向方面的思考。
在数智化技术方面，我们也做了一些工作，我们团队在三个技术方向上，做的一些技术攻关和产品介绍。首先是储能规划设计软件，这个软件我们一直在持续开发，随着AI技术上来以后，我们对系统进行不断迭代升级。主要做的功能是储能的优化配置和运行优化，优化配置主要是在储能的前期规划，通过我们的一些测算优化得到储能容量功率和相应配置方案，进行全寿命周期经济性分析。运行优化主要是指导储能的多功能最优运行，我们从日前角度提出相应的响应策略和运行方案，主要是针对储能在不同场景下的复合功能应用，开展最优运行策略优化。此外，还具有灵敏度分析功能，主要是通过改变不同的参数，来分析我们策略和配置方案的可行性和未来的经济性。这里面包括我们典型功能选取，我们对于用户侧、源侧和网侧相应的规划进行相应的测算。能够对典型日运行曲线进行详细地分析，包括全生命周期的现金流分析。
运行调控方面，建立了智慧光伏的全景效能平台，主要功能是实现我们多尺度的预测，包括我们分布式光伏的短期，超短期的功率预测，在这个基础上我们能够实现分布式光伏集群功率预测，同时我们也是具备多时间尺度的全景态势感知。目前这个平台已经接入了省内600余座分布式光伏电站，通过此平台，能够支撑电网调度等功能，后续也会提供相应的分布式光伏的智慧运维解决方案等一系列功能。
这里重点介绍面向“双碳”目标点线面分布式光伏的预测体系，从传统的分布式光伏单站点预测，我们通过集群聚合的分析模式，我们也不断拓展到台区预测，10KV线路级预测，以及整个区域的预测。预测的时间段也包括超短期，短期，中期等不同的时间尺度。基于多时间尺度预测模型，提出了轻量化分布式光伏预测的云服务解决方案。通过应用数字化技术能够实现面向用户的规范化的快速部署，通过云服务体系，可以实现可持续，可动态的更新，整体的预测精度优于国标三到五个点。
在实现了预测基础上，我们开发了光储系统的能量管理系统，这个系统目前也是和交通集团进行合作，主要是在服务区进行相应运行管控，在保证充电成本最低的情况下，能够实现多主体经济性最优。这涉及博弈的优化过程，我们通过多主体合作的利益协同优化模型，实现了这个功能。
最后是我们储能电站数字孪生系统，这是针对智能运维进行相应的功能开发，主要也是依托我们的建模仿真技术，实现多物理场的仿真，包括电气热多物理场的仿真，同时开展相应的大数据分析和物联网主数据管理工作，主要实现功能，包括多维状态估计，安全态势感知，我们的智能高效运维。
这里面重点介绍的是云边协同体系，边端是储能实际的站点，在站点内对于状态评估需求是非常高，需要具备高实时性的状态评估。而实际上边端设备属性，是低算力和小内存的现状，因此，需要通过云端数字孪生体大算力和高内存，对我们边端不友好场景预测精度进行相应的提升和补充。以下是我们整个系统的界面，通过三维可视化界面，实现了电舱的多物理场仿真，包括多维运行信息的采集，以及未来的状态预测。
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