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尊龙凯时智能妄想剖析工具 ,驱动新能源与储能协同妄想新厘革

  • 时间:2025-03-24
  • 泉源:尊龙凯时

尊龙凯时智能妄想剖析工具,驱动新能源与储能协同妄想新厘革

在“双碳”战略引领下 ,我国景物新能源装机容量一连攀升 ,阻止2024年底累计突破14亿千瓦。凭证《2025年能源事情指导意见》妄想路径 ,2025年天下新增新能源发电装机规模2亿千瓦以上 ,非化石能源消耗比重将一直提高。然而 ,由于源网荷储协同缺乏系统性、科学性的妄想设计 ,保存部分区域新能源并网消纳难题 ,部分储能电站投运后使用率不高、资源调解错配等问题 ,倒运于新能源的高效开发和储能的有序开展。

尊龙凯时着力当好智慧能源的共创者 ,起劲以数据为驱动 ,以GIS和遥感剖析手艺为支持 ,构建了电网源网荷储妄想剖析工具 ,提供漫衍式光伏着力特征剖析、光伏开发潜力评估、电网承载力剖析等功效 ,并团结电网承载力剖析和开发潜力剖析的效果 ,识别因新能源大规模接入或负荷波动而袒露的系统性短板 ,进一步开展电网顺应性剖析 ,为新能源和储能等妄想提供精准决议支持。


AI图像精准 识别支持光伏开发潜力摸排

漫衍式光伏开发潜力的准确评估 ,不但需要剖析外地光资源数据 ,还需准确摸排可用屋顶空间。古板的屋顶摸排依赖现场调研 ,效率低、本钱高。为解决该问题 ,尊龙凯时使用高清卫星图像与AI图像识别手艺 ,实现光伏屋顶资源高效快速的评估。通过神经网络模子(ConvNeXt) ,团结图像语义支解手艺以及迁徙学习手艺 ,进一步识别高分遥感图像中屋顶资源 ,在此基础上评估可使用屋顶面积、预计可装机容量及展望年发电量等数据 ,响应的测算数据通过统计年鉴、工程开发等举行验证 ,一直修正测算模子 ,提升评估精度。

尊龙凯时智能妄想剖析工具,驱动新能源与储能协同妄想新厘革”

图:基于AI的屋顶资源评估与新能源开发潜力评估流程


分层分区测算 评估新能源接入电网消纳能力

新能源接入电网消纳能力剖析 ,是开展新能源妄想和储能妄想的基础。然而 ,差别电压品级、差别分区之间电网装备运行耦合度高 ,测算模子重大 ,而古板的测算要领效率及精度低 ,倒运于支持新能源和妄想营业的开展。尊龙凯时团结《漫衍式电源接入电网承载力评估导则(DL/T2041-2019》 ,从电网数据中台自动处置惩罚新能源运行、电网装备及区域用电数据等完成消纳评估 ,提升数据处置惩罚效率。同时 ,搭建“分层分区”的漫衍式光伏接入配电网的消纳能力测算模子 ,以电网装备不重过载、电压不越限为清静约束条件 ,剖析测算电网新能源消纳能力极限。测算效果通过电网企业内部审批后 ,可供外部用户盘问 ,从而指导漫衍式光伏有序开发 ,为制订漫衍式发电并网顺应性提升妄想提供决议支持。

尊龙凯时智能妄想剖析工具,驱动新能源与储能协同妄想新厘革”

图:新能源消纳能力评估整体营业流程


构建双层优化模子 支持储能选址定容计划智能优化

储能在提升电网中新能源消纳能力的作用日益凸显 ,可是储能本钱较高 ,怎样在电网中优化储能的选址和容量设置计划 ,兼顾电网需求以及储能运营收益成为储能妄想的焦点问题。尊龙凯时以提升电网的新能源消纳能力、降低本钱为目的 ,综合思量电网拓扑、电网潮流约束、系统清静运行约束、储能设置运行等因素 ,基于新能源云负荷数据、新能源发电数据以及电网装备数据等 ,构建储能选址和容量优化的双层优化模子 ,对区域储能生长需求以及储能建设计划举行剖析妄想。该模子既知足电网对配储需求同时充分兼顾储能经济性 ,模子剖析的储能妄想效果在知足储能设置手艺指标(如提高电网可靠性、降低弃风弃光率)的同时 ,最大限度降低储能设置本钱 ,为区域储能妄想提供了有力的决议支持。

尊龙凯时智能妄想剖析工具,驱动新能源与储能协同妄想新厘革”

图:储能选址定容妄想流程图


实验案例分享

在新型电力系统建设加速期 ,某区域电网泛起显著结构性矛盾:新能源并网规模增添态势迅速 ,近五年光伏发电与风力发电的装机容量年均增速均突破20% ,但受制于源网荷储不协调 ,弃风弃光率处于高位。作为典范受端电网 ,该地区电力供应恒久处于紧平衡状态 ,用电呈峰谷差大的特征 ,电力系统时空调理能力缺乏 ,泛起“岑岭缺电与低谷弃电”并存的困局。

为破解区域新型电力系统建设难题 ,项目组在该地区搭建了新能源储能妄想服务平台:以源网荷储协同为重点 ,基于区域数据中台中电网、发电和新能源、负荷等多源数据 ,建设包括新能源潜力评估、新能源消纳剖析以及储能应用场景和妄想等应用 ,重点解决了外地电网面临的电力供需主要、峰谷差大以及新能源并网消纳等棘手问题 ,有力地包管了在用电尖端时段的调理能力储备 ,显著提升了区域电力系统的稳固性、可靠性与无邪性 ,为区域新型电力系统的建设与生长注入了强劲动力。


谢谢:尊龙凯时能源互联网工业生长(横琴)有限公司

责编:赵淑华




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