基于AI技术的新能源源-网-荷智能实验系统

基于AI技术的新能源源-网-荷智能实验系统介绍

一、项目概述

适用于《新能源技术》（王如竹主编）、《储能原理与技术》《多能互补与分布式能源系统》《能源互联网》等相关课程。

本产品是一套面向国家“双碳”战略与新型电力系统建设需求的高集成度、AI驱动型综合能源教学科研与应用验证平台。系统深度融合太阳能、风能、氢能、多种储能（电-热-机械）及热泵技术，构建了涵盖“源-网-荷-储”全环节的智能微电网平台。通过深度集成AI智能技术，系统利用多传感器数据采集、边缘计算与云端协同，构建全流程智能化能源管理体系，可实现新能源功率预测、多储能介质协同优化调度、故障智能诊断及能源高效管理，在本科教学实验、研究生科研训练及前沿技术示范验证方面均展现出显著的市场领先性。

本实验系统由新能源发电模块（光伏、光热、风力）、多元储能模块（相变储热、压缩空气、飞轮、抽水蓄能、氢能、液流电池、超级电容、蓄电池）、热泵负荷模块、AI智能储能管理系统及半开放式扩展平台构成。系统完整覆盖从基础原理认知（如光伏IV特性、相变材料热物性）到创新性研究（如基于强化学习的多能协同调度、新型储能介质性能研究）的全链条实验体系，可支撑学生开展从单一设备特性测试到多能互补系统集成的阶梯式实践训练，为能源动力、新能源科学与工程等专业的人才培养与技术研发提供一体化解决方案。

二、核心性能特点

1.  AI深度赋能，构建能源-信息融合的智能实验新范式

系统内置AI智能储能管理系统，构建覆盖“感知-决策-执行”一体化的多能流协同实验架构，实现新能源发电、多元储能与负荷需求的智能匹配与优化调度，为教学科研提供真实的能源互联网应用场景。

2.  高精度状态估计与功率预测

电池SOC估算误差≤±2%，优于行业常规±5%水平，支持SOH实时估计与故障早期预警；

光伏功率超短期预测NMAE<8%（精度>92%），风电功率预测NMAE<12%（精度>88%），支持基于预测结果的滚动优化调度策略验证。

3.  多能协同闭环控制

支持负荷预测–储能充放电–热电联调闭环控制，集成强化学习、粒子群优化等AI算法，可动态优化峰谷电价、需求响应、新能源消纳等多种场景下的系统运行策略，培养学生复杂系统协同控制能力。

4.  大模型驱动的智能辅助教学

集成大模型问答引擎（如DeepSeek），可实时解析实验数据、推荐优化策略、辅助故障诊断，并提供“能源+AI”交叉创新实践环境，支持自然语言交互与实验报告智能生成，提升学生对前沿技术的理解与应用能力。

5.  半开放式架构与灵活扩展能力

系统采用半开放式设计，提供标准化的数据接口与通信协议（Modbus TCP/RTU、OPC UA、CAN等），兼容高校现有采集设备与实验装置，支持灵活扩展新型光伏组件、储能介质（如钙钛矿电池、新体系液流电池）及自研控制算法，为教学科研提供可迭代升级的实验平台。

6.  全流程实验数据可视化与数字孪生

配备可视化能源看板，实时展示光伏/风电功率、各储能单元状态（SOC/SOH/储热容量）、热泵COP、系统碳足迹等关键指标；可选配数字孪生虚拟仿真平台，支持极端工况模拟与控制策略离线验证，实现物理实验与虚拟仿真的深度融合。