光储电站AI技术白皮书

光储电站智能化演进及AI技术应用白皮书总结

光储电站智能化演进及发展趋势

全球光储电站智能化演进可分为四个阶段：

1. 信息化起步阶段（2010年以前）：以基础能量转换与离散信息采集为主，依赖人工经验与现场巡检。
2. 数字化奠基阶段（2011~2015年）：基于集中化数据的智能分析初步应用，实现远程可视化监测和基础数据分析。
3. 单点智能化阶段（2016~2025年）：AI算法与核心业务场景深度融合，实现单一场景的算法驱动型单点智能。
4. 智能体阶段（2026年及以后）：AI贯穿光储电站全生命周期，实现全域感知、自主决策、协同与持续进化的智能体阶段。

AI智能体的核心价值在于：

• 全生命周期收益持续优化
• 电网互动友好性显著提升
• 本质安全能力全面增强
• 资产全生命周期价值最大化

AI重塑光储电站全生命周期管理体系

规划阶段：全流程智能寻优

• AI技术实现多目标智能选址、光储容量最优配比、智能造价测算、全生命周期收益仿真，从源头降低投资风险。

建设阶段：数字李生空间重建

• 基于无人机巡检与数字李生技术，实现工程进度、质量、安全的全流程闭环管理，缩短建设周期、降低成本、提升质量。

运维阶段：预测性主动运维

• 基于AI技术的预测性运维体系实现故障提前预警、精准诊断、智能调度与自主处置，推动运维模式从被动响应向主动预防转变。

运营阶段：多智能体自主协同

• 高精度能量预测、动态优化调度与多市场协同决策，全面提升项目全生命周期资产回报率。

自智光储电站系统架构

分布式光储电站系统架构

• 架构定义：端边云融合+大小模型协同的轻量化自智架构。
• 大小模型协同：小模型处理高频任务，大模型解决复杂问题，实现任务驱动的分层智能调度。
• 专业算法：以时序模型为主、MOE（混合专家模型）补位的混合算法体系。
• 智能交互：GUI与LUI协同的伴随式交互新范式。
• 智能协同：从局部场景智能到全局智能，实现运营与运维的深度融合。
• 全链路安全：端边云全链路纵深安全体系，保障系统可靠运行。

地面电站光储电站系统架构

• 架构定义：数字李生筑基，多智能体协同决策。
• 数字李生：从三维可视到物理李生模型，实现全要素、全生命周期高精度预测、动态仿真建模。
• 专业算法：地面电站智能化的核心基石，包括自然语言驱动的语义化运营、高精度预测、故障预警与SOC/SOH精准评估等。
• 智能协同：打破业务孤岛，构筑全域协同能力，实现运营调度策略与运维设备健康状态的深度联动。
• 智能交互：开启电站“数字员工”新范式，实现多业务系统自动拉通、故障智能研判、运行策略化、市场适配。
• 全链路安全：端边云全链路纵深安全体系，保障系统可靠运行。