CASE STORY
项目详情
新能源场站 AI 智能化升级：边缘 AI 感知、多智能体协同决策、虚拟电厂 VPP 调度与数字孪生可视化四层架构，AIoT 全域物联接入，实现场站少人值守与市场化协同调峰。
01
项目背景
新能源场站地处偏远、设备体量大，值守成本高且出力波动难以预测。
- 光伏与风电设备数量多、分布广，人工巡检覆盖不足
- 出力受天气影响波动大，参与市场化交易与调峰需要更精准的预测
- 场站数据分散在多个厂家的监控系统中，无法统一分析
02
建设内容
按四层架构建设：边缘 AI 感知、多智能体协同决策、虚拟电厂 VPP 调度与数字孪生可视化。
- AIoT 全域物联：场站设备统一接入，多协议适配与数据标准化
- 边缘 AI 感知：部署边缘算力，就地完成设备状态识别与异常初判
- 多智能体协同决策：多智能体分工处理巡检、诊断与调度建议
- 虚拟电厂 VPP：聚合场站可调资源，参与电网协同调峰
- 数字孪生可视化：场站三维孪生体，出力、设备与告警一屏呈现
03
交付与成效
项目自 2024 年 10 月启动至 2025 年 10 月交付，成为西北区域首个该架构的示范样板。
- 场站由「有人值守」转向「少人值守」，值守人力投入下降
- 设备异常由边缘 AI 就地识别，告警响应更快
- VPP 调度支撑参与市场化调峰，提升场站综合收益
- 项目在西北区域形成可复制的智慧场站建设样板
04
实施方法
新能源场站的 AI 化，前提是数据能统一、算力能下沉。
- 数据标准化先行：统一各厂家设备的数据模型，AI 才有可用的输入
- 边缘与云端分工：实时性要求高的判断放在边缘，需要全局数据的分析放在云端
- 人机协同而非无人化：AI 给建议、人做决策，关键操作保留确认环节
- 以收益衡量：调度与运维能力的价值最终体现在发电收益与人工成本上