國產大模型深度賦能，派諾科技源網荷儲云平臺已全面接入DeepSeek-R1!
發布時間：
2025-02-27
派諾源網荷儲一體化管控云平臺基于SaaS模式，為新能源資產投資商、設備運維商、工商業企業提供全方位的數字化運營服務，可適用于產業園區、商業/辦公、工廠、高速公路等多種光儲充新能源應用場景。
派諾源網荷儲一體化管控云平臺已接入DeepSeek-R1提供的“深度思考”服務，通過DeepSeek-R1大模型與新能源業務場景實現有機結合，打造“新能源AI運營助手”。平臺將大量的新能源電站運營數據通過API接口方式提供給DeepSeek-R1模型進行訓練，提供光伏、儲能等多種場景的運營分析策略。
分布式光伏電站
分布式光伏站點分散，傳統的運維管理方式難以保證光伏電站運行效率，通過DeepSeek-R1模型分析出電站效率及優化改進策略，有效提升電站收益。
DeepSeek分析結果：
1.效率最低的電站：xxx光伏08（日均效率僅2.28 kWh/kWp）。
2.效率低的原因分析
設備故障：逆變器或組件可能老化或損壞，導致發電效率下降。
灰塵積累：與其他電站相比，該電站發電量波動較大，可能因組件表面污垢導致光吸收率降低。
安裝角度問題：若組件安裝角度未優化，可能無法充分利用所在地區的太陽輻射。
3. 改進措施
設備檢查與維護：全面檢測逆變器、電纜和光伏組件，更換老化或故障部件。重點關注1月21日、24日等異常低發電量的日期，排查設備運行日志。
定期清洗組件：制定每月至少1次的清洗計劃，清除灰塵和鳥糞。
優化安裝角度：根據所在地區緯度，調整組件傾角，以最大化接收太陽輻射。
移除遮擋物：檢查電站周邊環境，修剪樹木或調整遮擋物位置，避免陰影覆蓋組件。
加裝監控系統：安裝實時發電監控設備，快速定位異常發電時段，及時響應故障。
4. 預期效果
通過上述措施，預計可將該電站日均發電效率提升至2.5 kWh/kWp以上（提升約10%），年發電量增加超過5萬kWh。
工商業儲能
現有工商業儲能通常使用固定充放策略，難以保證運行效率及收益最大化，通過DeepSeek-R1分析出儲能站運行情況及優化策略，提升儲能運行收益。
DeepSeek分析結果：
根據數據分析，儲能站在部分日期出現負收益，主要原因為：
低效充放電時段選擇：部分日期（如1月24日）在谷時段充電量高，但峰時段放電量極低，未充分利用峰谷電價差。電價波動未響應：未動態調整充放電策略，導致在電價波動較大時收益受損。
二、優化策略設計
基于峰谷電價差異和儲能系統特性，制定以下策略：
1. 預測電價波動：結合歷史電價數據與市場預測，提前調整充放電計劃。例如，若預測次日峰電價上漲，可減少當日放電量以儲備更多電量。
2. 實時調整：通過算法監控實時電價，動態優化充放電決策。
3. 充放電量控制
避免過度充放電：設定充放電量上限，防止電池過度使用（如單日充電不超過容量的80%）。
均衡充放電周期：避免連續多日低效充放電，確保儲能系統處于高效工作區間。
三、實施建議
部署智能控制算法：集成電價預測模型與儲能管理系統，自動優化充放電計劃。
定期維護與數據監控：檢查電池健康狀態，確保充放電效率；實時監控電價與系統運行數據。
政策與市場適配：關注電力市場規則變化（如分時電價調整），動態更新策略。
結論：
通過優化充放電時段、動態響應電價波動及控制充放電量，儲能站月收益預計可提升20%，年收益增加約6,720元。關鍵成功因素在于智能化策略部署與實時數據監控。
未來，派諾科技將持續深化新能源數字化平臺與DeepSeek-R1大模型的結合，應用于儲能電池健康檢測、光伏設備故障預判、微網經濟調度等場景，為企業提供全生命周期的能源數字化解決方案，助力企業提升新能源運營效率。
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