Comprehensive Solutions

CloudPSS平台可提升能源行业客户的分析和决策能力,并赋予客户市场竞争的优势和丰厚的经济收益。CloudPSS掌握了两项核心技术,即云端数字镜像和人工智能决策,提供包含建模仿真、规划设计、教育培训、监控运维和智能调控等功能的综合技术解决方案,全面支撑智能电网和能源互联网的建设和运行。

CloudPSS开放且灵活。用户可免费使用云仿真服务,亦可应需而变,满足不同行业客户的特定业务功能需求。无论是在互联网,或是企业内部,CloudPSS都可以轻松部署,其内核存在于虚拟化服务器中,可适用不同的网络环境,以公有云、私有云以及混合云的形态提供稳定、高效和安全的分析和决策应用。

智能电网行业方案
a) 交直流电网分析业务支撑;

当前,逆变器接口的电源和负载广泛接入电网。同时,直流输电技术在各个电压等级都得到了应用。相应的,电网动态特性也逐步变化,振荡模式和故障后动态受到电力电子器件及其快速控制逻辑影响,表现出更强的非线性和不确定性。因此,为了满足现代电网认知和调控的需求,需要发展更加准确、高效、灵活的仿真分析工具,能够刻画交直流互联电网的复杂潮流改变和电磁暂态动态过程。在CloudPSS平台中,我们提供了最为先进的交直流电网分析工具,包括基于GPU加速的电网潮流、连续潮流、优化潮流分析等功能,以及含有多种类型直流输电的交直流电网全电磁暂态仿真分析功能。通过同多个省级电网展开合作,CloudPSS的仿真分析功能得到了验证和工程应用,帮助他们发现电网薄弱环节、优化电网运行方式和改进系统规划设计方案。

智能电网行业方案
b) 新能源电站精细化建模和仿真;

CloudPSS平台拥有各种新能源发电装备的模型,包括双馈风机、永磁同步风机、光伏电池、逆变器和储能装置等。同时,CloudPSS平台具有GPU加速电磁暂态仿真技术,可以实现大规模新能源电站的无简化详细电磁暂态快速仿真。在CloudPSS平台上,用户可以构建含有数百台风机的风电场算例,研究不同接入拓扑、风速变化和控保参数摄动对电站控制和故障穿越特性的影响。当然,用户也可以构建组串式光伏电站和储能系统,研究光储协同优化配置方案和调控策略。

智能电网行业方案
c) 主动配电网建模和仿真分析;;

越来越多的分布式发电、储能设施、电动汽车以及灵活控制的开关设备被接入到配电网中,使得配电网结构和动态特性更加复杂。CloudPSS平台提供了输配一体建模和仿真功能,可以帮助大型城市电网分析不同故障场景下,关键负荷的电能质量和可靠性,提升优质供电服务水平。同时,CloudPSS平台也帮助电网企业构建数字化配电网仿真模型,用以研究分布式发电接入影响、谐波传播和治理方案、电动汽车有序充放电方案和灾害下弹性恢复策略等问题。

Energy Internet Industry

能源互联网是面向未来的综合能源供给解决方案。为了满足能源互联网系统优化规划设计和运行控制需求,CloudPSS提供了热、电、气等能源网络和关键装备的仿真模型。用户可以构架单一供能网络拓扑,进行随机生产模拟,研究系统优化配置方案。同时,针对园区综合供能系统,CloudPSS提供了多种解决方案。

Education

CloudPSS平台融合了丰富的社交化元素,着力打造基于云仿真的知识分享和教育培训生态系统。一方面,CloudPSS平台通过分享建模知识、共性算例和学习经验,支持能源和电力专业同学的自主学习和探索;另一方面,CloudPSS平台可以无缝接入电工和电气专业网络课程和虚拟实验室环境,成为师生互动、课程建设和演示验证所需的教学工具。

工业物联网行业方案

CloudPSS的云端监控和运维功能适用于多种工业应用场景,包括光伏电站运维、校园能效监控、供能设备缺陷监测和微能源网监控等。通过建立监控工业系统的数字镜像,CloudPSS平台自主开展海量仿真分析,并利用仿真大数据训练人工智能决策引擎,实现精准预测、异常识别和智能调控等关键功能。在人工智能决策引擎支撑下,CloudPSS帮助客户实现复杂工业系统多目标自趋优闭环控制,提高设备可靠性和系统安全性,降低系统损耗,引导合理能源消费,提升能源网络能效水平。

Successful cases
基于NB-IoT物联网的能效管理平台

对校园用能用水情况可进行实时在线监测和计量能源质量监测、自动化节能控制、安全用能管理功能于一体的节约型校园建筑节能监管平台,从管理节能、技术节能两方面提供强力支撑,为校园节能工作提供信息化、可视化、数字化的科学能源管理工具,实现能源管控一体化,达到提高能效、降低能源资源消耗的目的。

能源网络云仿真和优化平台

应用于综合能源监控管理,实现能源分布式能源场景的应用及负荷预测,进而给出综合能源网络系统的运行优化方案。其中,特色的功能在于,平台基于云端高性能仿真的大数据存储和分析技术,使用GPU集群训练深度神经网络,形成运行控制训练人工智能体,驱动系统进行多目标优化调控。

设备云运维管理平台

将运行维护历史经验数据集中,使用机器学习的算法学习设备问题的特征分布,训练分类模型辅助设备运维,大幅提升准确率降低成本。系统以数据库为核心与管理需求相结合,集现代化的管理思想与先进的网络服务技术、云计算技术于一体,进行更加全面、高效的管理。

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