【Axure】AI能源管理系统高保真原型

兼容性提醒：此作品只兼容Axure RP 11及以上版本，低版本软件无法使用。

原型包括：PC端，小程序端

针对新能源光伏、充电桩、换电站等场景的AI能源管理系统，本质上是一个云边端协同的“虚拟电厂”控制中枢。它不再是被动的数据展示平台，而是一个具备自主决策能力的智能体。

以下从核心架构、关键功能、运行逻辑及价值四个维度为你介绍：

一、 核心架构：云边端三级协同

这类平台通常采用分层架构以应对高实时性与高并发的需求：

• 终端层（设备端）：包括光伏逆变器、储能电池簇、充电桩/换电柜、电表、温控传感器等。这一层的核心是解决不同品牌、不同老旧协议（如Modbus, CAN, 104规约）的接入问题，实现毫秒级的数据采集与控制指令下发。
• 边缘层（站控大脑）：这是AI落地的关键。在场站本地部署边缘计算网关或本地控制器。当网络抖动时，边缘层可独立执行“防逆流”、“削峰填谷”等保护性策略，保障场站安全。
• 云端层（运营大脑）：负责全局数据汇聚、长周期预测模型训练、资产管理和多场站协同调度。

3. 智能调度与策略优化

基于预测数据，系统自动生成最优控制策略：

• 二、 核心功能模块

  1. 多能流实时监控与“源网荷储”协同

  将光伏（源）、储能（储）、充电桩/换电（荷）整合在一个拓扑图中。系统不再是孤立地看每个设备的运行状态，而是实时监测实时功率、SOC（电池荷电状态）、母线电压，自动判断当前场站是处于“富余”（光伏大发且无人充电）还是“缺额”（充电高峰且阴天）状态。

  2. AI赋能的预测能力

  这是与传统能源管理系统的本质区别

• 光伏预测：结合当地气象局的高精度天气预报（辐照度、云层移动路径）、历史发电数据，通过深度学习模型预测未来24小时或72小时的发电曲线，精度通常可达90%以上。
• 负荷预测：基于历史充电订单、节假日规律、周边交通热力图，预测未来时段充电桩的功率需求和换电站的电池周转率。
• 削峰填谷：在电价低谷期（如夜间）自动给储能充电；在电价尖峰期或充电高峰期，由储能放电供桩使用，降低购电成本。
• 需量管理：对于有两部制电价的场站，AI实时监控15分钟滑动平均功率，当预测到需量即将超过申报值时，自动降低充电桩功率或调用储能放电，避免产生高额的需量电费罚款。

4. 资产健康管理与安全预警

利用AI算法分析设备的历史运行数据，实现预测性维护。例如，通过分析充电模块的温升速率、电压纹波，提前识别出“即将损坏的充电模块”或“存在热失控风险的电池包”，将事后维修变为事前预警，降低运维成本。

• 防逆流控制：当光伏发电量超过场站消纳能力，即将向电网倒送电时（部分地区不允许），系统毫秒级响应，自动降低充电桩功率或让储能充电，确保关口表不为负。