（一）云边协同架构：采用先进的云边协同技术，将部分数据处理和控制功能下沉到边缘设备，实现数据的快速处理和本地决策，减少数据传输延迟，提高系统响应速度。同时，边缘设备与云端平台保持实时通信，将关键数据上传至云端进行存储、分析和深度挖掘，实现数据的集中管理和全局优化，兼顾了系统的实时性和智能性。

（二）多能源接入与融合：具备强大的兼容性，能够无缝接入多种能源设备和系统，包括不同类型的分布式电源（光伏、风电、水电等）、储能装置（锂电池、铅酸电池、超级电容等）、各类用电负荷以及电网系统。通过统一的数据接口和通信协议，实现对多能源的集中管理和协同优化，促进能源的互联互通和互补利用，构建多元化的能源供应体系。

（三）大数据与 AI 驱动：依托大数据技术，对海量的能源数据进行高效存储、清洗、分析和挖掘，提取有价值的信息和知识。结合人工智能算法，如机器学习、深度学习、强化学习等，实现能源系统的智能预测、优化调度、故障诊断和自愈控制等功能。AI 技术能够不断学习和适应能源系统的动态变化，持续优化控制策略，提高能源管理的智能化水平和决策科学性。

（四）安全可靠的系统设计：高度重视系统的安全性和可靠性，从数据传输、存储、处理到设备控制等各个环节，都采取了严格的安全防护措施。采用加密通信技术保障数据传输安全，多重身份认证和访问控制机制确保用户权限管理严格，数据备份与恢复策略防止数据丢失。在系统架构设计上，具备冗余容错能力，关键设备和模块采用冗余配置，确保在部分设备出现故障时系统仍能正常运行，为能源系统的稳定运行提供坚实保障。

二、功能概述

（一）数据采集与实时监控：通过在各类能源设备及关键节点部署传感器和智能监测装置，平台能够实时采集电力、光伏、风电、储能等多种能源数据，包括设备运行状态、能源产量、消耗功率、电能质量等信息。并以直观的可视化界面呈现，如 2D 组态图、动态数据曲线、实时仪表板等，让用户对能源系统的运行状况一目了然。

（二）智能优化调度：基于大数据分析和人工智能算法，平台可根据能源价格波动、实时负荷变化、设备性能状态以及电网调度指令等因素，动态生成最优的能源调度策略。例如，在电价低谷时段控制储能设备充电，高峰时段放电，实现峰谷套利；根据光伏发电量和用电负荷，智能调节光伏逆变器的输出功率，最大化利用清洁能源，提升能源利用效率，降低用能成本。

（三）故障预警与诊断：利用机器学习和数据挖掘技术，对采集到的大量历史数据和实时数据进行分析建模，设定各类设备和能源参数的正常运行阈值。一旦监测数据超出阈值范围，系统立即触发预警机制，通过短信、邮件、平台弹窗等多种方式通知运维人员。同时，结合故障诊断模型，快速定位故障原因和位置，提供详细的故障处理建议，帮助运维人员及时解决问题，保障能源系统的稳定运行，降低设备故障率和维修成本。

（四）能源数据分析与预测：平台对长期积累的海量能源数据进行深度分析，挖掘数据背后的规律和趋势。通过数据统计、对比分析、相关性分析等手段，生成能源消耗报表、能效分析报告、设备运行效率评估等，为用户提供决策依据。此外，运用时间序列分析、神经网络等预测模型，对未来一段时间内的能源需求、发电量、设备故障概率等进行精准预测，帮助用户提前做好能源规划和设备维护安排，提高能源管理的前瞻性和科学性。

（五）碳排管理与绿色能源追踪：在 “双碳” 目标驱动下，平台具备完善的碳排管理功能。实时监测企业或项目的碳排放情况，根据能源消耗数据和碳排放因子，精确计算碳排放量，并支持碳排放的统计、同环比分析，生成月度、年度碳排放报表。同时，对绿色能源的生产和使用进行追踪记录，帮助用户了解清洁能源在能源结构中的占比及使用情况，助力企业实现绿色低碳转型，积极参与碳交易市场。

（六）虚拟电厂运营支持：作为未来能源发展的重要方向，平台为虚拟电厂的运营提供有力支撑。通过整合分布式能源资源、储能系统和可控负荷，实现对这些分散资源的统一协调控制和优化调度。参与电力市场交易，根据市场价格信号和电网需求响应，灵活调整能源输出，为用户创造额外的收益，同时提升电网的灵活性和稳定性，促进能源资源的优化配置。

三、平台介绍