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XN-CPS / SYSTEM DEEP DIVE

算电系统深化

系统把算力任务视为可调负荷,把储能、分布式电源和传统柔性负荷视为协同资源,通过分时间尺度策略栈完成动态扩容、需量控制与低碳调度。

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算电系统深化
5 级
时间尺度策略栈
4 步
动态容量释放路径
SLA 驱动
业务与能耗联合约束
闭环
预测—优化—执行—校验
MULTI-TIMESCALE STRATEGY

五级策略栈

ms

安全保护

由设备保护和本地控制器完成越限保护、快速切除与硬约束兜底。

s

动态扩容

在变压器或馈线逼近容量边界时,快速释放柔性资源,避免越限。

s–min

需量响应

根据需量窗口、负荷趋势和任务优先级连续调整功率曲线。

15 min

算力潮汐迁移

将可迁移任务引导至绿电充裕、能价更优或容量更宽裕的节点。

day-ahead

日前经济调度

联合预测电价、光伏、储能 SOC 和任务需求,生成次日运行计划。

ADJUSTABLE RESOURCE MODEL

统一描述可调资源

无论是服务器、储能还是充电桩,都用一组工程参数描述其可调能力。

功率边界

额定功率、最小运行功率与当前可用功率决定可调空间。

  • 区分理论容量、在线容量和已承诺容量
  • 预留保护裕量,避免贴近设备极限运行
  • 根据温度、SOC 和故障状态动态修正
P ratedP minavailable

动态特性

调节深度、爬坡速率、持续时长和恢复时间决定策略能否落地。

  • 快速资源负责秒级缺口
  • 慢速资源负责持续削峰
  • 恢复阶段限制功率反弹与任务拥塞
depthrampduration

业务约束

任务 SLA、迁移成本、设备寿命和舒适度共同构成调节代价。

  • 任务分为不可中断、可降级和可延迟
  • 迁移前校验数据位置与运行环境
  • 把电池循环和设备磨损计入成本
SLAcostlifetime
DYNAMIC CAPACITY

不扩容变压器,也能释放业务容量

以 2000 kVA 变压器新增约 400 kW 业务负荷为例,系统按影响从小到大逐级释放容量。

01

暂停低优先级充电

优先调整可延后的充电任务,快速回收非关键功率。

02

储能短时放电

利用储能覆盖功率缺口,保持主供电设备不越限。

03

算力降频限功率

对 SLA 允许的任务降频,形成可预测、可回弹的柔性负荷。

04

迁移或延迟任务

将非实时任务迁移到其他节点或低谷时段,保留关键业务。

OPTIMIZATION ENGINE

优化引擎如何做出决策

每次调度都先满足硬约束,再在可行解中比较经济性、碳排与业务影响,最终输出可解释的动作序列。

输入数据

融合实时量测、短期预测、设备状态、任务队列、电价与碳因子。

  • 负荷与新能源出力预测
  • 储能 SOC、健康度和循环限制
  • 任务优先级、截止时间与检查点状态

约束校核

将配电容量、设备保护、业务 SLA 和现场控制权限作为不可突破的边界。

  • 变压器与馈线容量约束
  • 最小启停时间、爬坡率和温控约束
  • 数据主权、区域与安全域约束

目标函数

在多个可执行方案中综合比较总成本、响应速度、碳排和资源寿命。

  • 购电、需量与偏差成本
  • 任务迁移、延期与性能损失
  • 储能衰减和设备启停代价

策略输出

生成带优先级、有效期、目标值和回退条件的策略,而不是单一开关命令。

  • 目标功率及允许偏差
  • 生效窗口与最大持续时间
  • 失败回退、恢复曲线和核验指标
SCENARIO PLAYBOOK

四类典型业务场景

园区需量控制

预测需量窗口内的峰值风险,联合储能、充电与可延迟计算平滑负荷,降低基本电费和越限风险。

新能源就地消纳

光伏或风电富余时提升可迁移算力任务,出力回落时平滑降载,使算力跟随绿色电力供给。

电网需求响应

按照响应目标聚合多个节点的可调容量,完成策略拆分、执行回执、效果核验和基线对比。

应急保供与削峰

容量紧张或设备异常时优先保障关键负荷,依次调用充电、储能、算力降频和任务迁移。

OPERATIONS CLOSED LOOP

策略执行后的持续校验

执行跟踪

持续比较目标功率与实际功率,识别设备拒动、通信延迟和调节不足,并调用备用资源补偿。

实时偏差备用资源异常告警

基线与效果

以历史同类日、天气和业务负荷建立基线,量化削峰、移峰、绿电利用率与 SLA 影响。

基线模型效果核验收益分析

恢复与学习

调节结束后分批恢复任务和设备功率,将执行结果回灌资源画像和预测模型,持续提高策略可信度。

平滑恢复模型校准经验沉淀
CLOSED LOOP

运行路径

01
预测
电力与算力需求滚动预测
02
约束
校核容量、SOC 与 SLA
03
排序
按调节成本和影响排序
04
执行
多资源协同释放容量
05
恢复
平滑回弹并复盘效果
优化目标

系统不是单纯追求最低电费,而是在供电安全、业务 SLA、碳排、设备寿命和迁移成本之间寻找可解释、可执行的最优平衡。