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節能服務


收集終端用戶工藝級別的用能數據,利用大數據通過客觀獨立的評價體系及規范分析用戶用能特性,區別基礎負荷與生產負荷:
用戶可根據分析結果建立用能模型,結合實時的氣象數據,排產計劃檢修安排等因素計算出合理的能耗: 平臺集合發電側及用電側雙向信號在云端提供能效服務,建議用戶開啟或者關閉哪些設備,例如照明、空調、采暖、其他可中斷負荷,以匹配負荷曲線與電價曲線,最大限度的節省用電成本。

智能用電服務


  • 行業水平,用戶可在平臺查閱在行業內能耗水平模擬仿真,利用大數據對生產過程建立虛擬模型,仿真并線化生產流程,當所有流程數據在系統中重建時,這種透明度將有助于用戶探索節能空間;
    節能改造可通過設備改造或分布式能源形式優化用電成本。

  • 為發電側和用電側提供各種規模的電力消耗預測,用該預測來優化電網運行,實現發用電互補,并通過靈活的需求管理計劃實現有序用電。
    通過數據采集實現行業特性或用電特性劃分,更加有效的進行需求側管理。

電力市場數據服務

輸入對手歷史報價參數、成本函數參數、機組容量約束、用電負荷需求

將所有參與電力市場的參與方虛擬為智能機器人或智能自主體,模擬各自主體可能的報價邏輯和算法進行虛擬交易,用于事前對真實的電力市場動態環境進行模擬仿真。在保障電力供應安全前提下,通過迭代計算,設計出各主體參與電力市場的最優策略,為用戶提供決策判據。
針對各交易平臺發布的各項競價交易以及客戶的風險偏好可自定義的電力交易策略,系統給出用戶在未來莫時間段的買賣電策略建議。

電力市場數據服務

分析了新能源汽車的充電管理模式,即價格最優和環保最優
研究了新能源汽車基礎用電量和可管理用電量的數學模型,建立了不同沖放電策略的電價經濟模型和可再生能源模型,并通過案例具體計算驗證。
結合數學模型和計算案例論證了電力市場響應式充放電方法在經濟、技術以及政策角度上的可行性,為這種智能管理方法的實施提供了理論支持。
探討了電力市場響應式充放電方法對于全社會和環境保護方面的重要意義。
價格最優每年可節約15%充電費用。

售電套餐


基于平臺其他配套模塊,利用大數據挖掘對用戶特性和需求細分化和層次化,為售電公司提供定制化的售電套餐設計,提高售電公司競爭力。

江蘇省某企業用電量一個億,通過用電量優化服務,將10%的高峰負荷轉移至用電低谷,按風峰谷電價4:1計算將節省675萬的電力成本。

環境成本管理

   

結合電力市場分析,預測可再生能源與煤電的年度發電量比例,判斷綠色證書市場供需關系。為用戶提供綠證價格預測交易決策等咨詢服務。結合耗能分析,提供清潔能源使用占比的認證服務。

結合能源模塊,為企業提供碳交易策略

假設綠色證書將完全替代可再生能源補貼,平均風電補貼強度為0.21/度計,一個火電廠每發一億度電,則需要購買價值2100萬元的綠色證書。通過撮合服務使成本降低0.01/度,每一億可節省100萬元。
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