在零碳園區追求能源自給與碳中和的進程中，屋頂光伏、地面風機、儲能陣列與地源熱泵等設備僅依靠傳統控制邏輯簡單并聯運行時，冷熱電多負荷的瞬變常引發系統級不穩定：功率缺口無法即時填補，過剩能量無法及時消納，碳排放與運營成本同步攀升。AI智慧能源管理的缺失，正是導致當前系統運行效率低下的核心根源，具體表現為三大挑戰：人工調度響應滯后、設備級信息孤島、技術支撐不足。這些挑戰相互交織，使得園區能源系統難以應對動態變化，綠電消納率低、峰值負荷冗余高、碳排放超標，零碳目標落地困難。
核心挑戰
人工調度的局限性：依賴值班員經驗進行調度，分鐘級響應速度無法滿足系統動態需求。云層遮擋導致光伏出力驟降時，系統未能及時響應，功率跌落引發電壓越限；風機塔筒振動導致功率曲線失真，面臨電網調度問責。人工判斷的滯后性與不確定性增加了設備停機風險和經濟損失。
設備級信息孤島：光伏系統缺乏氣象數據耦合；風電系統激光雷達測風數據與塔筒振動監測數據相互隔離；負荷側生產排程與能源供應系統缺乏交互。孤立運行的子系統將故障前兆淹沒在數據噪聲中，綜合能源管理的整合能力亟待提升。
技術支撐不足：邊緣計算能力薄弱，云端優化策略難以實時下沉；缺乏事件驅動機制，告警信息堆疊而控制策略更新滯后；優化目標單一，導致碳排放、運行成本、用戶舒適度目標相互沖突；缺乏數字孿生驗證環境，控制策略直接作用于物理設備，帶來不可預見的運行風險。
解決方案
智慧能源管理：部署具備AI推理引擎的智慧能源管理系統，實現對冷、熱、電多能流的實時統籌與毫秒級功率平衡，有效填補缺口、消納過剩。系統內置能源領域AI知識庫，融合歷史運行數據、設備特性曲線、氣象預測信息及行業標準規范，為智能決策提供持續學習和優化的知識支撐。
綜合能源管理：實施綜合能源管理策略，構建覆蓋光伏云圖、風機振動、儲能電芯狀態、生產負荷節拍等異構數據源的統一模型，打破信息孤島，提升系統整體可觀測性與可控性。AI知識庫通過持續學習不斷豐富能源設備特性與運行規律，提高預測精度。
智慧能源監控：強化智慧能源監控能力，建立事件驅動機制。告警信息即時觸發控制策略的自動重計算與下發，無需人工干預；所有控制策略在數字孿生環境中完成驗證，輔助降低直接作用于物理設備的風險。AI知識庫中的故障診斷與處理預案為系統安全運行提供保障。
捷瑞數字智慧能源管理系統旨在推動AI與能源管理的深度融合與協同運行，幫助零碳園區突破當前運行瓶頸，實現向自感知、自決策、自優化狀態的演進。
