当前，AI技术已经越来越多的融入到我们的工作和生活，并且随着技术的日新月异，AI能够处理的问题范围也愈发广泛，带来了便捷，提高了效率。

 

那你是否想象过，有一天在光伏工程领域能够使用AI来完成项目的选址、设计、仿真、优化、财务模型等工作。你只需要指定目标并告诉AI，剩下的工作都由AI自主完成？RatePower 的AI工具Power Analyst测试版已经推出并上线，供用户们测试使用和经验反馈。

 

让我们来简单看看这个Power Analyst能为我们做些什么。

 

 

现在的光伏项目选址，能否并网才是关键，接入电网的哪个节点、哪个变电站，更有可能快速获得项目并网许可，需要研究和判断配电运营商（DSO）与输电运营商（TSO）规划中的电网裕度。尤其要通过推算“输配协同总可用容量”与“纯配网可用容量”之间的容量差值，以此判断该节点是否已完成电网升级，或是补强改造计划即将落地。

 

进入RatePower，直接在Power Analyst工具中告知AI我们的需求：

“我计划在丹麦开发光伏 + 储能项目，选址是首要问题。并网获批的可行性与审批速度是核心要素。我手上已有配网运营商（DSO）产消容量数据集，能否据此筛选出因变电站补强改造规划落地，从而实现并网更快、成本更低的区域？”

 

并将相关资料提供给AI，如以下视频所示。

 

△ Power Analyst视频演示1

可以看到，在接到基本的需求后，Power Analyst结合自身数据模型和用户所提供的数据，自主完成了项目的选址和项目的初步规划设计，并给出了下一步工作的建议。

现在，我们为AI提供2025 年 DK1（西丹麦竞价分区）日前市场日内峰‑谷价差。并告诉AI：

“关于资本投入（CAPEX）输入参数，我已从公开渠道搜集到相关信息可作为假设条件。能否在RatedPower平台中搭建一套CAPEX模板，供仿真计算使用？用于调度分析的电价预测数据见附件 CSV 文件，内含丹麦日前市场全年8760h时序电价。”

在电价以及CAPEX（资本投入）模板数据的基础上，Power Analyst工具可自主进行更进一步的仿真优化计算、包括储能在内的方案调整，以及财务分析。如以下视频所示。

 

△ Power Analyst视频演示2

可以看到Power Analyst自行计算出了项目的LCOE、NPV、IRR、投资回收期、ROI，并提出了基于丹麦 DK1 价格曲线做电价套利的储能配置及日均循环次数等。同样也提出了后续工作建议。

在此基础上，我们再次在Power Analyst中对AI提出工作要求，输入：

“基于 DK1 电价曲线，测试 2h、4h、8h储能时长方案，对比哪一方案收益最高。”

△ Power Analyst视频演示3

视频中可以看到，AI迅速进行了分析，并列表给出了分析结果。

按内部收益率IRR对比：8h时长方案略占优势，但优势极小（10.04%，4h方案为9.97%）；二者均显著优于2h方案（9.10%）。按项目总价值（净现值NPV）对比：8h方案优势明显（6000万欧元），原因是在相近收益率水平下投入了更多资本金。按资本效率（ROI 投资回报率）对比：4h方案最优（1.79），而 8h方案反而回落至1.76。

在此条件下，若资本金受限，或追求单位投资获得最高回报：4h时长为最优平衡点（ROI最高，IRR接近峰值，能够获取绝大部分套利潜在收益）；若资金充裕、目标最大化项目总价值：8h方案拥有最高NPV，IRR也小幅领先；但4h以上新增的储能容量仅能取得项目平均收益率，无法获得超额收益。

 

通过以上内容我们可以看到，RatedPower的Power Analyst工具可称之为“AI智能自主光储设计平台”。不同于传统的一次输入、一次输出的一问一答模式，其可实现指定目标后，自主完成一系列任务，包括选址、设计、优化、财务分析等，并且可通过对话形式进行交互，极大的降低了专业软件的使用门槛，更加方便友好。如果对Power Analyst感兴趣，想体验AI设计的畅快感觉，可联系进行体验。

 

联系方式：

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