蓝皮书科技 - 以智慧仿真驱动工业未来

解决方案核心理念

以AI仿真为技术基座，构建“感知-预测-决策-执行”闭环智能体系统，深度融合物理机理、市场规则与数据驱动，实现新能源全链条的自主协同优化。

纵向

覆盖“资源评估 → 规划设计 → 生产运行 → 市场交易 → 运维管理”全生命周期。

横向

打通“风电、光伏、储能、氢能、核能、新能源汽车”多能源品类。

核心
平台

多模态数据底座 + 行业大模型 + 高保真仿真器三位一体。

核心应用场景及AI方案

风电：全生命周期智能优化

光伏：从组件到电站的智能穿透

储能：安全与收益双轮驱

氢能：制-储-运-用全链赋能

核能：安全第一的智能守护

新能源汽车：移动能源节点的智能协同

应用场景
- 风资源评估
- 功率预测
- 机组健康管理
- 风场集群控制
AI仿真方案
- 融合气象大模型与CFD代理模型，实现公里级风图谱构建
- 物理信息神经网络（PINN）嵌入大气物理方程，结合卫星云图
- 数字孪生+图神经网络，实时监测齿轮箱、叶片状态
- 多智能体强化学习优化尾流协同控制
应用场景
- 辐照度预测
- 组件级诊断
- 清洁运维优化
- 分布式聚合
AI仿真方案
- 卷积长短期记忆网络（ConvLSTM）融合地基云图与卫星数据
- 基于I-V曲线特征的深度异常检测
- 积灰损失模型+无人机路径规划
- 数字孪生虚拟电厂，实现海量屋顶光伏聚合调度
应用场景
- 热失控预警
- 寿命预测
- 多市场套利
- 液流电池仿真
AI仿真方案
- 电化学-热耦合代理模型，实时预测电芯内部温度分布
- 基于循环数据的时序神经网络（LSTM/Transformer）
- 强化学习交易智能体，在现货、调频、容量市场间优化
- 多物理场代理模型加速电解液流动优化
应用场景
- 电解槽优化
- 材料筛选
- 储运安全
- 加氢站调度
AI仿真方案
- 电化学-热耦合代理模型，实时优化电流密度与温度
- 图神经网络加速催化剂、膜材料高通量筛选
- 泄漏扩散仿真（PINN加速CFD）+ 传感器布局优化
- 需求预测+路径规划智能体，优化氢源匹配
应用场景
- 故障诊断
- 预测性维护
- 燃料管理
- 人因可靠性
AI仿真方案
- 基于图神经网络的传感器信号融合，识别异常模式
- 数字孪生+剩余寿命预测，优化备件与维修计划
- 中子物理代理模型（神经算子加速）实现换料方案快速评估
- 智能体模拟操纵员行为，辅助培训与规程优化
应用场景
- 电池安全
- 充电负荷预测
- 车网互动（V2G）
- 能效优化
AI仿真方案
- 电芯级数字孪生，实时监控热失控风险
- 时空图卷积网络（ST-GCN）预测区域充电需求
- 多智能体强化学习优化车主响应行为与电网需求匹配
- 行驶工况识别+能量管理策略实时优化