一、項目介紹

新能源汽車普及推動充電樁、光伏、儲能在高速服務區(qū)規(guī)模化布局，促使高速能源體系從“單一用電負荷"向“源網(wǎng)荷儲一體化"轉型。這一變革重構路衍經(jīng)濟能源邏輯，適配場景的新能源技術集成與管理模型成為保障系統(tǒng)安全、提升效率的關鍵。

舜通光儲充數(shù)字孿生管理平臺，核心是“物理場景數(shù)字化映射 + 全流程智能管控"。我們經(jīng)現(xiàn)場勘查、無人機航拍、數(shù)據(jù)采集等前期準備，通過建模、3D可視化開發(fā)、數(shù)據(jù)處理，用數(shù)字孿生3D可視化技術1:1還原現(xiàn)場布局與設備狀態(tài)，構建“實時采集 - 動態(tài)反饋 - 智能決策"閉環(huán)。平臺接入光伏、儲能、充電關鍵數(shù)據(jù)，經(jīng)算法優(yōu)化轉換效率、存儲策略與負荷分配，實現(xiàn)全鏈條精準調(diào)控，兼顧高效、穩(wěn)定與安全。

系統(tǒng)功能多層協(xié)同：以3D可視化展示設備與參數(shù)；模擬能源流轉輔助運維；監(jiān)控異常并預警；生成調(diào)度方案，實現(xiàn)削峰填谷與供需平衡，利用清潔能源、降低成本。

二、技術實現(xiàn)

1. 3D模型制作與編輯

通過blender建模軟件對航拍圖片進行建模，模型制作完以后，對模型空間結構進行二次命名確認，便于web端解析處理。

2. 模型結構交互配置

根據(jù)模型場景及項目需求，對模型結構及交互功能進行結構化數(shù)字處理。

模型機構處理：通常是處理場景中同類型重復渲染的模型，對模型進行抽取編號，通過配置模型結構信息，如模型相對坐標，模型特征、模型材質、模型貼圖、模型特定屬性等；極大的提高模型在場景中的渲染速度，提升加載速度；也為模型交互提供必要參數(shù)。

交互配置：根據(jù)項目需求，交互功能主要有模型點擊、模型變色、模型報警、模型運動、場景切換等。

3. web平臺Threejs渲染引擎

Web平臺Threejs渲染引擎以WebGL為基礎，依托Threejs架構，先進行配置文件解析與模型加載，再完成場景、相機、渲染器、燈光等組裝模型；平臺前端經(jīng)Canvas渲染，支持用戶拖拽、縮放等交互，可實現(xiàn)點擊模型彈窗小模型、實時數(shù)據(jù)刷新等功能，還能通過業(yè)務二次開發(fā)（提供交互API），達成小模型彈窗、報警變色等拓展交互，構建出具備豐富交互與可視化能力的渲染系統(tǒng)。

三、功能展示

1. 光伏發(fā)電

平臺支持多類型數(shù)據(jù)接口（如逆變器RS485、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關），實時采集并解析光伏陣列中每臺逆變器的運行參數(shù)，包括但不限于累計發(fā)電量、實時發(fā)電功率、當日發(fā)電量、功率曲線、設備溫度等，并將這些數(shù)據(jù)精準映射到3D模型中的對應光伏板組件上 —— 用戶點擊任意光伏板模型，即可彈窗顯示其關聯(lián)逆變器的詳細數(shù)據(jù)。

同時，模塊具備數(shù)據(jù)趨勢分析功能，可自動生成單日/月度/年度發(fā)電量曲線，對比歷史同期數(shù)據(jù)，輔助運維人員判斷光伏系統(tǒng)效率是否達標。當出現(xiàn)發(fā)電量驟降、逆變器離線等異常時，系統(tǒng)會聯(lián)動設備報警模塊，觸發(fā)光伏板模型變色（如變?yōu)榧t色），并同步推送異常原因初步診斷（如“可能因遮擋導致逆變器12功率偏低"），提升光伏系統(tǒng)的運維響應效率。

2. 車輛充電

數(shù)字孿生場景中，充電車輛與樁的狀態(tài)實時映射：車輛模型動態(tài)顯示荷電進度（SOC），充電樁以顏色標識工作狀態(tài)（綠常、黃預警、紅故障），同步呈現(xiàn)實時功率。系統(tǒng)聯(lián)動光儲數(shù)據(jù)，自動調(diào)配能源 —— 光伏盈余時提升充電功率，峰時優(yōu)先調(diào)用儲能供電，谷時為儲能補電，還支持遠程啟停、故障預警，高效匹配 “光-儲-充" 協(xié)同，提升綠電消納與充電可靠性。

3. 場景切換

場景切換功能基于數(shù)字孿生的動態(tài)建模能力，實現(xiàn)物理場景與虛擬場景的實時聯(lián)動，為能源調(diào)度提供多維度環(huán)境適配支持。

系統(tǒng)通過對接當?shù)貧庀笳緦崟r數(shù)據(jù)（溫度、光照強度、降水概率等），自動觸發(fā)場景模式切換，涵蓋白天/夜晚、晴天/陰天/雨天/雪天等典型場景；同時支持手動切換模式，供運維人員模擬如暴雨、沙塵暴天氣下的能源系統(tǒng)運行狀態(tài)。

該功能通過環(huán)境與能源系統(tǒng)的可視化關聯(lián)，讓調(diào)度人員能更直觀地預判不同場景下的能源供需平衡，提前制定應對方案。

4. 視頻監(jiān)控

視頻監(jiān)控功能實現(xiàn)了物理場景攝像頭與數(shù)字孿生3D模型的空間融合，構建 “虛擬場景 - 實景畫面" 的聯(lián)動監(jiān)控體系。

平臺通過SDK對接服務區(qū)內(nèi)的高清攝像頭（覆蓋光伏區(qū)、儲能站、充電樁群、配電室等關鍵區(qū)域），將實時視頻流嵌入對應的3D模型位置 —— 例如，用戶點擊模型中的 “充電樁3"，系統(tǒng)會自動調(diào)取該充電樁正前方攝像頭的實時畫面，清晰查看車輛充電狀態(tài)、槍頭連接情況等細節(jié)；點擊 “儲能站" 模型，則可切換至站內(nèi)全景攝像頭畫面，監(jiān)控儲能電池組的運行環(huán)境。

5. 設備報警

設備報警功能通過實時監(jiān)測關鍵設備的運行參數(shù)，構建 “異常識別 - 分級預警 - 聯(lián)動處置" 的閉環(huán)管理機制，保障能源系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行。

系統(tǒng)預設多類設備的報警閾值（如逆變器電流上限、儲能電池溫度上限、充電樁電壓波動范圍等），通過傳感器實時采集數(shù)據(jù)并與閾值比對。當出現(xiàn)異常，系統(tǒng)會立即觸發(fā)報警。

通過該功能，設備異常的發(fā)現(xiàn)與處置時間較傳統(tǒng)人工巡檢縮短60% 以上，大幅降低因設備故障導致的能源中斷風險。

四、項目應用價值

該項目通過數(shù)字孿生與光儲充協(xié)同控制，實現(xiàn)能源利用效率與運營效益的雙重突破：

經(jīng)濟價值：整合光伏、儲能與充電需求，動態(tài)調(diào)配能源流向 —— 光伏盈余時提升充電功率，峰時優(yōu)先調(diào)用儲能供電，谷時為儲能補電，顯著降低電網(wǎng)購電成本。例如，類似項目通過光儲協(xié)同可將光伏消納率提升至 99.7%，儲能套利收益增加25%以上，綜合運營成本降低18%-25%。

社會效益：通過數(shù)字孿生界面實現(xiàn)充電進度可視化、能源來源公示及錯峰引導，優(yōu)化用戶體驗；同時通過負荷均衡算法平抑電網(wǎng)波動，減少區(qū)域電網(wǎng)擴容壓力。

環(huán)境效益：強化綠電消納能力，例如某項目每年減少二氧化碳排放約176噸，用戶充電時可明確感知“光伏電占比78% +儲能電占22%"，推動交通用能與可再生能源高效協(xié)同，助力“雙碳"目標。

五、技術創(chuàng)新亮點

項目通過跨領域技術融合構建：

數(shù)字孿生深度應用

實現(xiàn)充電車輛與充電樁的三維動態(tài)映射，實時同步SOC進度、功率波動等參數(shù)，并以顏色標識狀態(tài)（綠常、黃預警、紅故障），結合多維度數(shù)據(jù)看板（全站/單樁數(shù)據(jù)），形成全流程透明化管理。

集成視頻監(jiān)控與維修工單系統(tǒng)，故障時自動調(diào)取現(xiàn)場畫面并生成可追溯的運維檔案，提升響應效率。

光儲充協(xié)同控制技術

基于大模型的微電網(wǎng)控制技術，融合氣象、負荷預測數(shù)據(jù)，動態(tài)優(yōu)化儲能充放電策略。

多源數(shù)據(jù)融合算法實現(xiàn) “光 - 儲 - 充" 動態(tài)分配，支持分鐘級策略調(diào)整與秒級控制響應，精準匹配能源供需。

智能預測與柔性調(diào)控

采用多時間尺度感知技術，提前72小時預判能源態(tài)勢，結合電力市場分時電價生成最佳策略，系統(tǒng)通過AI負荷預測將光伏消納率提升至85%以上。

支持全直流能源架構與V2G技術，通過V2G充電樁實現(xiàn)電動汽車與電網(wǎng)雙向互動，年均提升綠電利用率10%，推動 “移動儲能" 模式落地。

全鏈路安全保障

集成12類故障監(jiān)測與三級安全防護體系，系統(tǒng)通過多參數(shù)融合診斷提前14天預警電池異常，將充電故障率從1.2%降至0.15%。

結合區(qū)塊鏈技術實現(xiàn)能源交易合規(guī)存證，平臺自動生成收益報告與碳排數(shù)據(jù)，支撐綠證申領與碳配額交易。

六、總結

該項目通過 “數(shù)字孿生 - 智能算法 - 能源協(xié)同 - 安全防護" 四維創(chuàng)新，不僅為光儲充電站提供精細化管理范式，更以 “綠電消納率高、運營成本低、用戶體驗優(yōu)" 的核心優(yōu)勢，成為新型電力系統(tǒng)與智慧交通融合的實踐。