MGMS | 数字化综合能源管控软件

      西门子数字化综合能源管控平台（MGMS-iEMS）是西门子基于数字孪生技术打造的用户侧能源生产与使用相结合的多能流综合能源管控系统。依托于机理模型和数据模型，对系统内的分布式能源设备，能源转换设备（公用动力系统），各类负荷，以及储能设备建立起数学模型，通过人工智能（机器学习）的手段，实现对系统的能源预测（负荷预测 / 发电预测），通过数据处理、模型训练、动态预测和策略优化等一系列步骤，完成对系统内各设备的优化调度，参数优化等高级功能，实现优化运行目标。

 

 

 

西门子 MGMS 综合能源站 AI 节能

基于“机理模型 +AI 驱动”的新型数字化节能系统

 

      MGMS 综合能源站 AI 节能模块基于机理 + 大数据建模方式，结合 AI 算法的寻优技术，创建负荷预测模型、制冷/热泵主机模型和水泵模型等。在保障用户侧末端需求前提下，实时遍历寻优计算，AI自动生成安全阈值范围内的最优运行策略，决策系统内设备的启停组合和最优运行参数策略。

 

 

      核心技术：基于高精度数字化模型的系统寻优技术

 

      设备模型建立

      基于机理 + 大数据的建模方式，建立系统级和设备级模型并能够实现自学习，保障模型实时 精准。

 

 

 

 

 

      系统层全局寻优

      系统层基于负荷预测模型动态优化调度系统主机启停，使制冷/热泵站保持相对高效的运行区间；设备层考虑制冷/热泵机和循环水泵综合运行能耗最低，实时遍历寻优计算，寻找“系统能耗最低参数点”，输出动态优化运行参数。系统和设备层动态优化策略可结合群控系统下发至设备形成闭环控制。MGMS 综合能源站 AI 节能模块可在制冷群控的基础上，再实现约10~15%的节能量。

 

 

     产品价值：

     节能

      MGMS 综合能源站 AI 节能模块采用设备机理 + 大数据建模的方式结合 AI 算法打破设备层级固态、孤岛式的控制方式，实现系统级全局优化运行，深度挖掘系统节能潜力。

 

 

 

 

      安全

      MGMS 综合能源站 AI 节能作为数字化优化策略平台在实时寻优计算过程中叠加安全冗余保护过滤，保障策略安全节能。在安全边界保护上，MGMS输出的优化策略基于群控系统下发实现闭环控制，优化策略也会在群控系统约束的安全边界内下发执行，实现双重安全冗余保护。

 

 

 

 

      部署要求：

      测点

      MGMS 综合能源站 AI 节能基于机理 + 大数据建模方式，结合AI算法的寻优技术，创建负荷预测模型、冷机/热泵模型、供能水泵模型和换热水泵模型，MGMS要求自动化控制层提供相应的测点数据，完成设备建模和实时寻优计算所需的边界条件输入。

 

      自控系统要求

      MGMS可结合群控形成闭环控制，使制冷系统和关键设备保持相对高效的运行区间。MGMS软件将实时寻优计算的动态策略下发给控制系统控制器形成闭环控制，不影响自控系统原有逻辑。

 

 

 

      业务模式:

      项目型

      MGMS 制冷站AI 节能模块项目型业务以软件+ 工程服务的形式在客户项目现场进行本地化部署，完成交钥匙工程，主要面对对公辅设施有节能需求的工业和基础设施客户。

 

 

 

      产品融合型

      MGMS 制冷站AI 节能模块产品融合型业务以开发数据接口适配器的形式，嵌入到合作伙伴自有平台，赋能合作伙伴产品，主要面对有终端客户资源的系统集成商和总包商，合作伙伴具备自有能源管理平台，合作伙伴自有平台与MGMS 功能互补。

 

 

 

 

西门子 MGMS （微电网AI调度）

 

基于“多模态能源系统优化模型 +AI 求解”的新型数字化管控平台

 

      MGMS 微电网 AI 调度模块基于机理 + 大数据建模方式，结合 AI 算法的寻优技术，创建电负荷预测模型、发电预测模型和储能模型。通过预测电负荷和光伏发电功率，考虑分时电价，优化储能设备的充放策略功率，降低系统总用能成本。 

 

 

      核心技术：基于高精度数字化模型的 AI 优化求解技术

      模型建立

      产品基于多模态能源系统优化模型，利用优化求解器展现其领先的线性规划求解能力，结合用户侧“源网荷储”场景机理建模等专业技术，创建电负荷预测模型、发电预测模型和储能模型。

 

 

      系统AI优化求解

      MGMS微电网AI调度模块，可为光储荷微电网系统提供动态优化运行策略。考虑分时电价，可为用户提供5分钟级动态智能充放电策略，在保障电网安全稳定运行前提下，降低用户用电成本。产品价值：用户收益MGMS微电网AI调度模块基于多模态能源系统优化模型，结合AI优化求解器打破单一、固态的控制方式，考虑分时电价和储能电池全生命周期收益，深度挖掘优化空间，在降低企业用电成本的同时兼顾绿电消纳的低碳目标。可在常规EMS日前策略的基础上，再提升整体收益约10~15%。

 

 

 

 

     

      部署要求：

      测点

      MGMS微电网AI调度模块基于多模态能源系统优化模型，结合用户侧“源网荷储”场景机理建模等专业技术，创建电负荷预测模型、发电预测模型和储能模型，并利用优化求解器展现其领先的线性规划求解能力，实时寻优求解5分钟级动态智能充放电策略，这就要求系统提供动态的运行测点数据进行建模并作为软件寻优计算的边界条件。

 

 

 

      控制系统要求

      MGMS微电网AI调度模块生成的动态智能充放电策略可离线推送，策略由运维人员手动执行，同时可下发给微网控制器或储能电池EMS系统实现闭环控制，微网控制器和储能电池EMS系统需具备对储能电池进行充放策略设定。

 

 

      业务模式：

      项目型

      MGMS微电网AI调度模块具备轻量化的部署优势，支持项目型本地化部署，完成交钥匙工程，主要针对低碳、零碳园区场景对增加绿电消纳实现AI增量收益有需求的终端客户。

 

 

      融合型

      MGMS微电网AI调度模块具备适配开发的模式，支持融合型部署，以开发数据接口的形式融入到合作伙伴自有平台赋能合作伙伴业务，主要针对具备自有能源管理平台且自有平台与MGMS功能互补的系统集成商和总包商。