近日，SGOOL课题组发布AI Agent云编排+低代码控制器PLCC储能辅助调频全新技术方案，打通“云端策略智能生成‑数字孪生仿真验证‑边缘终端实时执行”全自动化链路。
行业痛点：传统储能控制开发效率瓶颈凸显
随着新型电力系统建设推进，储能参与电网调频的场景快速普及。传统控制方案依赖人工硬编码配置，测点定义、通信映射、控制逻辑组态全部手工完成，配置周期长、出错率高、策略复用困难；同时云‑边‑端模型标准不统一，算法迁移适配成本高，制约储能控制快速迭代。
创新方案：AI Agent+PLCC构建云编排体系
系统由AI智能体、PLCC低代码控制器、Simulink仿真模型三大单元组成：
- AI Agent：接收自然语言指令，自主解析业务需求、设计优化控制逻辑；
- PLCC低代码控制器：依托开放AI友好API，承载测点、通信、AOE控制网络，负责实时运算；
- Simulink仿真环境：搭建储能数字孪生模型，通过Modbus协议开展硬件在环仿真校验。
案例实测：数分钟完成原先数小时的配置工作
以8台储能单元SOC均衡调频场景作为示范，AOE控制网络收到AGC调频指令后在毫秒级内完成优化求解，以SOC均衡、功率波动最小为目标动态分配各储能出力。仿真结果表明，储能集群精准跟踪调频指令，有效平抑频率偏差，各储能SOC逐步均衡。
- 原方案需人工配置82个测点、通信寄存器与AOE策略，耗时数小时。
- 本方案仅需输入一段自然语言指令，AI智能体自动生成完整配置文件，通过API一键导入PLCC，全程零人工编码。
未来展望：从人工组态走向智能生成
本次验证实现从人工编写控制逻辑的范式转变，AI自主生成控制策略，配置时长由数小时缩短至几分钟；前置仿真验证环节，降低现场上线风险，兼顾开发效率与运行安全。
该架构具备通用适配能力，可拓展应用至新能源并网调度、微网优化、综合能源管控等能源自动化场景。未来SGOOL课题组将持续迭代AI与低代码融合控制底座，面向海量分布式终端自治调控提供智能化解决方案。
更多详情请点击视频链接基于AI Agent云编排与PLCC的储能辅助调频控制。
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