数字化低碳节能智慧园区系统产品系统Vibe Coding

这是一套面向工业园区和商业园区的智慧园区综合能源管理系统，立项背景源于国家"双碳"战略的深入推进和能源转型的迫切需求。传统园区普遍存在能源管理分散化问题，光伏、风电、储能、市电、负荷等多能源系统各自独立运行，缺乏统一调度和协同优化；能源数据形成孤岛，各设备数据割裂，无法进行综合分析和优化决策；运营管理依赖人工巡检和经验判断，缺乏智能化预测和控制手段；同时企业面临日益严格的碳排放核算和交易监管压力。
该系统旨在解决上述产品痛点，通过统一能源监测大屏实现多能源类型的实时可视化，覆盖用电负荷、用水量、光伏发电量、风电出力、储能充放电、燃气消耗等全面监测；通过智能控制算法模块支持算法注册、参数配置和第三方平台对接，实现灵活的智能控制策略；通过协同调度模块进行光伏参数（装机容量、最大发电功率、度电成本等）、储能参数（容量、SOC上下限、功率限制等）、市电参数（变压器容量、最大负载率）的统一配置，并根据目标自动生成调度策略；通过零碳管理模块提供碳排放计算、碳资产管理和交易辅助功能；通过需求响应模块支持响应执行监控和效果分析；通过告警管理和工单系统实现智能预警和快速响应，构建从监测、告警、工单到分析的完整运维闭环。
系统典型应用场景包括工业园区综合能源管理、商业园区能源优化和微电网智能控制，服务对象涵盖能源调度员、运维工程师、能源分析师和管理者等不同角色。通过多能互补实现光伏、风电、储能、市电的统一管理和协同调度，最大化新能源自消纳率；通过智能控制支持灵活的算法配置和策略优化，降低能源成本并参与需求响应获取收益；通过双碳支撑满足碳排放核算和交易需求，获取碳市场收益；通过闭环运维提升管理效率并满足合规要求，是能源互联网和智慧园区建设的典型解决方案，响应了国家"双碳"战略和能源转型的大趋势。

1.能源监测模块（centerEnergy）：作为系统核心模块，提供用电负荷、用水量、光伏发电量、风电出力、储能充放电、燃气消耗、热力供应等多能源类型的实时可视化监测；包含光伏监测（逆变器状态、IV诊断、电站体检报告）、风电监测（风机状态、风资源分析、健康损耗分析）、储能监测（SOC状态、充放电功率、电芯不平衡分析）、配电监测（变压器状态、配电室监控）等深度监测功能；支持能源概览大屏、实时监测、鸟瞰图和接线图等多种可视化展示方式。
2.智能控制算法模块（intelligentControlAlgorithm）：支持算法注册与管理，可添加自有算法、对接西门子平台及其他第三方平台；提供算法参数配置功能，包括固定参数、曲线参数、控制参数三种类型，覆盖光伏系统、风电系统、储能系统、充电桩、空调暖通、电网、用电负荷等多个参数模块；支持算法文件上传、下载和版本管理，可配置算法输入参数和输出结果。
3.协同调度模块（coScheduling）：提供光伏参数配置（装机容量、最大发电功率、度电成本、上网电价）、储能参数配置（容量、SOC上下限、功率上下限、单日充放次数限制）、市电参数配置（变压器容量、最大负载率）和负荷成本参数配置；支持根据目标（最小成本/最大消纳等）自动生成调度策略，并可执行和监控策略运行状态，实现光伏-储能-市电的联合优化调度。
4.零碳管理模块（zeroCarbonManagement）：包含碳排放计算（基于排放因子库进行碳排放量核算）、碳资产管理（碳配额管理、减排量登记、交易管理）、交易辅助（碳市场价格查询、交易决策支持）和碳排放报告生成功能；支持碳排放因子库维护和碳排放源管理，满足企业碳排放核算、交易和合规报告需求。
5.需求响应模块（demandResponse）：支持需求响应执行监控（实时监控响应执行情况和负荷

- 个人负责智能控制算法模块开发，包括算法包管理（上传、下载、删除）、算法参数配置（固定参数、曲线参数、控制参数）、算法输入输出配置管理和算法文件管理等全流程功能
- 负责智控总览功能，实现智控总览页面、控制总览容量配置、发电功率预测对比、负荷预测对比、光伏自用率分析、购电分析曲线等功能
- 负责气象检测模块，完成气象检测界面开发和气象站实时数据获取功能
- 负责设备运行监测，实现设备运行监测页面、待处理工单趋势曲线图、近30天设备离线发生次数曲线等功能
- 参与充电桩运营效率分析相关页面开发
- 前端技术栈：Vue 2.x + Hy-UI + Element UI + ECharts + Webpack + Socket.io
- 后端技术栈：Java Spring Boot + Spring MVC
- 数据库：MySQL（业务数据）+ TDengine（时序数据）
- 系统采用三层架构：前端工程（lycp）负责用户交互和数据可视化，Web层（lycpwebda）处理请求路由和权限控制，服务层（lycpserviceda）承载核心业务逻辑
- 实现亮点：算法参数配置灵活性，支持多种参数类型和多个参数模块；多维度数据可视化，通过ECharts实现多种图表展示；实时数据获取与展示，通过WebSocket实现数据实时推送；完整的算法管理流程，支持自有算法和第三方平台对接
- 实现难点：时序数据处理，使用TDengine解决数据写入和查询性能问题；算法参数配置复杂性，需要设计灵活的参数配置框架；实时数据推送，需要处理网络延迟和数据同步问题；多模块协同，需要确保各层之间的数据格式和接口规范统一；跨平台算法对接，需要设计统一的算法接入接口和数据交互协议