城市光储充超充站把光伏、储能、充电桩和配电变压器放在同一站点里运行。充电负荷随车辆到达在15分钟尺度上起伏，光伏出力随天气变化，储能要在峰谷电价、光伏消纳和变压器不过载之间折中。现场数据原来分散在订单、功率曲线和设备台账里，运营人员很难同时看清今天的负荷和光伏、变压器是否接近上限，以及储能全天应如何充放。本项目面向这个场景，把源、网、荷、储收到统一的15分钟台账，先做指标计算和功率预测，再给出可对比、可复盘的储能调度建议。它解决的是全站数据分散、协同方案无法放在一起比较的问题，使用对象是超充站运行分析人员，交付范围是指标、预测和调度方案对比。
系统按菜单分成八个模块。工作门户汇总站点运行指标，展示变压器负荷、储能、光伏、充电功率趋势和电气拓扑。数据接入负责 Excel 多表上传、按表结构动态建表、条件筛选和接入记录管理。数据指标按源、网、荷、储、协同计算光伏发电、绿电占比、峰谷用电、变压器负荷波动、充电电量与订单、削峰贡献、储能放电时长、充放深度和效率等12项指标。负荷预测根据历史订单和光伏出力，给出未来一天96个15分钟点的功率曲线、风险提示和应急建议。站内耦合网络按日内96个时刻描述用户、负荷、储能、光伏、变压器、电网、环境和电价之间的能量关系；站间关联网络比较多个站点的负荷联系。方案调控和调度控制台按光伏消纳、充电满足和用电成本生成储能充放建议，并做容量与潮流校核；协同回放用来对照已产生的方案。智能问数和智能助手支持用中文查询业务数据、查看预测、解释调度结果，查询保持只读。
我负责这条产品的主线：后端服务划分、前端业务页面，以及从预测到调度建议的计算链路。架构是前后端分离。后端用 Python 3.12 和 FastAPI，SQLAlchemy 连接 MySQL，数据查询、指标、预测、耦合网络和协同调度分成独立接口。前端用 Vue 3、TypeScript、Vite 和 Element Plus，图表用 ECharts，电气拓扑用 D3。负荷和光伏预测采用 PyTorch 实现的 PatchTST，光伏侧结合历史气象；调度以15分钟为一步、一天96点，在电价、储能能量边界和变压器容量约束下搜索充放功率，并用潮流计算做校核。亮点是智能问数只执行只读查询，对话只解释最近一次已经算完的调度结果，策略调整回到控制台重新计算。难点是分组储能的能量、效率和初始状态必须与网络约束同时成立；计量或边界不完整时，结果标明仅供仿真核对。
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