甘肃电投八盘峡发电站作为区域重要的能源供应基地，站内电动巡检车、起重设备等电动工具数量众多，充电需求集中且时段性明显，传统充电模式常出现电力负荷波动过大的问题。为此，该发电站引入充电负荷智能调控系统，通过智能化手段实现能源的高效分配与稳定供应。

一、项目背景与核心需求

1.1 发电站充电现状痛点

发电站日常运营中，电动设备多在工作间隙集中充电，易导致短时间内电力负荷骤增，不仅影响站内其他设备的正常运行，还存在因过载引发安全事故的风险，传统人工调控方式效率低且精准度不足。

1.2 核心解决目标

针对上述问题，项目旨在通过智能调控系统，实现对充电负荷的实时监测、动态分配与自动调节，确保充电过程不影响发电站主系统运行，同时提高电力资源利用率，降低能源损耗。

二、系统架构与核心功能

2.1 多层级系统架构

该系统采用 “终端采集 - 边缘计算 - 云端管理” 的三层架构，终端通过智能传感器实时收集各充电桩的电流、电压、充电进度等数据；边缘计算节点对数据进行初步处理，快速响应本地调控需求；云端管理平台则进行全局数据分析与策略优化。

2.2 关键功能实现

系统具备负荷预测功能，通过分析历史充电数据与设备使用规律，提前预判未来时段的充电负荷；在此基础上，自动制定充电优先级，对非紧急充电设备进行错峰调度，优先保障重要设备的能源供应，实现负荷的动态平衡。

三、实施过程与技术亮点

3.1 分阶段部署实施

项目分三个阶段推进：首先完成站内充电桩与传感器的改造升级，确保数据采集的准确性；接着搭建边缘计算节点与云端平台，实现数据传输与初步分析；最后进行系统调试与策略优化，通过模拟测试验证调控效果后正式投入使用。

3.2 突出技术优势

系统采用先进的机器学习算法，能不断优化负荷预测模型，提高调控精准度；同时支持与发电站原有电力监控系统无缝对接，实现数据互通与协同管理，无需对现有电力架构进行大规模改造，降低了实施成本。

四、应用成效与经验总结

系统运行后，甘肃电投八盘峡发电站的充电高峰期电力负荷波动幅度降低了 40% 以上，未再发生因充电过载导致的设备停机问题；电力资源利用率提升约 15%，年均节约电费支出十余万元，同时延长了电动设备电池的使用寿命。