三水哥ENERGY × AI 体验智能体
ENERGY INTELLIGENCE / 2026

虚拟电厂 × 多智能体协同

让能源分析，
走向可解释
的行动。

连接电价、储能与负荷的分析思路。
让每一次建议，都有依据、有约束、可核验。

进入智能体工作台 了解协作流程
过程可解释 人工核验 本地交互

交互演示 · 示例数据
预设场景演示，未连接模型或真实设备

三水哥智能体 · 场景工作台

交互演示
资源聚合拓扑示例日 · 00:00—24:00
能源资源协同示意图连接工业负荷、储能、风电与光伏资源的概念曲线，不代表实际测量值。 工业负荷 储能系统 风电场 光伏电站
资源关联 调节边界 预测参考概念示意
聚合资源
4 类
策略粒度
15 min
核验节点
3 项
执行方式
人工复核
先选一个场景，看看建议如何形成。本地运行
从一个问题，开始理解能源。

试着分析价格时段，或查看一份有边界的储能建议。

预设规则匹配 · 输入不上传、不保存0 / 160

01 / OBSERVE

看见资源全貌

电价、风光、储能与负荷

02 / REASON

追溯每条依据

建议与示例数据一一对应

03 / VERIFY

明确行动边界

设备、容量与运行约束

04 / REVIEW

保留人的判断

执行之前，先完成核验

MULTI-AGENT ORCHESTRATION

一个问题，多种专业视角。

把复杂的能源决策拆成可理解的协作过程。以下展示角色分工概念。

01 / MARKET

电价分析智能体

观察价格曲线，识别峰谷时段，把价格变化放回负荷与供给背景。

时段对比价差分析
02 / STRATEGY

储能策略智能体

结合电池容量、SOC 与功率边界，解释每一段充放电建议。

容量约束策略解释
03 / DIAGNOSIS

运行诊断智能体

从出力偏差开始，逐项核对天气、设备告警与采集质量。

异常溯源证据核对
FROM CONTEXT TO ACTION

不止给答案，
也展示推理路径。

这份交互原型，探索能源 AI 的一种工作方式：先对齐事实，再形成建议，最后交由人判断。

回到工作台体验
  1. 01

    建立上下文

    明确时间窗口、数据来源与分析对象。

  2. 02

    用证据支撑建议

    将价格、资源状态与运行限制一起考虑。

  3. 03

    标明条件与不确定性

    说明建议的适用边界，以及仍需补充的信息。

  4. 04

    由人完成最终核验

    演示停留在建议层，不发送任何控制指令。

EXPLORE THE ENERGY LAB

从价格曲线，走向能源决策。

把电价盯盘与智能体分析，放在同一个探索流程里。

打开智能电价盯盘