为实验室提供真实、高频、多维的多能耦合科研数据源
多类型集成:支持单晶硅、多晶硅及薄膜组件(可扩展钙钛矿),实时监测光照(0~1.5kW/m²)与倾角对功率的影响。
AI 赋能:利用 LSTM 神经网络 实现超短期功率预测(精度 >92%),并通过随机森林模型实现 10 类光伏故障的智能诊断。
全覆盖方案:涵盖相变储热(50L)、压缩空气储能(1.2MPa)及电池储电,模拟电-热-机械能的多维转换。
协同调度:运用 强化学习算法 优化多能互补调度策略,提升消纳效率,并实现电池 SOH(健康状态)实时估计(误差 <3%)。
云边协同架构:基于边缘计算网关与云平台,实现设备互联与分布式部署。
多目标优化:提供"经济优先"(移峰填谷)与"低碳优先"(最大化消纳)调度引擎,支持用户通过 API 接入自定义算法 验证。
动态载荷控制:配备 2.3kW 制热能力的热泵机组,作为主要柔性负荷,支持直供、储热及混合三种运行模式。
需求侧响应:结合用户行为预测与分时电价,驱动热泵在低谷电时段储热、高峰释放,实现系统的 主动式调峰。
LabStar 不仅仅是知识库,更是实验系统的"智慧大脑"与"加速器"
内置 100+ 硬件手册、实验指导书及故障诊断库。学生可直接提问设备问题,AI 基于本地权威库给出零幻觉指导。
提供能源场景优化的深度学习环境,顶级模型逻辑与本地 GPU 推理结合,确保自研算法 100% 物理留存。
打通实验台数据流,自动识别实验结果,AI 协助生成符合顶刊规范的图表描述和英文初稿。
支持多名学生并行实验,数据实时汇总。导师通过权限网格远程把控进度,在线批注,确保科研方向一致。
针对导师(PI)的核心痛点,提供切实解决方案
核心数据、保密算法 100% 物理驻留实验室,敏感成果完全自主可控。
学生实验经验通过 LabStar 转化为实验室永久数字资产,告别"人走艺丢"。
减少学生在琐碎事务上的耗时,让团队精力回归到物理机理与算法创新。
源-储-荷-载
多能耦合数据采集
AI 自动识别
结果结构化处理
学术级可视化
自动图表描述
顶刊规范初稿
Elsevier / IEEE