把高风险场景转化为安全试验
在虚拟环境中练习极性校核、并离网切换和异常处置,理解操作顺序与保护联锁。
聚焦“源—网—荷—储”协同,将真实工程中的配置、接线、调试与运行问题转化为可重复的综合设计实验。
风光出力具有波动性,储能运行受到功率、容量和SOC约束,微电网需要在清洁能源利用与可靠供电之间作出决策。项目以这些真实问题组织学习,让学生既能完成操作,也能说明参数依据、验证运行结果。
在虚拟环境中练习极性校核、并离网切换和异常处置,理解操作顺序与保护联锁。
设置风光出力、负荷与储能条件,在相同工况下比较至少两种调度方案。
围绕参数表、操作记录、运行曲线和方案论证形成学习证据,由教师复核评价。
统筹教学任务与实验方案,组织模型分析与预测评价。
组织控制接线、通信校验与操作安全逻辑教学。
组织储能配置、功率变换与运行工况验证。
协调课程资源、教学评价与共享应用设计。
通过项目原始演示视频,了解设备场景、接线操作与监控界面。
依托《新能源综合实训》组织30学时综合实验,从理解系统走向独立验证。
识读风光储荷微电网主接线图,辨识光伏组件、风机、BMS、PCS、PLC与计量保护装置。结合给定负荷分析容量配比,完成安全与基础知识测验,形成可解释的初步配置方案。
完成组件安装、储能接线、控制通信和系统调试等25步实质性交互。改变风光出力、负荷与SOC,观察功率流向及运行结果。训练允许纠错重试,关键安全条件通过联锁校验,形成有依据的操作习惯。
独立完成指定工况的配置、运行和故障处置,在统一数据与约束下比较不少于两种调度策略。分析供电满足程度、本地风光消纳与购电量,核验AI建议,提交可追溯的实验报告并接受教师复核。
围绕“有依据的提示、可验证的建议、可追溯的学习”设计AI教学支持。
基于经教师审核的课程知识库,定位原理与设备资料,提示容量配置和操作前置条件。
结合运行曲线解释功率与SOC变化,逐层提示错误原因,保留学生自主分析的空间。
比较预测基线与调度结果,解释方案取舍,要求学生提供采纳或拒绝AI建议的依据。
“风光出力下降时,储能为什么没有继续放电?”
知识依据 / 储能SOC与充放电约束“一带一路暨金砖国家技能发展与技术创新大赛”相关竞赛成果。点击证书查看原件、完整赛事信息及获奖等级。
改变风光、负荷和储能条件,观察功率流动,比较自己的运行方案。