新型儲能應用項目

新型儲能應用項目新能源的發電成本已低于常規能源儲能行業已駛入發展的快車道儲能的硬件成本持續降低21倍的增長萬億級市場Source:BloombergNewEnergyFinance,WoodMackenzie,LazardLCOE.Note:BESSincludesbatteryrack,PCS,balanceofsystem,energymanagementsystemandtransformercosts.Globalcumulativeenergystorageinstallations,2015-2030為什么需要儲能集中式新能源常規能源變電站電網發電側用戶側終端用戶分布式能源系統儲能系統傳統電力系統新型電力系統能源資源時空配置不均衡多形態運行特性復雜多變源荷雙響應互動成為常態中心集中單向傳輸簡單可控高比例新能源接入2020年，占比29.7%2030年，占比52.9%2060年，占比86.6%電網側峰谷價差持續拉大2022年5月中國主要地區峰谷電價差2022年5月，全國有19省市峰谷電價差超過0.7元kW/h部署儲能可實現穩定收益數據來源：北極星儲能網,2022.04AI自動學習儲能運營優化智能實時控制碳榕的解決方案用戶側能源系統痛點電網（電價波動、需求響應）儲能系統（選型、容量、輸出功率、控制策略）分布式能源系統（隨機性、不穩定性、發電量預測）用戶（負荷預測、虛擬儲能）AI驅動的儲能運行優化軟件碳榕AI儲能解決方案提高投資收益降低安全風險用電成本用電安全全國電網電價600+負荷模型儲能站點設計儲能策略模擬經濟性分析敏感度分析MulanOS智能儲能控制軟件主動優化智能控制安全監測項目導入收費模式：￥/MWh/年x儲能裝機容量（MWh）=軟件訂閱費光伏儲能分析師MulanCube模塊化儲能產品電儲化學能搭載MulanHUB核心功能：碳榕的產品及商業模式MulanHUB邊緣計算平臺AllinOneMulanOS邊緣AI算法兼容各類協議外部數據天氣電價負荷電網MulanOS分析引擎預測優化學習和訓練業務引擎儲能安全監測和預防性診斷運行數據分析智能報表云端管理系統能源價格監測管理優化算法管理站點資產管理數據中臺電表數據智能傳感器第三方數據延保及保險數據驅動的保險服務開放的API接口資產健康度報告維保建議決策數據數據采集邊緣計算實時控制站點監測資產管理模塊化儲能系統Mulan產品構架PCSBMS電芯制冷系統消防系統MulanHUBLevel0傳統時刻表控制定時充放電無計算輔助人工制定策略Level1根據電價和容量調節動態充放電策略人工制定策略專家經驗Level2通過數學模型優化日前制定策略專業數學建模工程師昂貴的商業求解器求解時間長優化不穩定多應用于電網側Level3數據驅動的AI儲能數據驅動日前和實時策略自動獲取動態電價AI冷熱電負荷預測無需第三方求解器用戶側能源精細化控制用于用戶側場景Mulan與其他儲能控制方案對比Mulan為客戶提高光儲項目收益傳統控制策略Mulan控制策略項目IRR提升10~30%項目類型：數據中心（電信）項目地點：上海項目規模：500個機柜儲能容量：2MW/4MWh項目周期：10年儲能收益模型運行天數365系統效率80%峰谷價差1.19元峰平價差0.43元AI控制策略收益>200萬/年10年總收益~2000萬硬件毛利率5~20%碳榕在此項目全生命周期收入~1000萬儲能硬件設備收入訂閱軟件收入全生命周期收入50萬300萬650萬65%5%30%軟件毛利率~80%持續收入預付案例分析業主每年節省~20萬能源費投資商IRR>8-12%碳榕數科提供軟硬件解決方案大客戶為數據中心、高能耗企業、產業園區和集團型客戶提供AI儲能解決方案與大型集團客戶建立良好合作關系合作伙伴以暖通空調、樓宇自動化、智能建筑等行業的經銷網絡為基礎通過渠道合作伙伴涵蓋各類工商業客戶能源投資企業能源電力頭部央企、電家電網、國內外的新能源基金為能源項目提供金融服務客戶及市場戰略目標市場美國中國及亞洲儲能系統自主設計及生產電芯采購第三方由電池大廠OEM探索新型儲能系統技術能力儲能系統集成以及儲能管理軟件的開發用戶側能源系統的KnowHow數據驅動的智能決策軟件(NYSE:STEM)團隊背景儲能、電力等能源行業從業人員為主能源優化、用戶側能源的復合背景團隊軟件算法基于電價和用電預測的調節以物理儲能和虛擬儲能融合的AI算法對標公司2022年2025年2023年產品規劃AI儲能解決方案AI儲能解決方案電池健康度監測安全服務綠色電力交易新型電力系統數字平臺服務商儲能形式電化學儲能電化學儲能、復合型儲能系統綜合能源系統目標客戶集團大客戶，系統集成商，儲能設備廠商數據中心、智能制造產業園區高耗能行業系統集成商百億市場千億市場萬億市場發展規劃-10年特靈科技亞太地區模擬軟件負責人-3年開利集團亞太區AIoT產品經理-美國勞倫斯伯克利實驗室和法能集團聯合研發項目外部科學家-參與IBPSA開源能源模擬軟件研發-同濟大學博士生-20年能源行業工作經驗-10年數據中心行業解決方案經驗-曾就職于Armstrong，三星電子-上海交通大學碩士-Facebook負責開發Facebook的BI大數

據工具集-Apple和Oracle，開發多款處理器開發流程的自動化解決方案-在Cadence負責Innovus

P&R系統開發-美國南加州大學EE碩士-清華大學雙聘教授、上海交通大學兼職教授-國家能源局重大專項專家委專家、國務院特

殊津貼專家、深圳市國家級領軍人才-曾任中國廣核集團總工程師兼首席信息官、

深圳市清潔能源研究院院長、中國核動力

研究設計院院長

-7年中核集團核電站設計經驗-籌建深圳市清潔能源研究院-有多年平臺運行及行業市場經驗-清華大學MBA-暖通專業

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計算機專業雙學士行業經驗豐富的團隊來自用戶側的復合型背景團隊基于純數據驅動的AI算法可預期的高增長率和高毛利率碳榕的核心算法基于數據驅動的模型，以及以往項目的積累。為基于儲能的新能源系統提供核心優化策略算法軟件。碳榕能夠提供AI負荷預測、儲能策略優化和實時控制系統的AI儲能解決方案。碳榕提供標準化儲能產品和訂閱制的軟件服務，用戶只需根據需求選擇適合儲能系統。采用根據儲能系統裝機容量按年付費的模式。在儲能系統10~20年的生命周期內獲得持續的現金收入。核心團隊在用戶側客戶均有10年以上的工作經驗。在儲能系統的規劃、優化運行領域擁有