任务重新理解
生产计划、天气、光伏、储能和电价发生变化后，系统判断原任务是否失效，并创建新的调度任务。
观看演示
AI、算力、新能源正在让电力系统承受前所未有的复杂度增长。过去电力自动化依赖人工编写规则和优化模型，EnercyMesh Agents 通过多Agent协同革新传统的能源调度系统；改变传统系统时策略失效反复需要工程师干预的现状。
强痛点，对应明确解决方案
电力调度市场的核心矛盾不是“没有系统”，而是系统越来越多之后，跨系统判断、约束复算和人工经验复制变得更困难。
多 Agent 分工
感知、调度、审核、执行分离，提案权、审核权、审批权和执行权互相制衡。
96 时段回放
对候选方案复算约束，审批后转换为结构化模拟指令，并比较计划结果与实际结果。
Skill 模块化
将能源专家的数据核验、基线回放、候选调度、约束审核和执行验证沉淀为可复用模块。
确定性边界
大语言模型不直接控制设备；功率、SOC、能量守恒和优化求解继续由确定性程序完成。
可量化试点
围绕峰值负荷、成本、消纳率和安全约束建立试点指标，用结果决定下一步部署。
从电气化到智能调度
原来的年份折线图已恢复：从第一盏实用白炽灯、珍珠街发电站，到 2000-2025 年全球用电需求历史实测，再到未来 20 年情景预测。它解释为什么 AI 时代需要新的能源调度基础设施。
Global electricity demand
1879-2000 使用叙事锚点与插值连接；2000-2025 使用 OWID/Ember 历史实测；2026-2045 为情景预测。
A
ArisCo-founder / Product & Agents
夏
夏超Co-founder / Energy Systems
立即合作
如果你正在运营工业园区、算力中心、储能系统或多站点能源资产，留下联系方式，我们从一个真实调度场景开始沟通试点。