介绍（Introduction）控制与数字化平台结合数据与AI技术，实现电化学系统的实时监控、协同控制与智能优化。在此基础上，通过构建系统级数字孪生模型，将物理系统与数字系统进行映射，实现运行状态的可视化、可预测与可优化。通过对电解、气液处理、热管理及能源系统的统一控制与数据分析，系统不仅能够稳定运行，还能够在复杂工况下进行自适应调整与优化，为规模化部署与长期运行提供智能化支撑。

系统控制与自动化

数据采集与实时监测

介绍（Introduction）数据采集与实时监测用于对电化学系统运行过程中的关键参数进行持续获取与可视化，是实现系统控制、优化与智能化运行的基础。通过对电流、电压、温度、压力及流量等数据的实时监测，建立系统运行的完整数据基础。在多模块与复杂工况下，数据系统能够反映系统运行状态与变化趋势，为控制策略调整、性能评估及后续智能优化提供支撑，实现系统从“可运行”向“可理解”转变。

AI驱动运行优化与数字孪生

介绍（Introduction）AI驱动运行优化与数字孪生用于在系统运行过程中实现数据驱动的性能提升与运行预测，是电化学系统从“可控运行”迈向“智能运行”的关键能力。基于系统运行数据与机理模型，我们构建系统的数字映射（Digital Twin），对运行状态进行仿真与预测，并结合AI方法对运行策略进行持续优化。在复杂工况与多系统耦合条件下，实现系统从被动控制向主动优化转变，提高整体运行效率与稳定性。