双方均涉及BMS、PCS、EMS的实时监测与控制，强调储能系统与电网的协调优化。用户需求中的硬件编程、功率拓扑要求与该需求的DC/AC变流器设计、多类型电池接入技术高度匹配，均以延长并网供电时间为核心目标。

均聚焦储能系统的集成优化，涉及BMS热管理、PCS变流器、EMS能量调度等核心技术。用户需求的功率拓扑设计与该需求的大容量储能系统开发目标一致，均追求高安全、长寿命的储能解决方案。

均以储能系统的智能调度为核心，强调通过算法优化充放电策略。用户需求的实时监测与该需求的AI预测模型均需处理光伏出力、负荷变化等动态数据，目标均为提升经济性与延长电池寿命。

均涉及储能设备的智能充放电控制，需结合光伏预测、用户用电数据优化策略。用户需求的实时调节与该需求的强化学习算法均需在约束条件下实现收益最大化，技术路径存在交叉。