来源 :中国储能网2024-11-21
《黄帝内经》有云：“上工治未病，不治已病，此之谓也”。“治未病”即采取相应的措施，防止疾病的发生。古智今用，这一智慧与现代储能安全管理理念不谋而合。储能电站作为新能源领域的重要组成部分，面临着因电池系统故障导致的火灾爆炸及化学泄漏、电气设备故障引起的触电和短路、因环境因素或操作不当导致的设备损坏和功能失效等诸多风险，确保其安全稳定运行，对保障我国能源安全和推动绿色低碳发展具有重要意义。
HZN-BHM储能健康管理系统在此背景下应运而生，该系统通过实时监测电站各项参数，利用大数据和人工智能技术对监测数据进行深度分析，提前预判、准确评估设备健康状态，提前发现潜在的安全隐患，为运维人员提供科学精准的维护指导建议，实现预防性维护，使设备始终处于良好运行状态，从而有效预防事故发生。
HZN-BHM储能健康管理系统架构图
储能健康管理系统
系统优势
01.海量数据
公司拥有多年积累的百兆瓦级大型储能电站PB级历史运行数据，结合实验室大量测试电池数千次的循环实验数据及数千万个电池的完整充放电测试数据，为故障预警及健康评估模型提供坚实的数据基础。
02.AI赋能
综合利用大数据、深度学习、知识图谱和大模型等人工智能技术，充分挖掘数据规律和行业专家经验，敏锐察觉海量数据中的细微异常，准确评估电站及设备健康状态，高效计算电池维护的所有参数，自动生成各类报告，为储能电站运维全面智能化赋能。
03.云边协同
针对大型储能电站百万点级数据量的传输、处理难题，采用云边协同架构，边缘计算终端进行实时分析、统计基本特征，云端定时分析评估、处理复杂计算，确保系统有序、高效运行。
04.全程可视
从电站整体到单个电池，从健康状态、指标得分到每一个原始数据，从故障预警信息到所有相关监测数据，均可通过可灵活定制的数据可视化功能快速查看，让用户随心掌握所有关键信息。
储能健康管理系统
核心功能
【故障预警】
超强感知，精准预测，让隐患无处遁形
告别传统阈值告警的滞后性，系统内置电池系统故障、电气设备故障、环境因素等数十类故障预警模型，涵盖电芯、电池簇、电池堆、电站四个层级，可自动分析设备运行数据，尽早发现设备异常，及时发出告警。故障预警准确率达90%，最长可提前1个月精准发现潜在故障，为防范事故赢得宝贵时间，真正意义上做到“治未病”。
【健康评估】
重新定义储能设备健康度，全面掌控设备状态
利用系统工程理论和层次分析法，综合考虑循环次数、容量衰减、效率衰减、电压、温度、湿度、一致性、内阻、绝缘等因素，建立电芯、电池簇、电池堆、电站四级设备的指标体系和健康评估模型，综合评估设备健康状态，为运维人员提供科学的维护建议。
【智能维护】
告别经验主义，预测性维护、精准性执行
基于上百万电芯的海量充放电数据，提取电池充放电过程中的数十个关键数据特征，建立电池容量、电量的深度学习预测模型，预测误差小于1%；提出电池簇、堆的容量电量一致性算法，自动生成精确的电池维护方案，有效解决过去凭经验进行电池维护的难题，电池维护效率提升3倍，维护次数降低30%，实现储能运维的智能化、高效化和精准化。
【智能报告】
一键生成报告，电站运行管理无忧
综合故障预警、健康评估以及电站运行、维护、管理等方面的数据，利用自研的“共工”大模型进行分析总结，实现拟人式书写，自动生成电站运行月报告、日报告，全方位反映电站运行管理、设备状态及运维工作情况，为电站运行管理提供重要抓手。
储能健康管理系统
应用案例
系统成功应用于城步儒林、永州冷水滩等多座大型储能电站，以及工商业一体化储能、源网荷储一体化平台，全面提升储能系统的智能化水平和易用性，推动运维工作提质增效，通过预测性维护策略，避免了因潜在故障导致的数百万元经济损失。
HZN-BHM储能健康管理系统，凭借其创新的健康评估、精准的故障预警、智能的维护策略和一键生成报告四大核心功能，重塑储能电站运维模式，极大提升储能电站的安全运行水平，实现从被动应对故障到主动预防风险的转变，为绿色、安全、高效的能源未来注入强大的技术动力。