基于計算機技術的儲能系統優化

張 燕，張文灝

（1西安培華學院，陜西 西安 710125；2西安鵬岳電子科技有限公司，陜西 西安 710000）

基于對能源儲存利用的優化研究，我國的儲能行業迅速發展壯大。在研究如何減少電能儲存中的損耗、提高利用效率、控制穩定性等系統優化技術時，通常需要利用計算機技術高效的計算和控制能力加以輔助。包括在新能源汽車能源利用優化、儲能裝置溫度控制優化、電池容量優化、儲能材料研究等諸多研究方向都出現了計算機技術的身影。依據目前行業內的研究成果，在人工智能和大數據技術的加持下，儲能行業的發展也能得到進一步提升。

1 基于提高能源儲存利用率的計算機技術應用

1.1 儲能系統的實用價值分析

在我國的能源研究領域，新型清潔能源的生產技術較為成熟，各項技術的發電效率都在逐步提升，但是在能源儲存和對外輸送過程中，電能的整體損耗都比較大，技術手段也通常是粗放的，較為浪費的。造成這一現狀的主要原因包括儲能系統與終端用戶的實際需求無法完全匹配，在用電波谷期存儲的大量電能在沒有協調好的情況下因為長時間擱置而浪費。此外，在能源輸送的過程中依然存在大量的能源損耗，因為無法精確計算具體損失而難以進行控制。所以，目前行業內針對儲能系統中能源儲存、傳輸和利用效率的提升正在進行積極研究。同時，也需要注意到儲能行業在各個階段的前期投資都過于巨大，而且具有正外部性，政府需要對進行研究的企業給予政策補貼和稅收優惠，幫助提高企業的研發積極性。各個企業也要意識到依托計算機技術對儲能系統進行優化研究的必要性。

1.2 物聯網技術在提高能源利用率中的應用

計算機技術發展至今，已經與各行各業深度融合，物聯網技術就是一種典型代表。物聯網技術在儲能中的應用體現在通過各種終端收集不同類型用戶的用電習慣，并根據收集到的數據進行分析計算，推斷用戶后期在不同時間段的用電需求。根據用電需求模型對各系統中的電量進行存量控制，在保證用電需求能得到充足供應的同時避免儲存過多能源造成浪費。在推算過程中，計算人員會根據收集到的數據對不同的用戶類型進行分類，并選取不同的模型進行分析。數據的獲取也充分體現了計算機技術在其中的應用，包括用電設備的傳感器或手機終端中顯示的過往用戶用電信息。例如，在新能源汽車的電池儲能控制中，利用各種傳感器對電池電能使用情況的實時獲取，控制系統會對汽車的使用狀態進行評估診斷，并依據情況通過管理模式評判是否對車輛開啟電氣防護和繼電器控制。電池的計算控制系統也可以對電能存量進行科學計算和精準保護，防止充電過量對車輛電池產生損害。這種對電池充電量的監控對應的是能源收集端的監控，也能避免能源的浪費。在計算機技術的不斷發展中，家用電器的手機終端也可以檢測電量使用情況，避免能源的過度浪費。

2 基于提高儲能系統穩定性和安全性的計算機技術應用

2.1 儲能系統穩定安全的必要性

如今的生產與生活都離不開電能的支持與保障，在關系如此緊密的情況下，供電系統穩定性就是首先要保證的關鍵點。生產型企業的穩定電能供應能保證企業良好的運行和穩定發展。伴隨著我國對新能源技術的大力支持，新技術發電產生的電能并入電網，在傳統發電技術設計的電網中，容易產生較大的電容量波動，這種波動很可能會帶來輸電系統的不穩定，導致其抗干擾能力下降。在相關研究中，學者發現在計算機技術的控制下，閉環系統能夠在一定程度上穩定儲能系統的輸電效率。供電系統的穩定和抗干擾能力關乎國家能源安全，在大規模儲能電站中管理層對供電的穩定性尤其重視。穩定的供電能力能夠減小能量波動性、輸出斷閘和減少社會整體損失。

2.2 閉環監控技術在提高儲能穩定性中的應用

與傳統控制電路串并聯電路對功率進行補償的計算機控制技術相比，閉環儲能系統可以根據計算機技術控制的整體系統對其自身的電力換流裝置進行監控，更加直接且獨立地完成能源輸送電路的整體控制，幫助穩定電路中全時段的電能輸送功率。閉環監控系統也可以及時監控下游突然產生的集中性大功率電器使用情況，在計算機系統的控制下，依靠緊急狀態的支撐幫助穩定功率，最終達到減小輸出功率波動性，穩定整體供電效能的作用。儲能監控系統在讀取數據的情況下，依據既定的計算公式，判斷輸電過程中電站的整體安全情況，通過一定的控制，保證這些指標一直保持在安全閾值之內。單片機這一微型計算機系統在儲能控制系統中的應用也逐漸廣泛。在電池儲能裝置中，通過單片機控制的轉換電路不僅能夠實現防止電池過量充電的效果，還能穩定系統的輸出電壓，提高電能轉換效率。通過實時控制，儲能控制系統能在檢測到危險時及時發出提醒信號，提醒工作人員及時采取適當的措施。在人工智能技術逐漸發展的情況下，監控系統的人工管理也可以使用人工智能進行替換。引入人工智能技術后，電能輸送時可能產生的電壓、輸出電流、交直流切換等小問題都可以經由人工智能進行處理，只有在遇到異常過大的情況時，才需要進行人工處理。

3 基于儲能系統大數據管理的計算機技術應用

3.1 儲能管理技術現狀

儲能系統在依托計算機技術的發展下，逐步開始智能化發展。儲能系統在運行中的各個階段都會留下大量的運行數據，在計算機技術的支持下，運行的數據可以進一步分析以便增強儲能系統的日常管理和調試。用戶的用電習慣分析可以幫助儲能系統進行整體電量預處理，匹配適當的輸送功率。對發電數據的分析，可以幫助企業調整發電模式，提高發電效率，并以適當的補償模式提高發電設備的使用壽命。通過對用電波峰波谷的數據分析，可以通過技術減少波峰和波谷的差距，適當儲存能量，節省社會面整體用電成本。大功率電器與手機APP終端的連接就是通過儲能系統中的用戶用電數據對家居用電進行精準管理，在用電、供電控制方面取得了一定的成效。建筑材料的儲能效果也可以根據相關建筑材料的數據進行分析，并通過計算機技術進行儲能效果最好的方案模擬，幫助提高建筑行業的節能環保效率。分析發電裝置整體過程中溫度的變化，也可以通過溫度控制提高供電穩定性。儲能電池中電能轉換的數據也可以在計算機模型的分析下為研究人員提供研究變頻電池的轉變思路。電化學儲能材料的研究也需要計算機分析過往的材料數據。

3.2 大數據技術在儲能系統全面優化中的應用

依托于計算機技術而產生的大數據技術與儲能行業正在進行深入融合發展，在下游用戶端，各種用電傳感器將用戶的用電信息集中收集，分析用電行為模式，匹配傳輸合適的電量。在上游發電端，人工智能技術的支持可以幫助實現發電供電更加智能、傳輸更加節能、供電量調配更加靈活。在一地區內收集臨近的儲能系統運行數據，結合該地區的生活和工作用電習慣，在大數據技術的分析下，能夠實現電能的靈活分配，也能在不同儲能電站之間實現電能共享。在電能共享技術的支持下，當某一特定區域出現用電需求短缺時，其他儲能電站能在接收信息后自動進行電能補充。如果特定地區長期出現用電短缺，大數據技術也可以分析其原因，儲能系統之間也可以進行能源儲存調配，讓能源分配更加合理化。在研究儲能效果更好的儲能材料時，大數據可以驅動機器學習，迅速捕捉材料在成分、結構、制作工藝和性能之間的微小優勢，并檢測使用新材料后電池質量可能存在的問題，幫助提升電池儲能的效率。在實際操作中，存在如高壓儲能電站維修這類人工無法順利操作的場景，經由計算機驅動的無人機器人操作，能夠有效解決此類問題。儲能系統的資源共享可以借助大數據技術的幫助，也可以通過區塊鏈技術解決，實現探查電能分布、共享電能資源的共贏局面。在一些大型寫字樓中，可以在屋頂進行光伏發電，各系統將產生的電能進行保存，在地下車庫需要照明或為新能源車充電時再輸送電能供給，實現儲能系統的智能化操作。