智能與安全儲能實時監控與預警系統的研究與應用

摘" 要：隨著能源需求的不斷增長和可再生能源的廣泛應用，儲能技術在電力系統中的地位日益重要。本文詳細介紹了智能與安全儲能實時監控與預警系統，包括其系統架構、關鍵技術、功能特點以及在實際應用中的優勢。

關鍵詞：儲能技術；可再生能源；儲能實時監控與預警系統

一、引言

目前，可再生能源快速發展，但其間歇性和不穩定性給電力系統的穩定運行帶來了挑戰。儲能技術作為解決這一問題的有效手段，得到了廣泛的關注和應用。然而，儲能系統在運行過程中也面臨著一些風險，如電池過熱、過充過放等，均可能導致儲能系統故障甚至引發安全事故。鋰離子電池火災危險性來源于其內部可以發生燃燒反應的化學材料，鋰離子電池熱失控引起燃燒，觸發鋰離子電池熱失控的典型激源主要包括熱濫用、電濫用、機械濫用等[1]。因此，建立一套高效的儲能實時監控與預警系統對于保障儲能系統的安全穩定運行至關重要。

二、智能與安全儲能實時監控與預警系統架構

（一）硬件架構

當下針對電化學儲能電站設計的三級電池管理系統（battery management system，BMS）大多只能采集電池的電壓、電流和表面溫度等[2]，而智能與安全儲能實時監控與預警系統的功能更多，硬件主要包括傳感器、數據采集單元、通信模塊和監控主機等。傳感器負責采集儲能系統的各種參數，如電壓、電流等。數據采集單元將傳感器采集到的數據進行處理和轉換，并通過通信模塊傳輸到監控主機。監控主機對接收的數據進行分析和處理，實現對儲能系統的實時監控和預警。

數據采集單元通常采用微處理器或專用的數據采集芯片，能夠對傳感器采集到的數據進行濾波、放大、模數轉換等處理。通信模塊可以選擇有線通信方式，也可以采用無線通信方式，取決于實際應用場景和需求。

（二）軟件架構

智能與安全儲能實時監控與預警系統軟件主要包括數據采集軟件、數據分析軟件和預警管理軟件等。數據采集軟件負責與硬件設備進行通信，實現數據的采集和傳輸。數據分析軟件對采集到的數據進行分析和處理，提取有用的信息。

1、技術方案與技術路線

在軟件架構中，將大數據和人工智能創新地應用到新能源儲能系統中，通過改造通訊方式和大數據技術獲取全時全量秒級數據，再用人工智能、時間序列、機器學習等技術進行深度分析，最后完成界面形成一套完整的儲能監控和預警系統。具體包括以下幾個方面：

①儲能系統中基于AUTBUS的總線方案設計

根據項目方案，將采用基于AUTBUS通信總線協議的外掛式串聯儲能管理系統，以提高儲能系統的性能。但該方案要求總帶寬不低于100Mbps，同時要求上傳的數據內容包括精準的時間戳，以確保數據的實時性和可靠性。設備數據將通過雙絞線進行傳輸，同時支持熱插拔模式，從而使儲能系統維護更加便捷和高度可靠。這一總線方案將極大簡化儲能系統的布線需求，消除冗余級聯，實現了扁平化管理，進一步提高了儲能系統的簡化性和安全性。此外，AUTBUS通信總線的高帶寬BMU數據采集方式也降低了分布式BCU的功能負擔，使BCU更加輕量化和低成本。

②設計輕量級蓄電池健康監測方案

運用人工智能，將多組電芯數據融合形成新的系統指數——復雜度，利用全周期蓄電池檢測的數據從多維度描述復雜系統動態的不確定性，通過復雜度分析電芯狀態。

③設計一體化智慧能源管理平臺

運用人工智能、大數據、云計算等技術分別實現：

[1]數據采集，全時全量采集所有設備數據，為后續大數據分析做準備。

[2]遠程集控，通過集中化遠程監控與調度，實現無人值班、少人值守。

[3]智慧運維，通過故障預警、故障診斷、設備健康管理、業務管理等功能，實現儲能電站智總管理和運維，并進一步使用歷史數據輔助決策，通過大數據結果決定儲能量大小，合理布局儲能資源；使用大數據實施決策，依據數據分析實時決定充放電策略。

三、關鍵技術

（一）傳感器技術

傳感技術是智能與安全儲能實時監控與預警系統的關鍵技術之一。為了實現對儲能系統的全面監控，需要采用多種類型的傳感器，如電壓傳感器、電流傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器等。這些傳感器需要具有高精度、高可靠性和快速響應的特點，以確保采集到的數據準確可靠。

隨著技術的不斷發展，新型傳感器也在不斷涌現。

（二）數據采集與傳輸技術

數據采集與傳輸技術是實現儲能實時監控的基礎。為了確保數據的實時性和準確性，需要采用高速數據采集技術和可靠的通信方式。目前，常用的通信方式為有線通信和無線通信兩種，其中無線通信具有安裝方便、靈活性高等優點，在儲能監控系統中得到了廣泛的應用。高速數據采集技術可以采用同步采樣、多通道并行采集等方式，提高數據采集的速度和精度。在通信方面，需要考慮通信協議的穩定性、數據傳輸的可靠性和安全性等問題。

（三）數據分析與處理技術

數據分析與處理技術是智能與安全儲能實時監控與預警系統的核心技術。通過對采集到的數據進行分析和處理，可以提取出有用的信息，如電池狀態、儲能系統運行趨勢等。同時，還可以對可能出現的異常情況進行預測和預警，為儲能系統的安全運行提供保障。數據分析與處理技術主要包括數據挖掘、機器學習、人工智能等。

數據挖掘技術可以從大量的數據中發現潛在的規律和模式，為儲能系統的優化和決策提供技術支持。機器學習算法可以通過對歷史數據的學習，建立預測模型，對電池的壽命、儲能系統的故障等進行預測。人工智能技術可以實現更加智能化的監控和預警。

（三）預警與決策技術

預警與決策技術是智能與安全儲能實時監控與預警系統的重要組成部分。當系統檢測到異常情況時，會及時發出預警信號，并采取相應的措施。預警與決策技術主要包括預警算法、決策支持系統等。預警算法需要根據采集到的數據和分析結果，準確判斷異常情況的類型和嚴重程度，并發出相應的預警信號。

四、功能特點

（一）實時監控

智能與安全儲能實時監控與預警系統可以實現對儲能系統的實時監控，包括電池狀態、系統運行參數、環境參數等。通過實時監控，可以及時發現儲能系統中的異常情況，并采取相應的措施，避免事故的發生。

實時監控不僅可以提供當前的儲能系統狀態信息，還可以通過數據的連續采集和分析，發現潛在的問題。

（二）預警功能

智能與安全儲能實時監控與預警系統具有強大的預警功能，能對可能出現的異常情況進行預測和預警。預警方式包括聲光報警、短信通知、郵件通知等，用戶可以根據自己的需求進行設置。鋰離子電池火災預警系統能在電池發生熱失控前發出預警，但由于其他因素導致沒能及時阻止電池發生熱失控和火災，就需要有一套專門針對鋰離子電池火災的抑制滅火系統來阻止火災的蔓延并撲滅火源[3]。

（三）數據分析

智能與安全儲能實時監控與預警系統可以對采集到的數據進行分析和處理，提取有用的信息，通過數據分析，可以為用戶提供決策支持，提高儲能系統的運行效率和可靠性。數據分析可以采用多種方法，如統計分析、趨勢分析、頻譜分析等。通過對歷史數據的分析，可以了解儲能系統的運行規律和性能特點，為儲能系統的優化和改進提供依據。

（四）遠程控制

用戶可以通過網絡對儲能系統進行遠程監控和控制。遠程控制功能可以方便用戶對儲能系統進行管理和維護，提高工作效率。遠程控制可以實現對儲能系統的遠程啟動、停止、參數調整等操作。用戶可以通過手機、平板電腦或電腦等終端設備隨時隨地對儲能系統進行監控和控制，大大提高了系統的靈活性和便捷性。

（五）歷史數據查詢

智能與安全儲能實時監控與預警系統可以對采集到的數據進行存儲和管理，用戶可以隨時查詢歷史數據。歷史數據查詢功能可以幫助用戶分析儲能系統的運行情況，找出問題的根源，為儲能系統的優化和改進提供依據。此外，智能與安全儲能實時監控與預警系統還可以提供設備維護提醒、故障診斷等功能，幫助用戶及時進行設備維護和故障處理。

五、實際應用中的優勢

（一）提高儲能系統的安全性

通過實時監控和預警功能，可以及時發現儲能系統中的異常情況，并采取相應的措施，避免事故的發生。同時，智能與安全儲能實時監控與預警系統還可以對電池狀態進行監測，避免電池過充過放、過熱等情況的發生，提高電池的使用壽命和安全性。

（二）提高儲能系統的可靠性

智能與安全儲能實時監控與預警系統可以對儲能系統的運行狀態進行實時監控和分析，及時發現儲能系統中的故障和隱患，并采取相應的措施進行修復。同時，智能與安全儲能實時監控與預警系統還可以對儲能系統運行趨勢進行預測，提前做好維護和保養工作，提高儲能系統的可靠性。

通過對儲能系統運行數據的分析，智能與安全儲能實時監控與預警系統可以預測設備的故障時間和維護需求，提前安排維護計劃，避免設備故障對儲能系統運行造成影響。

（四）提高儲能系統的運行效率

通過對采集到的數據進行分析和處理，可以優化儲能系統的運行策略，提高儲能系統的充放電效率和能量利用率。同時，智能與安全儲能實時監控與預警系統還可以對儲能系統運行成本進行分析和評估，為用戶提供決策支持，降低儲能系統的運行成本。

六、結論

智能與安全儲能實時監控與預警系統是一種高效、可靠的儲能監控系統。它通過先進的傳感器技術、數據采集與傳輸技術、數據分析與處理技術以及預警與決策技術，實現了對儲能系統的實時監控和預警。

參考文獻：

[1]李首頂，李艷，田杰等。鋰離子電池電力儲能系統消防安全現狀分析J1.儲能科學與技術，2020，9（5）：1505-1516.

[2]袁性忠，王輝，賈宏剛等。基于儲能型 APF 的微電網電能質量綜合治理.高壓電器，2022，58（8）：238-244

[3]蔡昊燃。儲能電站電化學特性分析及火災防控措施思考J. 山東化工，2022，51（16）：219-221.

作者單位：北京智慧空間科技有限責任公司