《黃帝內經》有云：“上工治未病，不治已病，此之謂也”。“治未病”即采取相應的措施，防止疾病的發(fā)生。古智今用，這一智慧與現代儲能安全管理理念不謀而合。儲能電站作為新能源領域的重要組成部分，面臨著因電池系統(tǒng)故障導致的火災爆炸及化學泄漏、電氣設備故障引起的觸電和短路、因環(huán)境因素或操作不當導致的設備損壞和功能失效等諸多風險，確保其安全穩(wěn)定運行，對保障我國能源安全和推動綠色低碳發(fā)展具有重要意義。
HZN-BHM儲能健康管理系統(tǒng)在此背景下應運而生，該系統(tǒng)通過實時監(jiān)測電站各項參數，利用大數據和人工智能技術對監(jiān)測數據進行深度分析，提前預判、準確評估設備健康狀態(tài)，提前發(fā)現潛在的安全隱患，為運維人員提供科學精準的維護指導建議，實現預防性維護，使設備始終處于良好運行狀態(tài)，從而有效預防事故發(fā)生。
▲HZN-BHM儲能健康管理系統(tǒng)架構圖
儲能健康管理系統(tǒng)
系統(tǒng)優(yōu)勢
01海量數據公司擁有多年積累的百兆瓦級大型儲能電站PB級歷史運行數據，結合實驗室大量測試電池數千次的循環(huán)實驗數據及數千萬個電池的完整充放電測試數據，為故障預警及健康評估模型提供堅實的數據基礎。02AI賦能綜合利用大數據、深度學習、知識圖譜和大模型等人工智能技術，充分挖掘數據規(guī)律和行業(yè)專家經驗，敏銳察覺海量數據中的細微異常，準確評估電站及設備健康狀態(tài)，高效計算電池維護的所有參數，自動生成各類報告，為儲能電站運維全面智能化賦能。03云邊協同針對大型儲能電站百萬點級數據量的傳輸、處理難題，采用云邊協同架構，邊緣計算終端進行實時分析、統(tǒng)計基本特征，云端定時分析評估、處理復雜計算，確保系統(tǒng)有序、高效運行。04全程可視從電站整體到單個電池，從健康狀態(tài)、指標得分到每一個原始數據，從故障預警信息到所有相關監(jiān)測數據，均可通過可靈活定制的數據可視化功能快速查看，讓用戶隨心掌握所有關鍵信息。
儲能健康管理系統(tǒng)
核心功能
【故障預警】
超強感知，精準預測，讓隱患無處遁形
告別傳統(tǒng)閾值告警的滯后性，系統(tǒng)內置電池系統(tǒng)故障、電氣設備故障、環(huán)境因素等數十類故障預警模型，涵蓋電芯、電池簇、電池堆、電站四個層級，可自動分析設備運行數據，盡早發(fā)現設備異常，及時發(fā)出告警。故障預警準確率達90%，最長可提前1個月精準發(fā)現潛在故障，為防范事故贏得寶貴時間，真正意義上做到“治未病”。
【健康評估】
重新定義儲能設備健康度，全面掌控設備狀態(tài)
利用系統(tǒng)工程理論和層次分析法，綜合考慮循環(huán)次數、容量衰減、效率衰減、電壓、溫度、濕度、一致性、內阻、絕緣等因素，建立電芯、電池簇、電池堆、電站四級設備的指標體系和健康評估模型，綜合評估設備健康狀態(tài)，為運維人員提供科學的維護建議。
【智能維護】
告別經驗主義，預測性維護、精準性執(zhí)行
基于上百萬電芯的海量充放電數據，提取電池充放電過程中的數十個關鍵數據特征，建立電池容量、電量的深度學習預測模型，預測誤差小于1%；提出電池簇、堆的容量電量一致性算法，自動生成精確的電池維護方案，有效解決過去憑經驗進行電池維護的難題，電池維護效率提升3倍，維護次數降低30%，實現儲能運維的智能化、高效化和精準化。
【智能報告】
一鍵生成報告，電站運行管理無憂綜合故障預警、健康評估以及電站運行、維護、管理等方面的數據，利用自研的“共工”大模型進行分析總結，實現擬人式書寫，自動生成電站運行月報告、日報告，全方位反映電站運行管理、設備狀態(tài)及運維工作情況，為電站運行管理提供重要抓手。
儲能健康管理系統(tǒng)
應用案例
系統(tǒng)成功應用于城步儒林、永州冷水灘等多座大型儲能電站，以及工商業(yè)一體化儲能、源網荷儲一體化平臺，全面提升儲能系統(tǒng)的智能化水平和易用性，推動運維工作提質增效，通過預測性維護策略，避免了因潛在故障導致的數百萬元經濟損失。
HZN-BHM儲能健康管理系統(tǒng)，憑借其創(chuàng)新的健康評估、精準的故障預警、智能的維護策略和一鍵生成報告四大核心功能，重塑儲能電站運維模式，極大提升儲能電站的安全運行水平，實現從被動應對故障到主動預防風險的轉變，為綠色、安全、高效的能源未來注入強大的技術動力。
