数字化在储能安全中的应用

从储能电站投运的环境来看，大多处于戈壁荒漠地带，且运营时间长达10年以上，单纯通过人力对电站进行监测、维护、追踪的效果十分有限，更多的情况是无人值守。
因此，储能电站对远程控制、BMS、EMS、AI等数字技术的投入可有效预警储能电站事故的发生，起到及时止损的作用。不仅如此，储能系统实现数字化，可进一步满足新型电力系统安全、高效、柔性、灵活、智慧等需求，发挥储能的真正的价值。
采日能源董事长李峰也曾告诉高工储能，经验、数据、算法是储能市场未来的核心。”通过算法深层次的不断验证、不断修复，才能最大效率地保障储能安全。
具体来看，BMS 主要负责监测电池的充电情况以及充电和放电阶段的温度，当检测到温度超过安全范围时，BMS会形成相关数据向上层管理系统上报，以及时关闭电源，防止内部电池温度继续升高。
考虑到储能电站向GWh迈进，以及电站10年以上的运营时间等因素，对BMS处理数据的可靠性、精确度、响应速度、储存时长提出了更高的要求。
EMS则负责监控系统运行中的故障异常，并基于大数据进行可视化故障预测，利用多种人工智能算法模型，对电池的生命周期进行可视化分析，识别故障的早期征兆并做出安全预警设计，提升储能安全性。
宁德时代零辅源光储融合系统中，每一个组串式光储变流器都搭载独立的本地能量管理系统（Local EMS），其不仅可以实现毫秒级响应，实现输出功率“零”偏差，运用到安全方面，可及时进行事故预警。
华为数字能源FusionSolar智能光储解决方案，通过数字技术与电力电子技术的融合，实现精细化监控与充放电管理，并通过数字孪生技术感知电站的每一个部件，保障更为细致的安全。
海外方面，Fluence最新产品Gridstack Pro电池储能系统，可处理更先进的数据采集和热管理，对系统架构的所有层进行全面的软件控制；特斯拉则开发了Powerhub实时监控平台，所有的Megapack都可连接到该平台，用于管理储能发电和微电网。

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