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-项目背景
随着新能源的大规模开发和高比例并网,电力系统的电量平衡和安全稳定控制面临着巨大挑战。储能电站作为可再生能源发展的关键支撑,为电网平衡提供了重要支持。然而,储能电站在数据采集方面存在许多困难。
-NO·01客户痛点
01规模大获取数据困难
储能电站涉及性能、环境和电网交互等关键指标,获取和整合相关数据非常困难。传统方法需要耗费大量人力物力,并且容易出现数据丢失和错误导入等问题。
02数据时效性差不够高效
目前,储能电站的数据采集主要依赖于手动方式进行,这导致无法高效地获取实时数据。因此,管理人员无法迅速获得准确的运行状况信息,从而无法及时做出决策。
03数据分析和应用受限
由于数据采集和整合的差异性,数据质量存在不一致性,进而对数据分析和应用产生影响。这限制了储能电站的优化调度和智能管理的能力。
-NO·02解决方案
纵横智控边缘计算采集网关搭配、纵横IOT数据中台系统形成的数据采集解决方案,可以完全解决上述数据痛点。
纵横智控边缘计算采集网关搭配、纵横IOT数据中台系统形成的数据采集解决方案 纵横智控边缘计算采集网关搭配、纵横IOT数据中台系统形成的数据采集解决方案
壹:多维度数据采集
纵横智控边缘计算网关集成了丰富的工业通信协议,可以迅速且方便地采集储能电站各设备的关键数据,实时获取设备的运行状态、环境指标等多个维度的数据,以确保数据采集的全面性。
贰:边缘计算能力
通过网关边缘计算功能,在网关侧进行数据清洗、筛选,二次过滤以确保数据的准确性和有效性。
叁:云端储存集中管理
将有效的数据上传至云端,形成一套全面且实时更新的数据库,实现云端数据存储和集中管理。通过API接口,可以直接与电站运营管理平台对接,确保数据的时效性和可靠性。
肆:数据质检机制
在云端,可以通过引入数据质量检测机制对采集到的数据进行质量分析,剔除错误和异常数据。同时,在整合数据时,要考虑兼容性和一致性,以提高数据的准确性和可用性。
数据质检机制
-NO·03客户价值
在电站运营管理平台中,通过引入人工智能和机器学习等技术,对采集到的数据进行分析和建模,为储能电站提供智能化的运营管理决策支持。这样做可以带来以下价值:
壹:提升运营效率
通过改进储能电站的数据采集,实现数据的实时化、准确化和全面化,管理人员可以快速获取相关数据。这样,他们可以及时监控和维护设备,从而提高储能电站的运营效率。
贰:智能管理优化
利用准确且具有高时效性的数据,储能电站可以运用人工智能和机器学习等技术,实现优化调度和智能管理。这样可以提高电网调度的效率,降低能耗成本,并优化储能电站在电力系统中的效果。
叁:决策支持
高质量的实时数据采集为管理层提供了更准确的决策依据。通过对储能电站性能数据的综合分析,可以提前预测设备故障、优化配置、合理运维和升级决策,从而为电力系统提供更安全、更高效的能源供应。
-储能电站数据采集是实现高效运营和智能管理的核心基础。通过使用纵横智控边缘计算网关和纵横IOT数据中台系统解决数据采集的痛点,并采用创新方案实现对数据的准确、实时和全面获取,储能电站可以提高运营效率、优化调度管理,并为决策层提供更准确的决策依据。
审核编辑 黄宇
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