CN113190693A - 储能系统的数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种储能系统的数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取储能系统的运行状态数据；储能系统包括储能层和控制层；确定运行状态数据是否为有效数据，如果是，则基于运行状态数据和图数据库中存储的知识图谱，确定运行状态数据的关联数据；根据运行状态数据和关联数据，确定当前工作状态是否为正常状态；若当前工作状态为非正常状态，则调整针对储能层的控制策略或者针对控制层的控制逻辑。本公开技术方案中，在储能系统为非正常工作状态时，可以自动调整储能系统的控制策略或控制逻辑，无需人工操作，提高了操作的时效性，在一定程度上提高储能系统的收益。

Description

储能系统的数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及数据处理领域。

背景技术

在众多储能技术中，进步最快的是电化学储能技术，以锂离子电池、钠硫电池、液流电池为主导的电化学储能技术在安全性、能量转换效率和经济性等方面均取得重大突破，极具产业化应用前景。电化学储能主要包括铅酸电池、锂离子电池、钠硫电池、钒液流电池、锌空气电池、氢镍电池、燃料电池以及超级电容器，其中铅酸电池、锂离子电池、钠硫电池和液流电池是研究热点和重点。

在智能电网领域，储能技术更是发挥着越来越重要、越来越关键的作用，主要包括电厂侧、电网侧和用户侧三大类应用。在用户侧储能应用中，根据尖峰平谷复费率电价，在谷时充电、峰时放电是实现峰谷差利用的收益的基本形式之一。在储能系统安全运行、控制技术发展和市场实际应用效益之间，终端用户的运行维护数据分析、用电负荷和储能系统放电的匹配度，是影响电化学储能系统安全、能效和效益的重要因素之一，而峰谷差利用控制策略是上述安全和匹配度的控制系统决定因素。

现有技术中，储能系统根据峰谷差利用控制策略运行与维护时，在储能电池模块的容量及参数配置已固定的情况下，对应的控制策略和控制逻辑是已设定的，如果出现衰减、故障、保护、停机、重启动等情况，导致储能系统不能正常运作时，则需要人工调整控制策略及控制逻辑，时效性不高，影响储能系统的收益。

发明内容

本公开提供了一种储能系统的数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种储能系统的数据处理方法，包括：

获取储能系统的运行状态数据；储能系统包括储能层和控制层，运行状态数据包括储能层的电池工作状态数据、控制层的控制运行数据以及储能系统的运行维护数据；

确定运行状态数据是否为有效数据，如果是，则基于运行状态数据和图数据库中存储的知识图谱，确定运行状态数据的关联数据；

根据运行状态数据和关联数据，确定当前工作状态是否为正常状态；

若当前工作状态为非正常状态，则调整针对储能层的控制策略或者针对控制层的控制逻辑。

根据本公开的另一方面，提供了一种储能系统的数据处理装置，包括：

获取模块，用于获取储能系统的运行状态数据；储能系统包括储能层和控制层，运行状态数据包括储能层的电池工作状态数据、控制层的控制运行数据以及储能系统的运行维护数据；

第一确定模块，用于确定运行状态数据是否为有效数据，如果是，则基于运行状态数据和图数据库中存储的知识图谱，确定运行状态数据的关联数据；

第二确定模块，用于根据运行状态数据和关联数据，确定当前工作状态是否为正常状态；

调整模块，用于若当前工作状态为非正常状态，则调整针对储能层的控制策略或者针对控制层的控制逻辑。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行本公开任一实施例中的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使计算机执行本公开任一实施例中的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本公开任一实施例中的方法。

本公开技术方案解决了现有技术中的储能系统不能正常运作时，需要人工调整控制策略及控制逻辑，时效性不高，影响储能系统的收益的问题。本公开技术方案中，基于图数据库和知识图谱，对储能系统的运行状态数据进行分析，若根据分析结果确定储能系统为非正常工作状态时，自动调整储能系统的控制策略或控制逻辑，无需人工操作，提高了操作的时效性，从而在一定程度上提高储能系统的收益。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1为本公开一实施例中储能系统的数据处理方法的示意图；

图2为本公开一实施例中储能系统的数据处理方法的示意图；

图3为本公开一实施例中储能系统的数据处理装置的示意图；

图4是用来实现本公开实施例的储能系统的数据处理方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

本公开技术方案可以应用于储能微电网系统、直流微电网系统、直流储能系统、交流微电网系统、交流储能系统或交直流混合的储能系统等运行维护分析和优化控制技术的场景中。

本公开技术方案中，储能系统可以采用三层架构，储能层、控制层(也可以称为现场控制层)和云平台层。储能层包括：电池单体、电池模块、电池簇以及各级电池管理系统(Battery Management System，BMS)；控制层包括：功率控制系统(Power Control System，PCS)即储能变流器、能量管理系统(Energy Management System，EMS)；云平台层包括云数据库及应用层等构成。

本公开的执行主体为云平台层，可以是任一电子设备，例如，服务器等。以下将详细介绍本公开实施例中的储能系统的数据处理方法。

图1为本公开一实施例中储能系统的数据处理方法的示意图。如图1所示，该方法可以包括：

步骤S101，获取储能系统的运行状态数据；储能系统包括储能层和控制层，运行状态数据包括储能层的电池工作状态数据、控制层的控制运行数据以及储能系统的运行维护数据；

服务器根据当前对储能系统的控制策略，获取运行状态数据。其中，对储能系统的控制策略包括针对储能层的控制策略和针对控制层的控制逻辑。

可选的，针对储能层的控制策略包括控制储能层的储能电池在日时段(24小时)谷时充电、峰时放电、充放电时长、充放电倍率等。针对控制层的控制逻辑可以是控制层的控制设备中的嵌入式软件程序，即储能变流器的软件程序，该程序用于控制采集数据的颗粒度、数据精度、或是计算得出电池荷电状态(State of Charge，SOC)、电池健康状态(Stateof health，SOH)的算法等，其中，计算得出SOC、SOH的算法如安时法、开路电压法、电流积分法等。

其中，电池工作状态数据可以包括电池运行数据和自检状态数据；电池运行数据可以包括但不限于电压、电流等；自检状态数据可以包括但不限于SOC、SOH等。

控制层的控制运行数据可以包括但不限于：带有时标和地理位置信息标志的储能电池容量自检控制数据、按电池规格电压曲线的自检运行数据、运行超限数据、运行保护参数数据，储能电池充放电时长、充电倍率、放电倍率、充放电曲线数据，充电功率、放电功率、实际充电电量、实际放电电量、开始实际电量、终止实际电量等数据。

储能系统的运行维护数据可以包括针对储能层或控制层的运行维护安全状态数据，如故障保护数据、运行和故障日志数据，运行维护相关的视频监控数据等。

步骤S102，确定运行状态数据是否为有效数据，如果是，则基于运行状态数据和图数据库中存储的知识图谱，确定运行状态数据的关联数据；

可选的，可以通过数据的生成时间、数据格式、是否存在干扰等方面来确定运行状态数据是否有效。

如果运行状态的数据是有效数据，则根据图数据库中的知识图谱，确定图数据库中与运行状态数据相关的关联数据。知识图谱包括各种类型的储能电池以及储能电池的充放电特性等。根据运行状态数据和知识图谱可以得到储能系统各层之间的关联关系，从而挖掘出运行状态数据的关联数据，并且可以通过可视化的方式呈现。

在一种可能的实现方式中，在确定运行状态数据是否为有效数据之前，还包括：基于图数据库的数据处理方式，对运行状态数据进行处理，得到处理后数据。

其中，图数据库是一种支持属性图模型，用于处理高度连接数据查询与存储的实时可靠的在线数据库，存储信息的数据类型是结构化数据和半结构化数据。预设的图数据库可以是开源的图数据库，例如，微软的Azure云计算服务的Cosmos DB，亚马逊云计算服务的Neptune以及阿里云的GDB图数据库。预设的图数据库还可以是按图数据库的数据存储结构预先建立的图数据库。图数据库中存储的数据可以为各种类型储能电池的充放电特性相关的数据。

云平台层接收到控制层中的控制设备发送的储能系统的运行状态数据，基于预设的图数据库的数据处理方式对数据进行处理，包括：对数据进行清洗分类，也就是贴标签，如管理标签、地理标签、关联标签等；然后对数据进行建模，将带有不同标签的数据存储到对应的数据库中，如运行数据，存储到时序数据库，计算得到的结果数据，存储到MySQL；使用不同数据算法对已存储到各数据库的数据进行计算，如统计算法、分类算法、聚类算法等，从而得到处理后数据。

步骤S103，根据运行状态数据和关联数据，确定当前工作状态是否为正常状态；

运行状态数据的关联数据中可以包括与处理后数据关联的电压、电流、功率、容量等数据，将运行状态数据与关联数据进行比对分析，可以确定当前工作状态是否为正常状态。

例如，当前工作状态下，储能电池的电压、电流、功率、容量等监测数据在正常范围内，链路未发生骤变。没有发生数据越限、链路停止、零显示等情况，则表示当前工作状态为正常状态。

如果当前工作状态为正常状态，则按照当前针对储能层的控制策略以及针对控制层的控制逻辑继续对储能系统进行控制。

步骤S104，若当前工作状态为非正常状态，则调整针对储能层的控制策略或者针对控制层的控制逻辑。

如果当前工作状态为非正常状态，则需要调整对储能系统的控制方式，可以包括调整针对储能层的控制策略或者针对控制层的控制逻辑。

本公开实施例提供的储能系统的数据处理方法，基于图数据库和知识图谱，对储能系统的运行状态数据进行分析，若根据分析结果确定储能系统为非正常工作状态时，自动调整储能系统的控制策略或控制逻辑，从而实现对整个系统的实时控制、精确管理和科学决策，无需人工操作，提高了操作的时效性，从而在一定程度上提高储能系统的收益。

在一种可能的实现方式中，该方法还包括：

若所述运行状态数据为无效数据，则确定运行状态数据对应的时间戳；

获取时间戳对应的历史运行状态数据。

其中，如果运行状态数据为无效数据，例如，出现数据乱码、数据丢失、存在干扰等情况，则服务器确定运行状态数据对应的时间戳，向控制层再次发送数据获取指令，获取时间戳对应的历史运行状态数据，也就是获取同样时段的运行状态数据，这些重新获取到的数据可能是有效数据，再次判断数据的有效性，如果有效，则进行处理步骤。

例如，服务器之前获取的运行状态数据是储能系统在当日上午9：00-9：10的运行状态数据，如果这些数据经过判断之后为无效数据，则服务器重新获取储能系统在当日上午9：00-9：10的运行状态数据。

在一种可能的实现方式中，调整针对储能层的控制策略或者针对控制层的控制逻辑，包括：

根据运行状态数据和关联数据，确定当前工作状态的影响因素；

根据影响因素，调整针对储能层的控制策略或者针对控制层的控制逻辑。

其中，根据运行状态数据和关联数据的比对和分析，可以确定出哪些因素影响了当前的工作状态，导致出现非正常工作状态。若该影响因素是与针对储能层的控制策略相关的因素，则调整针对储能层的控制策略，否则调整针对控制层的控制逻辑。

本公开实施例中，根据知识图谱中的处理后数据的关联数据，确定工作状态的影响因素，可以提升确定影响因素的时效性和可靠性，使得后续根据影响因素调整储能系统的控制方式时更加有针对性，有利于提升储能系统的收益。

在一种可能的实现方式中，根据影响因素，调整针对储能层的控制策略，包括：

在影响因素是控制策略相关的因素的情况下，根据运行状态数据和影响因素，确定储能层的优化目标；

根据优化目标和关联数据，获取针对储能层的新的控制策略；

根据新的控制策略，控制储能层的电池进行充电或放电。

其中，若工作状态的影响因素是针对储能层的控制策略相关的因素，例如，电池内阻、电池衰减、用电负载、环境温度、充放电曲线不匹配等多种因素及其组合、关联关系等，可以调整控制策略，以实现对储能系统的优化。

调整控制策略具体可以包括：根据运行状态数据和影响因素，确定储能层的优化目标，根据优化目标和关联数据，确定新的控制策略。

可选的，优化目标可以根据影响因素、运行状态数据中的电池充放电的特性结合当前的日时段控制策略来确定的，如日时段控制策略要求2个小时内必须充满电，通过分析影响因素，判断在2个小时不能充满电时，服务器计算得出最佳的控制策略，改变充放电时长、充放电倍率等策略。

其中，优化目标可以包括：储能系统安全运行最优、电池充放电效率最优、运行寿命最优、充放电可利用时间长度最优、放电电能量最优等可选可控的单一寻优目标或综合寻优目标。

在一示例中，新的控制策略可以包括：调整充放电时长、充放电倍率或充放电曲线等，以及调整储能层保护参数与平衡参数等。

在一种可能的实现方式中，根据影响因素，调整针对控制层的控制逻辑，包括：

在影响因素不是控制策略相关的因素的情况下，根据影响因素和关联数据，获取新的控制逻辑；

确定当前工作状态是否满足预设条件，如果是，则重新启动控制层的控制设备，按照新的控制逻辑，控制控制设备运行。

其中，若影响因素不是控制策略相关的因素，则说明调整控制逻辑也达不到优化储能系统控制方式的目的，则需要调整控制层的控制逻辑。服务器根据对工作状态的影响因素和关联数据进行分析计算，得到针对控制层的控制设备的新的控制逻辑。

可选的，新的控制逻辑是储能变流器的新的软件程序，该软件程序用于控制采集数据的颗粒度、数据精度、或是计算得出SOC、SOH的算法等，其中，计算得出SOC、SOH的算法如安时法、开路电压法、电流积分法等。

服务器获取到新的控制逻辑之后，确定当前工作状态是否满足预设条件，若储能系统的当前状态处于可以重新启动控制层的控制设备的状态，则表示满足预设条件。

例如，储能系统当前是否处于待机状态或尖峰平谷时间段的停机状态，则表示满足预设条件，可以重新启动控制层的控制设备。

若当前工作状态满足预设条件，则重新启动储能变流器，将新的控制逻辑下发到储能变流器，储能变流器跟新的软件程序采集运行状态数据，或者计算SOC、SOH。

其中，预设条件也可以是其他可以运行新的控制逻辑的条件，本申请对此不做限定。

在一种可能的实现方式中，该方法还包括：

在当前工作状态不满足预设条件的情况下，确定控制层的控制逻辑的调整时间；

根据调整时间，按照新的控制逻辑，控制控制设备运行。

其中，若当前工作状态不满足预设条件，则表示当前时段不可以重新启动控制层的控制设备，则确定控制逻辑的调整时间，例如，将控制逻辑计入下一日时段(储能系统的下一个24小时的时段)，在下一日时段，按照新的控制逻辑控制储能变流器。

在一种可能的实现方式中，电池工作状态数据包括电池运行数据和自检状态数据；电池运行数据包括电压或电流中的至少一项；自检状态数据包括电池荷电状态参数或电池健康状态参数中的至少一项；

自检状态数据是通过以下方式得到的：

向控制层的控制设备发送自检控制指令，以使控制设备根据自检控制指令获取自检状态数据，并确定自检状态数据与标准状态数据是否匹配；

接收控制设备在自检状态数据与标准状态数据匹配时发送的自检状态数据，自检状态数据包括电池荷电状态参数或电池健康状态参数中的至少一项。

其中，获取自检状态数据的具体过程包括：服务器向控制设备发送自检控制指令，控制设备对电池SOC、SOH等关键基础参数进行自检，通过使储能变流器运行分别运行在充放电状态来进行自检，储能变流器分别运行至电芯的充电电压上限、以及放电电压下限，并分别计量储能电池直流双向电能量，来标定与修正电池SOC、SOH等基础参数。

确定自检状态数据与标准状态数据是否匹配，如果匹配，则服务器接收储能层发送的电池SOC、SOH等数据。

其中，标准状态数据可以是依据电池厂家提供的电池单体、电池模块、电池簇的标准和国标得出的电池的SOC、SOH等数据。

本公开实施例中，通过自检的方式获取电池的SOC、SOH数据，可以使得到的数据更加可靠，提高储能系统的安全性。

在一种可能的实现方式中，该方法还包括：

接收控制设备在自检状态数据与标准状态数据不匹配时发送的自检状态数据与标准状态数据不匹配通知信息；

向控制设备发送自校准指令，以使控制设备根据自校准指令对自检状态数据进行校准处理。

其中，如果自检状态数据与标准状态数据不匹配，则控制设备向服务器发送不匹配通知信息，服务器向控制设备发送自校准指令，控制设备根据自校准指令对自检状态数据进行校准处理。

本公开所提供的技术方案，通过云平台主动进行电池荷电状态SOC、电池寿命状态SOH等关键基础参数自检、计算与评估及电池单体、电池模块、电池簇的数学模型自校准，有效发挥了云平台、控制层、储能层的各自计算优势以及协同数据处理能力，提高了储能系统各层基础安全性和控制策略执行的所需计算能力、精度及效率，有效减少了储能电池基础参数误差引发误判、错判，有力提升了安全性、有效运行小时数和综合收益。

另外，根据尖峰平谷时间长度，以及环境温度、电池本身特性或用电负荷变化等信息数据，建立多目标优化数学模型，可支持多种单目标寻优和优化组合，通过数据有效性分析与判断、工作状态安全分析与判断、储能层控制策略优化、控制层的控制逻辑优化等流程协同运行，为储能系统安全、高效运行以及主动、智能调整控制策略提供了强有力的技术支程。

而且，云平台基于图知识库的数据挖掘、抽取和贯通，使数据资源实现智能分析与管理，通过知识图谱更清晰地反映出储能系统各层间数据的关联与制约关系，推理挖掘出隐藏知识，进而支持控制策略和控制逻辑的优化调整，进一步提高储能系统的安全性和储能层与控制层的匹配度、更为智能地支持储能系统的运行维护决策。

下面通过一个具体的实施例来介绍本公开中的储能系统的数据处理方法的实现过程。图2为本公开一实施例中储能系统的数据处理方法的示意图。

如图2所示，本实施例中的方法包括：

步骤S201，日时段控制策略启动及初始化、下发。

具体的，云平台的服务器确定储能系统的日时段控制策略，作为初始化控制策略，下发到储能层和控制层。

步骤S202，储能系统执行日时段控制策略。

具体的，储能层和控制层执行日时段控制策略，控制层控制储能层按照日时段控制策略进行充电和放电。

步骤S203，峰谷时间段内基础数据定时上传。

具体的，控制层定时将储能系统的运行状态数据上传到云平台的服务器。

步骤S204，云平台数据库清洗、计算、多元异构数据建模，处理。

云平台层接收到控制层中的控制设备发送的储能系统的运行状态数据，基于预设的图数据库的数据处理方式对数据进行处理，包括：对数据进行清洗分类，也就是贴标签，如管理标签、地理标签、关联标签等；然后对数据进行建模，将带有不同标签的数据存储到对应的数据库中，如运行数据，存储到时序数据库，计算得到的结果数据，存储到MySQL；使用不同数据算法对已存储到各数据库的数据进行计算，如统计算法、分类算法、聚类算法等，从而得到处理后数据。

其中，多元异构数据包括储能层的电池工作状态数据、控制层的控制运行数据以及储能系统的运行维护数据。

步骤S205，确定数据是否有效。

通过数据的生成时间、数据格式、是否存在干扰等方面来确定处理后的数据是否有效。如果有效，则执行步骤S206，否则执行步骤S207。

步骤S206，云平台依据知识图谱对该数据分析及推理。

具体的，基于处理后数据和图数据库中存储的知识图谱，确定处理后数据的关联数据。

步骤S207，历史数据召唤。

具体的，如果处理后的数据为无效数据，例如，出现数据乱码、数据丢失、存在干扰等情况，则服务器向控制层再次发送数据获取指令，重新获取同样时段的运行状态数据。

步骤S208，确定工作状态是否正常。

根据处理后数据和关联数据，确定当前工作状态是否为正常状态，如果是，则执行步骤S210，如果否，则S209。

步骤S209，确定储能层数据是否是影响工作状态改变的因素。

根据处理后数据和关联数据，确定工作状态的影响因素，若影响因素是控制策略相关的因素，也就是说，控制层采集的储能层数据是否是影响工作状态改变的因素，如果是，则执行步骤S211，如果否，则执行步骤S212。

步骤S210，执行既定控制策略。

服务器按照当前的控制策略控制储能系统。

步骤S211，云平台生成最优控制策略。

具体的，根据处理后数据和影响因素，确定储能层的优化目标；根据优化目标和关联数据，获取针对储能层的新的控制策略。

步骤S212，确定是否执行控制层算法改变。

具体的，服务器确定储能系统当前是否处于待机状态或尖峰平谷时间段的停机状态，如果是，则执行步骤S213；如果否，则执行步骤S214。

步骤S213，云平台修改储能变流器实时控制算法。

服务器根据对工作状态的影响因素和关联数据进行分析计算，得到针对控制层的控制设备的新的控制算法，新的控制算法可以改变之前控制层采集数据的颗粒度、数据精度、或是计算得出SOC、SOH的算法等。

步骤S214，下一时段控制策略启动及初始化。

若当前工作状态不是处于待机状态或尖峰平谷时间段的停机状态，则表示当前时段不可以重新启动控制层的控制设备，则确定控制逻辑的调整时间，将控制逻辑计入下一日时段(储能系统的下一个24小时的时段)，在下一日时段，按照新的控制算法控制储能变流器。

图3为本公开一实施例中储能系统的数据处理装置的示意图。如图3所示，该装置可以包括：

获取模块301，用于获取储能系统的运行状态数据；储能系统包括储能层和控制层，运行状态数据包括储能层的电池工作状态数据、控制层的控制运行数据以及储能系统的运行维护数据；

第一确定模块302，用于确定运行状态数据是否为有效数据，如果是，则基于运行状态数据和图数据库中存储的知识图谱，确定运行状态数据的关联数据；

第二确定模块303，用于根据运行状态数据和关联数据，确定当前工作状态是否为正常状态；

调整模块304，用于若当前工作状态为非正常状态，则调整针对储能层的控制策略或者针对控制层的控制逻辑。

本公开实施例提供的储能系统的数据处理装置，基于图数据库和知识图谱，对储能系统的运行状态数据进行分析，若根据分析结果确定储能系统为非正常工作状态时，自动调整储能系统的控制策略或控制逻辑，无需人工操作，提高了操作的时效性，从而在一定程度上提高储能系统的收益。

在一种可能的实现方式中，则该装置还包括历史数据获取模块，用于：

若运行状态数据为无效数据，则确定运行状态数据对应的时间戳；

获取时间戳对应的历史运行状态数据。

在一种可能的实现方式中，调整模块304具体用于：

根据运行状态数据和关联数据，确定当前工作状态的影响因素；

根据影响因素，调整针对储能层的控制策略或者针对控制层的控制逻辑。

在一种可能的实现方式中，调整模块304在根据影响因素，调整针对储能层的控制策略时，用于：

在影响因素是控制策略相关的因素的情况下，根据运行状态数据和影响因素，确定储能层的优化目标；

根据优化目标和关联数据，获取针对储能层的新的控制策略；

根据新的控制策略，控制储能层的电池进行充电或放电。

在一种可能的实现方式中，调整模块304在根据影响因素，调整针对控制层的控制逻辑时，用于：

在影响因素不是控制策略相关的因素的情况下，根据影响因素和关联数据，获取新的控制逻辑；

确定当前工作状态是否满足预设条件，如果是，则重新启动控制层的控制设备，按照新的控制逻辑，控制控制设备运行。

在一种可能的实现方式中，该装置还包括调整时间确定模块，用于：

在当前工作状态不满足预设条件的情况下，确定控制层的控制逻辑的调整时间；

根据调整时间，按照新的控制逻辑，控制控制设备运行。

在一种可能的实现方式中，电池工作状态数据包括电池运行数据和自检状态数据；电池运行数据包括电压或电流中的至少一项；自检状态数据包括电池荷电状态参数或电池健康状态参数中的至少一项；

自检状态数据是通过以下方式得到的：

向控制层的控制设备发送自检控制指令，以使控制设备根据自检控制指令获取自检状态数据，并确定自检状态数据与标准状态数据是否匹配；

接收控制设备在自检状态数据与标准状态数据匹配时发送的自检状态数据，自检状态数据包括电池荷电状态参数或电池健康状态参数中的至少一项。

在一种可能的实现方式中，该装置还包括校准模块，用于：

接收控制设备在自检状态数据与标准状态数据不匹配时发送的自检状态数据与标准状态数据不匹配通知信息；

向控制设备发送自校准指令，以使控制设备根据自校准指令对自检状态数据进行校准处理。

本公开实施例各装置中的各单元、模块或子模块的功能可以参见上述方法实施例中的对应描述，在此不再赘述。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

图4示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备400的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或要求的本公开的实现。

如图4所示，电子设备400包括计算单元401，其可以根据存储在只读存储器(ROM)402中的计算机程序或者从存储单元408加载到随机访问存储器(RAM)403中的计算机程序来执行各种适当的动作和处理。在RAM 403中，还可存储电子设备400操作所需的各种程序和数据。计算单元401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入输出(I/O)接口405也连接至总线404。

电子设备400中的多个部件连接至I/O接口405，包括：输入单元406，例如键盘、鼠标等；输出单元407，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元408，例如磁盘、光盘等；以及通信单元409，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元409允许电子设备400通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元401可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元401的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元401执行上文所描述的各个方法和处理，例如储能系统的数据处理方法。例如，在一些实施例中，储能系统的数据处理方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元408。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 402和/或通信单元409而被载入和/或安装到电子设备400上。当计算机程序加载到RAM 403并由计算单元401执行时，可以执行上文描述的储能系统的数据处理方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元401可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行储能系统的数据处理方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入、或者触觉输入来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (10)

1.一种储能系统的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取储能系统的运行状态数据；所述储能系统包括储能层和控制层，所述运行状态数据包括所述储能层的电池工作状态数据、所述控制层的控制运行数据以及所述储能系统的运行维护数据；

确定所述运行状态数据是否为有效数据，如果是，则基于所述运行状态数据和图数据库中存储的知识图谱，确定所述运行状态数据的关联数据；

根据所述运行状态数据和所述关联数据，确定当前工作状态是否为正常状态；

若当前工作状态为非正常状态，则调整针对所述储能层的控制策略或者针对所述控制层的控制逻辑。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述运行状态数据为无效数据，则确定所述运行状态数据对应的时间戳；

获取所述时间戳对应的历史运行状态数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调整针对所述储能层的控制策略或者针对所述控制层的控制逻辑，包括：

根据所述运行状态数据和所述关联数据，确定当前工作状态的影响因素；

根据所述影响因素，调整针对所述储能层的控制策略或者针对所述控制层的控制逻辑。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述影响因素，调整针对所述储能层的控制策略，包括：

在所述影响因素是所述控制策略相关的因素的情况下，根据所述运行状态数据和所述影响因素，确定所述储能层的优化目标；

根据所述优化目标和所述关联数据，获取针对所述储能层的新的控制策略；

根据所述新的控制策略，控制所述储能层的电池进行充电或放电。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述影响因素，调整针对所述控制层的控制逻辑，包括：

在所述影响因素不是所述控制策略相关的因素的情况下，根据所述影响因素和所述关联数据，获取新的控制逻辑；

确定当前工作状态是否满足预设条件，如果是，则重新启动所述控制层的控制设备，按照所述新的控制逻辑，控制所述控制设备运行。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述当前工作状态不满足预设条件的情况下，确定所述控制层的控制逻辑的调整时间；

根据所述调整时间，按照所述新的控制逻辑，控制所述控制设备运行。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电池工作状态数据包括电池运行数据和自检状态数据；所述电池运行数据包括电压或电流中的至少一项；所述自检状态数据包括电池荷电状态参数或电池健康状态参数中的至少一项；

所述自检状态数据是通过以下方式得到的：

向所述控制层的控制设备发送自检控制指令，以使所述控制设备根据所述自检控制指令获取自检状态数据，并确定所述自检状态数据与标准状态数据是否匹配；

接收所述控制设备在所述自检状态数据与标准状态数据匹配时发送的自检状态数据，所述自检状态数据包括电池荷电状态参数或电池健康状态参数中的至少一项。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收所述控制设备在所述自检状态数据与标准状态数据不匹配时发送的所述自检状态数据与标准状态数据不匹配通知信息；

向所述控制设备发送自校准指令，以使所述控制设备根据所述自校准指令对所述自检状态数据进行校准处理。

9.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取储能系统的运行状态数据；所述储能系统包括储能层和控制层，所述运行状态数据包括所述储能层的电池工作状态数据、所述控制层的控制运行数据以及所述储能系统的运行维护数据；

第一确定模块，用于确定所述运行状态数据是否为有效数据，如果是，则基于所述运行状态数据和图数据库中存储的知识图谱，确定所述运行状态数据的关联数据；

第二确定模块，用于根据所述运行状态数据和所述关联数据，确定当前工作状态是否为正常状态；

调整模块，用于若当前工作状态为非正常状态，则调整针对所述储能层的控制策略或者针对所述控制层的控制逻辑。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-8中任一项所述的方法。

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