CN113644745A - 一种基于云管边端的储能电站智能运维分析系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于云管边端的储能电站智能运维分析系统，包括运维云平台、通信网络管道、边缘计算装置和智能终端；运维云平台通过远程通信网络与边缘计算装置通信，边缘计算装置通过本地通信网络与多智能终端本地通信；智能终端采集储能电站各设备运行数据和环境监测数据，上传至边缘计算装置，并执行上级指令；边缘计算装置对智能终端上传的数据进行本地智能分析和快速响应，为运维云平台提供分析结果和必要数据，并解析运维云平台下发的运维指令和下发至智能终端；运维云平台对管辖的储能电站统一远程集中监控、智能化分析和运维，并将运维指令下发至边缘计算装置。本发明实现储能电站由被动运维到主动运维，提升储能电站的运维效率。

Description

一种基于云管边端的储能电站智能运维分析系统
技术领域
本发明属于储能系统技术领域，更具体地，涉及一种基于云管边端的储能电站智能运维分析系统。
背景技术
随着我国“2030年碳达峰，2060年碳中和”目标的确立，风电和光伏等可再生能源将作为电力系统主力能源迎来前所未有的快速发展机会。可再生能源自身波动性、间歇性等特性将对电力系统的安全和稳定带来极大的挑战。近年来快速发展的储能电站，可应用于平抑可再生能源发电波动、提高电网弹性和电能质量、降低弃风弃光，使其成为有效的灵活性资源，满足未来电力系统对灵活性调节资源的迫切需求。
随着储能电站的大范围部署，其规模效应逐渐凸显，如何建立专业的运行维护和安全监控体系以保障电站的安全运行，已成为电网安全稳定运行的关键。然而，现有相关规程和技术标准在储能电站的高效智能巡检、故障的提前预判和报警验真、储能电站数据价值挖掘、无人值守、远程运维等方面缺乏相应的理论指导和技术规程。这些技术的缺乏已对储能电站的安全运行造成实际影响。相关运维技术的缺乏已造成储能电站应对复杂环境能力弱、安全监测与远程运维手段不足、全景数据感知和状态模型缺乏、数据利用效率低、数据量大等问题，亟待解决。
发明内容
针对现有技术的缺陷，本发明提供一种基于云管边端的储能电站智能运维分析系统，应用“云、管、边、端”等先进理念技术，探索了储能电站的分级主动运维体系架构，实现储能电站由被动运维到主动运维，提升储能电站的运维效率。
为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于云管边端的储能电站智能运维分析系统，包括：运维云平台、通信网络管道、边缘计算装置和智能终端；所述通信网络管道包括远程通信网络和储能电站内的本地通信网络，所述运维云平台通过远程通信网络与多个边缘计算装置进行远程通信，所述边缘计算装置通过本地通信网络与多个智能终端进行本地通信；
所述智能终端，用于采集储能电站中的各设备运行数据和环境监测数据，上传至储能电站对应的边缘计算装置，并执行上级指令；
所述边缘计算装置，用于对多个智能终端上传的数据进行本地智能分析，为运维云平台提供分析结果和必要数据，并解析运维云平台下发的运维指令和下发至智能终端；
所述运维云平台，基于边缘计算装置上传的数据，对管辖的储能电站进行统一远程集中监控、智能化分析和运维，并将运维指令下发至边缘计算装置。
在更优的技术方案中，所述远程通信网络采用光纤通信、4G/5G运营商专线、WiFi和/或工业以太网；所述本地通信网络采用三层两网架构，以及采用IEC61850通信协议和Modbus通信协议。
在更优的技术方案中，所述智能终端是一种智能组件，具备多种通信接口；每个储能电站利用若干智能终端采集储能电站各设备的动态运行数据，包括但不限于：各级别电池的电压、电流和温度运行数据，储能变流器、控制单元、升压变压器、电池管理系统的运行数据，储能电站的环境监测数据。
在更优的技术方案中，储能电站的每一组储能变流器和电池管理系统，对应配置一台智能终端。
在更优的技术方案中，所述边缘计算装置部署在储能电站的电力安全IV区，包括EC-IaaS服务功能模块、EC-PaaS服务功能模块、EC-SaaS服务功能模块；
所述EC-IaaS服务功能模块，用于将储能电站内多样化终端资源虚拟化，为EC-PaaS服务功能模块提供基层系统适配基础；
所述EC-PaaS服务功能模块，提供数据清理、算法、App管理服务，为EC-SaaS服务功能模块的高级应用开发提供服务支持；
所述EC-SaaS服务功能模块，是边缘计算装置的微应用服务层，利用来自EC-PaaS服务功能模块的数据和算法支持，实现就地监测、故障预警、与运维管理相关服务功能。
在更优的技术方案中，所述运维云平台包括IaaS服务功能模块、PaaS服务功能模块、SaaS服务功能模块；
所述IaaS服务功能模块，作为储能电站运维云平台的一个基础逻辑层，通过构建资源池和按需分配的方式给PaaS服务功能模块提供基层系统支持；
所述PaaS服务功能模块，是储能电站运维云平台的核心数据处理模块，利用IaaS服务功能模块的基层系统支撑，针对智能终端通过边缘计算装置上传的数据进行标准化，实现数据存储、交互的通用化，便于异构数据的互动和同步共享利用，并将数据处理结果上传至SaaS服务功能模块实现各类高级应用；
所述SaaS服务功能模块，是储能电站云平台建设的应用层，以软件定义的形式和直接调用PaaS层提供的标准接口的方式，支撑远程运维监控集成、故障预测与诊断分析、运维服务、全生命周期管理、决策分析服务、以及人机交互和可视化应用服务。
在更优的技术方案中，所述SaaS服务功能模块的远程运维监控集成，包括：实时监控储能电站各设备的动态运行状态，采用图形化展示设备连接结构、性能及连接状态，通过拓扑关系分析以定位关联设备故障；
所述的储能电站各设备包括但不限于监控开关柜、储能变压器、储能变流器、电池管理系统和电池组串；
所述的动态运行状态包括但不限于：储能电站的总有功功率、无功功率，用户侧的用户负荷功率，储能变流器的温度，储能变压器的温度，并网点的交流电压、交流电流、功率因数，单体电池的电压、SOC、SOH，电池模组内的温度，电池回路电流，电池组端电压，电池系统绝缘电阻。
在更优的技术方案中，所述SaaS服务功能模块的故障预测与诊断分析，包括：
在实时监测储能电站各设备的动态运行状态的基础上，利用历史及当前实测的运行数据形成运行曲线；
采用神经网络算法对各设备的运行状态进行预测，将预测值与故障阈值进行比较，若达到故障阈值，则对应设备可能发生故障，应采取相应维修或更换措施；
通过逻辑判断精准定位故障及故障模块级层，并通过机器学习方法识别无效告警、去除重复告警，并形成分级的故障告警，通过网页实时告警，短信、邮件、APP端等多途径推送告警信息。
在更优的技术方案中，所述SaaS服务功能模块的运维服务，包括：(1)在实时监测储能电站各设备的动态运行状态和故障预测与诊断基础上，将巡检、维护、检修这些运维业务智能化，将运维业务线下转线上，由云平台派送巡检、检修、维护这些任务工单，包括任务工单制定、任务派单、任务接单、任务跟踪、结案报告、任务评价；(2)监测运维行为轨迹，人员场站签到打卡，统计人员行为轨迹，记录运维人员打卡情况，并支持导出轨迹报表。
在更优的技术方案中，所述SaaS服务功能模块的全生命周期管理，是对单体电池及电池组进行电压、电流、温度监测与预测，分析整组电池电压一致性，管理电池的衰减度及预测未来放电情况。
在更优的技术方案中，所述SaaS服务功能模块的决策分析服务，包括但不限于对电站经济性分析、用户适用习惯分析、电池故障率分析、电能质量分析。
在更优的技术方案中，所述SaaS服务功能模块的人机交互和可视化应用服务，是通过WEB、监控大屏和/或移动端手机APP这些人机交互设备，对储能电站的各设备状态、实时曲线、故障告警信息进行实时显示和提醒，实现运行指标在线实时查看，实时动态掌握电站运行状态，故障告警信息实时短信提醒，通过所述的移动端手机APP实时在线查处理，一级故障自动转工单，其他故障可手动转工单；所述的移动端手机APP集成在线抄表功能，减少结算业务人员差旅；巡检、维护、检修、缺陷等运维业务在所述的移动端实现任务工单闭环管理，提升电站管理水平。
本发明的有益效果：
1、本发明的基于云管边端的储能电站智能运维分析系统，解决了传统运维方式通信负担重、冗余性差，运维周期长、效率低，人工成本高的问题；
2、采用本发明的基于云管边端的储能电站智能运维分析系统，可全方位、多样式监测储能电站运行情况、评估和预警储能电站关键设备健康情况，通过云平台对电池SOC及SOH监测为运维提供维护依据。
附图说明
图1是本申请实施例所述储能电站智能运维分析系统示意图。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例以本发明的技术方案为依据开展，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，对本发明的技术方案作进一步解释说明。
本实施例提供一种基于云管边端的储能电站智能运维分析系统，如图1所示，包括：运维云平台、通信网络管道、边缘计算装置和智能终端。
(1)通信网络管道
所述通信网络管道包括远程通信网络和储能电站内的本地通信网络，远程通信网络负责运维云平台与多个储能电站对应的边缘计算装置之间的远程通信，本地通信网络负责储能电站内的边缘计算装置与多个智能终端之间进行本地通信。其中，所述远程通信网络采用光纤通信、4G/5G运营商专线、WiFi和/或工业以太网；所述本地通信网络采用三层两网架构，以及采用IEC61850通信协议和Modbus通信协议。
(2)智能终端
所述智能终端，用于采集储能电站中的各设备运行数据和环境监测数据，上传至储能电站对应的边缘计算装置，并执行上级指令。
所述智能终端是一种智能组件，具备多种通信接口，部署在电力安全II区，可接入储能变流器、电池管理系统、保护、测控等已有设备并汇总信息，对相关信息进行必要的计算，并转发到边缘计算单元。另外，智能终端还可以接入电能表、温度传感器、烟雾传感器、空调、视频摄像头等。
储能电站的每一组储能变流器和电池管理系统，对应配置一台智能终端。储能变流器和电池管理系统对应配置的智能终端，还可以同时接入其它设备。
每个储能电站利用若干智能终端采集储能电站各设备的动态运行数据，包括但不限于：各级别电池的电压、电流和温度运行数据，储能变流器、控制单元、升压变压器、电池管理系统的运行数据，储能电站的环境监测数据。
(3)边缘计算装置
所述边缘计算装置，用于对多个智能终端上传的数据进行本地智能分析和快速响应，为运维云平台提供分析结果和必要数据(包括但不限于：各级别电池的电压、电流和温度运行数据，储能变流器、控制单元、升压变压器、电池管理系统的运行数据，储能电站的环境监测数据)，可以支撑运维云平台的高级应用，缓解云平台的网络带宽、计算存储等方面的压力，云端通过大数据分析之后形成的运维决策，传输到边缘计算装置进行解析，下发智能终端具体执行。
所述边缘计算装置部署在储能电站的电力安全IV区，包括EC-IaaS服务功能模块、EC-PaaS服务功能模块、EC-SaaS服务功能模块；
所述EC-IaaS服务功能模块，用于将储能电站内多样化终端资源(指储能变流器、各级别电池、升压变压器、通信网络等)虚拟化，为EC-PaaS服务功能模块提供基层系统适配基础；
所述EC-PaaS服务功能模块，提供数据清理、算法、App管理服务，为EC-SaaS服务功能模块的高级应用开发提供服务支持；
所述EC-SaaS服务功能模块，是边缘计算装置的微应用服务层，利用来自EC-PaaS服务功能模块的数据和算法支持，实现就地监测、故障预警、与运维管理相关服务功能。
(4)运维云平台
所述运维云平台，基于边缘计算装置上传的数据及大数据处理能力，对管辖的储能电站进行统一远程集中监控和智能化分析，利用云计算技术、大数据挖掘等进行智能运维，并将运维指令下发至边缘计算装置。
具体地，所述运维云平台包括IaaS服务功能模块、PaaS服务功能模块、SaaS服务功能模块；其中：
所述IaaS服务功能模块，作为储能电站运维云平台的一个基础逻辑层，通过构建资源池和按需分配的方式给PaaS服务功能模块提供基层系统支持；
所述PaaS服务功能模块，是储能电站运维云平台的核心数据处理模块，利用IaaS服务功能模块的基层系统支撑，针对智能终端通过边缘计算装置上传的数据(针对储能电站内多样化设备产生的不同类型和来源的电池模组级、电池簇级以及电池系统级的电压、电流、功率和温度运行参数、储能变流器及控制单元、升压变压器、电池管理系统BMS的运行数据、电站环境监测等数据)进行标准化，实现数据存储、交互的通用化，便于异构数据的互动和同步共享利用，并将数据处理结果上传至SaaS服务功能模块实现各类高级应用；
所述SaaS服务功能模块，是储能电站云平台建设的应用层，以软件定义的形式和直接调用PaaS层提供的标准接口的方式，支撑远程运维监控集成、故障预测与诊断分析、运维服务、全生命周期管理、决策分析服务、以及WEB、监控大屏、移动端手机APP等人机交互和可视化应用服务。
在SaaS服务功能模块中，其远程运维监控集成包括：实时监控储能电站各设备的动态运行状态，采用图形化展示设备连接结构、性能及连接状态，通过拓扑关系分析以定位关联设备故障；所述的储能电站各设备包括但不限于监控开关柜、储能变压器、储能变流器、电池管理系统和电池组串；所述的动态运行状态包括但不限于：储能电站的总有功功率、无功功率，用户侧的用户负荷功率，储能变流器的温度，储能变压器的温度，并网点的交流电压、交流电流、功率因数，单体电池的电压、SOC、SOH，电池模组内的温度，电池回路电流，电池组端电压，电池系统绝缘电阻。
在SaaS服务功能模块中，其故障预测与诊断分析包括：a1，在实时监测储能电站各设备的动态运行状态的基础上，利用历史及当前实测的运行数据形成运行曲线；a2，采用神经网络算法对各设备的运行状态进行预测，将预测值与故障阈值进行比较，若达到故障阈值，则对应设备可能发生故障，应采取相应维修或更换措施；a3，通过逻辑判断精准定位故障及故障模块级层，并通过机器学习方法识别无效告警、去除重复告警，并形成分级的故障告警，通过网页实时告警，短信、邮件、APP端等多途径推送告警信息。
在SaaS服务功能模块中，其运维服务在实时监控、故障预测与诊断基础上，包括：b1，在实时监测储能电站各设备的动态运行状态和故障预测与诊断基础上，将巡检、维护、检修这些运维业务智能化，将运维业务线下转线上，由云平台派送巡检、检修、维护这些任务工单，包括任务工单制定、任务派单、任务接单、任务跟踪、结案报告、任务评价；b2，监测运维行为轨迹，人员场站签到打卡，统计人员行为轨迹，记录运维人员打卡情况，并支持导出轨迹报表。
在SaaS服务功能模块中，其全生命周期管理是对单体电池及电池组进行电压、电流、温度监测与预测，分析整组电池电压一致性，管理电池的衰减度及预测未来放电情况：
在SaaS服务功能模块中，其决策分析服务包括电站分析、电站经济性分析、用户适用习惯分析、电池故障率分析、电能质量分析等。
在SaaS服务功能模块中，人机交互和可视化应用服务是通过WEB、监控大屏、移动端手机APP，对设备状态、实时曲线、故障告警等信息实时监测，运行指标在线实时查看，实时动态掌握电站运行状态，故障告警信息实时短信提醒，通过所述的移动端手机APP实时在线查处理，一级故障自动转工单，其他故障可手动转工单；所述的移动端手机APP集成在线抄表功能，减少结算业务人员差旅；巡检、维护、检修、缺陷等运维业务在所述的移动端实现任务工单闭环管理，提升电站管理水平。
以上实施例为本申请的优选实施例，本领域的普通技术人员还可以在此基础上进行各种变换或改进，在不脱离本申请总的构思的前提下，这些变换或改进都应当属于本申请要求保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种基于云管边端的储能电站智能运维分析系统，其特征在于，包括：运维云平台、通信网络管道、边缘计算装置和智能终端；所述通信网络管道包括远程通信网络和储能电站内的本地通信网络，所述运维云平台通过远程通信网络与多个边缘计算装置进行远程通信，所述边缘计算装置通过本地通信网络与多个智能终端进行本地通信；
所述智能终端，用于采集储能电站中的各设备运行数据和环境监测数据，上传至储能电站对应的边缘计算装置，并执行上级指令；
所述边缘计算装置，用于对多个智能终端上传的数据进行本地智能分析，为运维云平台提供分析结果和必要数据，并解析运维云平台下发的运维指令和下发至智能终端；
所述运维云平台，基于边缘计算装置上传的数据，对管辖的储能电站进行统一远程集中监控、智能化分析和运维，并将运维指令下发至边缘计算装置。
2.根据权利要求1所述的储能电站智能运维分析系统，其特征在于，所述远程通信网络采用光纤通信、4G/5G运营商专线、WiFi和/或工业以太网；所述本地通信网络采用三层两网架构，以及采用IEC61850通信协议和Modbus通信协议。
3.根据权利要求1所述的储能电站智能运维分析系统，其特征在于，所述智能终端是一种智能组件，具备多种通信接口；每个储能电站利用若干智能终端采集储能电站各设备的动态运行数据，包括但不限于：各级别电池的电压、电流和温度运行数据，储能变流器、控制单元、升压变压器、电池管理系统的运行数据，储能电站的环境监测数据。
4.根据权利要求1所述的储能电站智能运维分析系统，其特征在于，储能电站的每一组储能变流器和电池管理系统，对应配置一台智能终端。
5.根据权利要求1所述的储能电站智能运维分析系统，其特征在于，所述边缘计算装置部署在储能电站的电力安全IV区，包括EC-IaaS服务功能模块、EC-PaaS服务功能模块、EC-SaaS服务功能模块；
所述EC-IaaS服务功能模块，用于将储能电站内多样化终端资源虚拟化，为EC-PaaS服务功能模块提供基层系统适配基础；
所述EC-PaaS服务功能模块，提供数据清理、算法、App管理服务，为EC-SaaS服务功能模块的高级应用开发提供服务支持；
所述EC-SaaS服务功能模块，是边缘计算装置的微应用服务层，利用来自EC-PaaS服务功能模块的数据和算法支持，实现就地监测、故障预警、与运维管理相关服务功能。
6.根据权利要求1所述的储能电站智能运维分析系统，其特征在于，所述运维云平台包括IaaS服务功能模块、PaaS服务功能模块、SaaS服务功能模块；
所述IaaS服务功能模块，作为储能电站运维云平台的一个基础逻辑层，通过构建资源池和按需分配的方式给PaaS服务功能模块提供基层系统支持；
所述PaaS服务功能模块，是储能电站运维云平台的核心数据处理模块，利用IaaS服务功能模块的基层系统支撑，针对智能终端通过边缘计算装置上传的数据进行标准化，实现数据存储、交互的通用化，便于异构数据的互动和同步共享利用，并将数据处理结果上传至SaaS服务功能模块实现各类高级应用；
所述SaaS服务功能模块，是储能电站云平台建设的应用层，以软件定义的形式和直接调用PaaS层提供的标准接口的方式，支撑远程运维监控集成、故障预测与诊断分析、运维服务、全生命周期管理、决策分析服务、以及人机交互和可视化应用服务。
7.根据权利要求6所述的储能电站智能运维分析系统，其特征在于，所述SaaS服务功能模块的远程运维监控集成，包括：实时监控储能电站各设备的动态运行状态，采用图形化展示设备连接结构、性能及连接状态，通过拓扑关系分析以定位关联设备故障；
所述的储能电站各设备包括但不限于监控开关柜、储能变压器、储能变流器、电池管理系统和电池组串；
所述的动态运行状态包括但不限于：储能电站的总有功功率、无功功率，用户侧的用户负荷功率，储能变流器的温度，储能变压器的温度，并网点的交流电压、交流电流、功率因数，单体电池的电压、SOC、SOH，电池模组内的温度，电池回路电流，电池组端电压，电池系统绝缘电阻。
8.根据权利要求6所述的储能电站智能运维分析系统，其特征在于，所述SaaS服务功能模块的故障预测与诊断分析，包括：
在实时监测储能电站各设备的动态运行状态的基础上，利用历史及当前实测的运行数据形成运行曲线；
采用神经网络算法对各设备的运行状态进行预测，将预测值与故障阈值进行比较，若达到故障阈值，则对应设备可能发生故障，应采取相应维修或更换措施；
通过逻辑判断精准定位故障及故障模块级层，并通过机器学习方法识别无效告警、去除重复告警，并形成分级的故障告警，通过网页实时告警，短信、邮件、APP端等多途径推送告警信息。
9.根据权利要求6所述的储能电站智能运维分析系统，其特征在于，所述SaaS服务功能模块的运维服务，包括：(1)在实时监测储能电站各设备的动态运行状态和故障预测与诊断基础上，将巡检、维护、检修这些运维业务智能化，将运维业务线下转线上，由云平台派送巡检、检修、维护这些任务工单，(2)监测运维行为轨迹，人员场站签到打卡，统计人员行为轨迹，记录运维人员打卡情况，并支持导出轨迹报表。
10.根据权利要求6所述的储能电站智能运维分析系统，其特征在于，所述SaaS服务功能模块的全生命周期管理，是对单体电池及电池组进行电压、电流、温度监测与预测，分析整组电池电压一致性，管理电池的衰减度及预测未来放电情况；
所述SaaS服务功能模块的决策分析服务，包括但不限于对电站经济性分析、用户适用习惯分析、电池故障率分析、电能质量分析。
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