CN116707147B - 一种分布式电池储能系统的控制方法及相关设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种分布式电池储能系统的控制方法及相关设备，涉及新能源技术领域，方法包括：获取电池储能系统中每一个子系统对应的标签信息，并基于标签信息确定每一个子系统的功能属性；基于每一个子系统的功能属性，分别获取每一个子系统的关键运行数据，并将关键运行数据上传至云端；控制云端分别基于每一个子系统的关键运行数据，对每一个子系统进行评价，得到电池储能系统的评价结果，并控制云端基于评价结果对电池储能系统进行优化控制。本发明可基于云端来对大规模的分布式电池储能系统中每个子系统进行独立分析与评价，减少了子系统之间的通信需求，从而降低了通信延迟和能耗，提高了系统的效率和性能。
Description
技术领域
本发明涉及新能源技术领域，尤其涉及一种分布式电池储能系统的控制方法及相关设备。
背景技术
随着智能电网的快速发展，用户端大量接入了光伏发电设备等可再生能源发电设备，并且越来越多的城市也已经覆盖了光伏发电设备。传统的电池储能系统控制方法主要依赖于集中式控制和管理，其中一个中央控制器负责整个系统的操作和优化。但是，当电池储能系统规模庞大时，集中式控制需要大量的通信和数据传输，导致通信延迟增加和能耗上升，并且由于中央控制器是整个系统的关键节点，一旦中央控制器出现故障或失效，整个系统的运行将受到影响。
发明内容
本发明提供一种分布式电池储能系统的控制方法及相关设备，用以解决现有技术中电池储能系统采用集中式控制需要大量的通信和数据传输，容易增加能耗且容易产生故障的缺陷，实现利用云端来对电池储能系统中每个子系统进行独立分析与评价，减少了子系统之间的通信需求，从而降低了通信延迟和能耗，提高了系统的效率和性能。
本发明提供一种分布式电池储能系统的控制方法，包括：
获取电池储能系统中每一个子系统对应的标签信息，并基于所述标签信息确定每一个子系统的功能属性；
基于每一个子系统的功能属性，分别获取每一个子系统的关键运行数据，并将所述关键运行数据上传至云端，其中，所述关键运行数据用于反映子系统的工作数据；
控制所述云端分别基于每一个子系统的关键运行数据，对每一个子系统进行评价，得到所述电池储能系统的评价结果，并控制所述云端基于所述评价结果对所述电池储能系统进行优化控制。
在一种实现方式中，所述获取电池储能系统中每一个子系统对应的标签信息，包括：
获取所述电池储能系统的系统划分规则，并基于所述系统划分规则对所述电池储能系统进行划分，得到若干个子系统，其中，所述系统划分规则包括区域划分规则或者功率划分规则；
基于所述系统划分规则，获取每一个子系统的标签信息，其中，所述标签信息包括区域标签或功率标签。
在一种实现方式中，所述基于所述标签信息确定每一个子系统的功能属性，包括：
若所述标签信息为所述区域标签，则确定每一个子系统所对应的区域信息，并确定每一个子系统的功能属性为储能位置确定功能，其中，所述区域信息用于反映子系统的位置信息；
若所述标签信息为所述功率标签，则确定每一个子系统所对应的功率信息，并确定每一个子系统的功能属性为功率等级确定功能。
在一种实现方式中，所述基于每一个子系统的功能属性，分别获取每一个子系统的关键运行数据，包括：
若所述功能属性为储能位置确定功能，则基于每个子系统的位置信息，获取每个子系统中与位置信息对应的关键运行数据；
若所述功能属性为功率等级确定功能，则基于每个子系统的功率等级，确定每个子系统中与功率等级对应的关键运行数据。
在一种实现方式中，所述控制所述云端分别基于每一个子系统的关键运行数据，对每一个子系统进行评价，得到所述电池储能系统的评价结果，包括：
获取评价指标信息，所述评价指标信息包括系统效率指标、储能性能指标或者系统可靠性指标中的任意一个或者多个；
获取所述评价指标信息所对应的评价规则信息；
控制所述云端基于所述评价规则信息，对所有子系统的关键运行数据进行协同分析，得到所述电池储能系统的评价结果。
在一种实现方式中，所述控制所述云端基于所述评价规则信息，对所有子系统的关键运行数据进行协同分析，得到所述电池储能系统的评价结果，包括：
控制所述云端基于所述评价规则信息，从所有子系统的关键运行数据中筛选出异常运行数据；
根据所述异常运行数据，定位异常子系统，并确定所述异常子系统在所述电池储能系统中的覆盖范围；
根据所述覆盖范围，确定所述电池储能系统的评价结果。
在一种实现方式中，所述控制所述云端基于所述评价结果对所述电池储能系统进行优化控制，包括：
根据所述评价结果，确定优化策略；
基于所述优化策略，分别对异常子系统进行单独优化，以实现对所述电池储能系统的优化控制。
第二方面，本发明实施例还提供一种分布式电池储能系统的控制装置，其中，包括：
功能确定模块，用于获取电池储能系统中每一个子系统对应的标签信息，并基于所述标签信息确定每一个子系统的功能属性；
数据获取模块，用于基于每一个子系统的功能属性，分别获取每一个子系统的关键运行数据，并将所述关键运行数据上传至云端，其中，所述关键运行数据用于反映子系统的工作数据；
优化控制模块，用于控制所述云端分别基于每一个子系统的关键运行数据，对每一个子系统进行评价，得到所述电池储能系统的评价结果，并控制所述云端基于所述评价结果对所述电池储能系统进行优化控制。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述分布式电池储能系统的控制方法。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述分布式电池储能系统的控制方法。
本发明提供的分布式电池储能系统的控制方法及相关设备，通过获取电池储能系统中每一个子系统对应的标签信息，并基于所述标签信息确定每一个子系统的功能属性。由于电池储能系统中包括多个子系统，因此，本发明可基于每一个子系统的功能属性，分别获取每一个子系统的关键运行数据，并将所述关键运行数据上传至云端。接着，本发明可控制所述云端分别基于每一个子系统的关键运行数据，对每一个子系统进行评价，得到所述电池储能系统的评价结果，并控制所述云端基于所述评价结果对所述电池储能系统进行优化控制。由于本发明中是利用云端来对电池储能系统中的各个子系统进行单独评价的，因此，减少了各个子系统之间的通信需求，从而降低了通信延迟和能耗，且有效提高了整个系统的效率和性能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的分布式电池储能系统的控制方法的流程示意图；
图2是本发明提供的分布式电池储能系统的控制装置的结构示意图；
图3是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合图1描述本发明的分布式电池储能系统的控制方法。本实施例的分布式电池储能系统的控制方法可应用于终端设备中，该终端设备可为电脑、手机等移动终端。在具体应用时，如图1中所示，该分布式电池储能系统的控制方法包括如下步骤：
S100、获取电池储能系统中每一个子系统对应的标签信息，并基于所述标签信息确定每一个子系统的功能属性。
在本实施例中，电池储能系统为大规模分布式的电池储能系统，该系统中包括有多个子系统，每个子系统都是独立的，并且具备独立的储能功能。为了对每个独立的子系统进行分析，本实施例可分别获取每个子系统对应的标签信息，该标签信息可反映出该电池储能系统是如何划分的，也就是可以反映电池储能系统的系统划分规则，进而基于该标签信息就可以反映出此时划分出的每个子系统在功能是什么，因此基于每个子系统的标签信息，就可以得到每个子系统的功能属性，本实施例的功能属性可用于反映该子系统对应的储能功能。
在一种实现方式中，本实施例在每个子系统的标签信息时，包括如下步骤：
获取所述电池储能系统的系统划分规则，并基于所述系统划分规则对所述电池储能系统进行划分，得到若干个子系统，其中，所述系统划分规则包括区域划分规则或者功率划分规则；
基于所述系统划分规则，获取每一个子系统的标签信息，其中，所述标签信息包括区域标签或功率标签。
在本实施例中，电池储能系统的系统划分规则包括两者，包括区域划分规则或者功率划分规则，其中，区域划分规则为按照区域对电池储能系统进行划分，比如，可将电池储能系统按照区域划分为四个子系统，分别为用于覆盖A城市的A子系统、用于覆盖B城市的B子系统、用于覆盖C城市的C子系统以及用于覆盖D城市的D子系统。功率划分规则是按照功率等级来对电池储能系统进行划分，比如，可按照电池储能系统中的构造复杂度来衡量功率等级，并划分出若干个子系统，得到各个不同功率等级所对应的子系统。对应地，当确定出本实施例的电池储能系统中的系统划分规则，就可以得到划分出的每个子系统的标签信息，即，当系统划分规则为区域划分规则时，标签信息为区域标签；当系统划分规则为功率划分规则时，标签信息为功率标签。
在一种实现方式中，当得到的标签信息为所述区域标签，则就说明此时各个子系统是按照区域划分规则得到的，此时就可以确定每一个子系统所对应的区域信息，所述区域信息用于反映子系统的位置信息。因此，确定每一个子系统的功能属性为储能位置确定功能。也就是说，每个子系统是对特定的位置进行储能，比如上述举例中，用于覆盖A城市的A子系统是对A城市进行储能，用于覆盖B城市的B子系统是对B城市进行储能。因此，子系统的功能属性就是储能位置确定功能。而若所述标签信息为所述功率标签，则就说明此时各个子系统是按照功率划分规则得到的，此时就可以确定每一个子系统所对应的功率信息，比如，确定出A子系统的功率信息为a，B子系统的功率信息为b，进而就可以确定每一个子系统的功能属性为功率等级确定功能。
S200、基于每一个子系统的功能属性，分别获取每一个子系统的关键运行数据，并将所述关键运行数据上传至云端，其中，所述关键运行数据用于反映子系统的工作数据。
当确定出每个子系统的功能属性后，本实施例可基于该功能属性来获取每个子系统中与该功能属性关联的关键运行数据，该关键运行数据反映的是各个子系统的工作数据。进而，本实施例将这些关键运行数据上传至云端，利用云端的协作算法来对各个子系统的关键运行数据进行综合分析，各个子系统只需要和云端进行通信，这样就可以减少了子系统之间的通信需求，从而解决现有技术中基于中央控制器来进行分析时容易产生故障且系统效率低的问题。
在一种实现方式中，上述步骤S200具体包括如下步骤：
若所述功能属性为储能位置确定功能，则基于每个子系统的位置信息，获取每个子系统中与位置信息对应的关键运行数据；
若所述功能属性为功率等级确定功能，则基于每个子系统的功率等级，确定每个子系统中与功率等级对应的关键运行数据。
具体地，如果子系统的功能属性为储能位置确定功能，则此时就可以基于确定出的每个子系统的位置信息，获取每个子系统中与位置信息对应的关键运行数据，比如，由于不同位置的天气以及气候可能不相同，因此本实施例可基于各个子系统的位置信息确定出该位置信息对应的天气情况或者气候状况，然后基于该天禧情况或者气候状况来获取对应的关键运行数据，由于各个子系统的位置信息是不相同的，因此气候情况和气候状况也不同，因此此时获取到的各个子系统关键运行数据可反映出不同位置信息对应的关键运行数据。在一种实现方式中，关键运行数据可通过预先安装在各个子系统上的传感器来采集，比如预先安装温度传感器、电压传感器以及温度传感器，基于这些传感器就可以实时对各个子系统的关键运行数据进行采集，以便后续步骤中对采集到的关键运行数据进行分析。
在本实施例的一种实现方式中，如果子系统的功能属性为功率等级确定功能，则此时就可以确定每个子系统的功率信息，然后确定出每个子系统的功率等级，进而确定每个子系统中与功率等级对应的关键运行数据。在本实施例中，由于不同功率等级对应的关键运行数据也是不相同的，因此获取到的各个子系统的关键运行数据可在后续步骤中用于对各个子系统进行评价。当本实施例中获取到各个子系统的关键运行数据后，可将关键运行数据上传至云端，以便基于云端来对各个子系统的关键运行数据进行分析。可见，本实施例中的各个子系统只需要和云端进行通信，无需彼此之间进行通信，减少了各个子系统之间的通信需求，从而降低了通信延迟和能耗。并且，由于本实施例的云端中搭载了分布式云计算架构，该分布式云计算架构提供的强大计算和存储能力，将各个子系统的关键运行数据进行集中处理，有效提高了分析效率。本实施例的分布式云计算架构包括云服务器和存储设施，以及协作和优化算法的运行环境，比如，具体应用时可使用AWS的Elastic ComputeCloud (EC2)提供计算资源，并使用AWS的Simple Storage Service (S3)进行数据存储。
S300、控制所述云端分别基于每一个子系统的关键运行数据，对每一个子系统进行评价，得到所述电池储能系统的评价结果，并控制所述云端基于所述评价结果对所述电池储能系统进行优化控制。
在本实施例中，终端设备控制云端分别基于每一个子系统的关键运行数据，对每一个子系统进行评价，确定每个子系统是否出现异常，从而得到每个子系统的运行状态，进而得到电池储能系统的评价结果。接着，终端设备控制云端基于该评价结果来对电池储能系统进行优化控制，以便解决存在异常状态的子系统的故障，保证电池储能系统的正常运行。
在一种实现方式中，本实施例在对各个子系统进行评价时，包括如下步骤：
获取评价指标信息，所述评价指标信息包括系统效率指标、储能性能指标或者系统可靠性指标中的任意一个或者多个；
获取所述评价指标信息所对应的评价规则信息；
控制所述云端基于所述评价规则信息，对所有子系统的关键运行数据进行协同分析，得到所述电池储能系统的评价结果。
具体地，本实施例可获取用于评价电池储能系统的评价指标信息，该评价指标信息包括系统效率指标、储能性能指标或者系统可靠性指标中的任意一个或者多个。接着，终端设备获取每个评价指标信息的评价规则信息，控制云端基于所述评价规则信息，对所有子系统的关键运行数据进行协同分析，得到所述电池储能系统的评价结果。本实施例的云端采用多目标优化算法如多目标粒子群优化 (Multi-Objective Particle SwarmOptimization) 或多目标遗传算法等，综合考虑上述评价信息，进而协作分析各个子系统的关键运行数据，从而从所有子系统的关键运行数据中筛选出异常运行数据。然后，根据所述异常运行数据，定位异常子系统，并确定所述异常子系统在所述电池储能系统中的覆盖范围。接着，根据所述覆盖范围，确定所述电池储能系统的评价结果。具体应用时，如果异常子系统的数量越多，则覆盖范围也就越大，对应的评价结果也就越差。为了更方便衡量评价结果，本实施例可对评价结果分别表示为正常与异常，当所述覆盖范围超过30%时，则就可以判断电池储能系统出现异常，而当覆盖范围小于30%，则就可以判断电池储能系统为正常，基于此来评价该电池储能系统。
进一步地，本实施例可在得到评价结果后，根据所述评价结果，确定优化策略，然后基于所述优化策略，分别对异常子系统进行单独优化，以实现对所述电池储能系统的优化控制。比如，本实施例可根据评价结果，判断该电池储能系统的负荷情况，如果电池储能系统出现异常，则进一步判断是否存在出现异常负荷的子系统，如果存在出现异常负荷的子系统，则可确定功率优化策略，进而实时调整系统的功率调度策略，确保在高负荷时系统仍能维持稳定运行。本实施例云端的分布式云计算架构使得系统具备灵活性，能够自适应地应对各种运行条件和变化。同时，云端协作和决策支持算法提供强大的决策能力，增强系统的可靠性和稳定性。分布式云计算架构和云端计算环境为系统的扩展和升级提供了便利。系统可以根据需要增加或减少子系统数量，并通过更新云端协作算法来适应不同规模和需求的电池储能系统。
综上，本实施例通过获取电池储能系统中每一个子系统对应的标签信息，并基于所述标签信息确定每一个子系统的功能属性。由于电池储能系统中包括多个子系统，因此，本发明可基于每一个子系统的功能属性，分别获取每一个子系统的关键运行数据，并将所述关键运行数据上传至云端。接着，本实施例可控制所述云端分别基于每一个子系统的关键运行数据，对每一个子系统进行评价，得到所述电池储能系统的评价结果，并控制所述云端基于所述评价结果对所述电池储能系统进行优化控制。由于本实施例中是利用云端来对电池储能系统中的各个子系统进行单独评价的，因此，减少了各个子系统之间的通信需求，从而降低了通信延迟和能耗，且有效提高了整个系统的效率和性能。
基于上述实施例，本发明还提供分布式电池储能系统的控制装置，如图2中所示，所述装置包括：功能确定模块210、数据获取模块220以及优化控制模块230。具体地，所述功能确定模块210，用于获取电池储能系统中每一个子系统对应的标签信息，并基于所述标签信息确定每一个子系统的功能属性。所述数据获取模块220，用于基于每一个子系统的功能属性，分别获取每一个子系统的关键运行数据，并将所述关键运行数据上传至云端，其中，所述关键运行数据用于反映子系统的工作数据。所述优化控制模块230，用于控制所述云端分别基于每一个子系统的关键运行数据，对每一个子系统进行评价，得到所述电池储能系统的评价结果，并控制所述云端基于所述评价结果对所述电池储能系统进行优化控制。
图3示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)310、通信接口(Communications Interface)320、存储器(memory)330和通信总线340，其中，处理器310，通信接口320，存储器330通过通信总线340完成相互间的通信。处理器310可以调用存储器330中的逻辑指令，以执行分布式电池储能系统的控制方法，该方法包括：
获取电池储能系统中每一个子系统对应的标签信息，并基于所述标签信息确定每一个子系统的功能属性；
基于每一个子系统的功能属性，分别获取每一个子系统的关键运行数据，并将所述关键运行数据上传至云端，其中，所述关键运行数据用于反映子系统的工作数据；
控制所述云端分别基于每一个子系统的关键运行数据，对每一个子系统进行评价，得到所述电池储能系统的评价结果，并控制所述云端基于所述评价结果对所述电池储能系统进行优化控制。
此外，上述的存储器330中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的分布式电池储能系统的控制方法，该方法包括：
获取电池储能系统中每一个子系统对应的标签信息，并基于所述标签信息确定每一个子系统的功能属性；
基于每一个子系统的功能属性，分别获取每一个子系统的关键运行数据，并将所述关键运行数据上传至云端，其中，所述关键运行数据用于反映子系统的工作数据；
控制所述云端分别基于每一个子系统的关键运行数据，对每一个子系统进行评价，得到所述电池储能系统的评价结果，并控制所述云端基于所述评价结果对所述电池储能系统进行优化控制。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的分布式电池储能系统的控制方法，该方法包括：
获取电池储能系统中每一个子系统对应的标签信息，并基于所述标签信息确定每一个子系统的功能属性；
基于每一个子系统的功能属性，分别获取每一个子系统的关键运行数据，并将所述关键运行数据上传至云端，其中，所述关键运行数据用于反映子系统的工作数据；
控制所述云端分别基于每一个子系统的关键运行数据，对每一个子系统进行评价，得到所述电池储能系统的评价结果，并控制所述云端基于所述评价结果对所述电池储能系统进行优化控制。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (5)
1.一种分布式电池储能系统的控制方法，其特征在于，包括：
获取电池储能系统中每一个子系统对应的标签信息，并基于所述标签信息确定每一个子系统的功能属性；
基于每一个子系统的功能属性，分别获取每一个子系统的关键运行数据，并将所述关键运行数据上传至云端，其中，所述关键运行数据用于反映子系统的工作数据；
控制所述云端分别基于每一个子系统的关键运行数据，对每一个子系统进行评价，得到所述电池储能系统的评价结果，并控制所述云端基于所述评价结果对所述电池储能系统进行优化控制；
所述获取电池储能系统中每一个子系统对应的标签信息，包括：
获取所述电池储能系统的系统划分规则，并基于所述系统划分规则对所述电池储能系统进行划分，得到若干个子系统，其中，所述系统划分规则包括区域划分规则或者功率划分规则；
基于所述系统划分规则，获取每一个子系统的标签信息，其中，所述标签信息包括区域标签或功率标签；
所述基于所述标签信息确定每一个子系统的功能属性，包括：
若所述标签信息为所述区域标签，则确定每一个子系统所对应的区域信息，并确定每一个子系统的功能属性为储能位置确定功能，其中，所述区域信息用于反映子系统的位置信息；
若所述标签信息为所述功率标签，则确定每一个子系统所对应的功率信息，并确定每一个子系统的功能属性为功率等级确定功能；
所述基于每一个子系统的功能属性，分别获取每一个子系统的关键运行数据，包括：
若所述功能属性为储能位置确定功能，则基于每个子系统的位置信息，获取每个子系统中与位置信息对应的关键运行数据；
若所述功能属性为功率等级确定功能，则基于每个子系统的功率等级，确定每个子系统中与功率等级对应的关键运行数据；
所述控制所述云端分别基于每一个子系统的关键运行数据，对每一个子系统进行评价，得到所述电池储能系统的评价结果，包括：
获取评价指标信息，所述评价指标信息包括系统效率指标、储能性能指标或者系统可靠性指标中的任意一个或者多个；
获取所述评价指标信息所对应的评价规则信息；
控制所述云端基于所述评价规则信息，对所有子系统的关键运行数据进行协同分析，得到所述电池储能系统的评价结果；
所述控制所述云端基于所述评价规则信息，对所有子系统的关键运行数据进行协同分析，得到所述电池储能系统的评价结果，包括：
控制所述云端基于所述评价规则信息，从所有子系统的关键运行数据中筛选出异常运行数据；
根据所述异常运行数据，定位异常子系统，并确定所述异常子系统在所述电池储能系统中的覆盖范围；
根据所述覆盖范围，确定所述电池储能系统的评价结果。
2.根据权利要求1所述的分布式电池储能系统的控制方法，其特征在于，所述控制所述云端基于所述评价结果对所述电池储能系统进行优化控制，包括：
根据所述评价结果，确定优化策略；
基于所述优化策略，分别对异常子系统进行单独优化，以实现对所述电池储能系统的优化控制。
3.一种分布式电池储能系统的控制装置，其特征在于，包括：
功能确定模块，用于获取电池储能系统中每一个子系统对应的标签信息，并基于所述标签信息确定每一个子系统的功能属性；
数据获取模块，用于基于每一个子系统的功能属性，分别获取每一个子系统的关键运行数据，并将所述关键运行数据上传至云端，其中，所述关键运行数据用于反映子系统的工作数据；
优化控制模块，用于控制所述云端分别基于每一个子系统的关键运行数据，对每一个子系统进行评价，得到所述电池储能系统的评价结果，并控制所述云端基于所述评价结果对所述电池储能系统进行优化控制；
所述获取电池储能系统中每一个子系统对应的标签信息，包括：
获取所述电池储能系统的系统划分规则，并基于所述系统划分规则对所述电池储能系统进行划分，得到若干个子系统，其中，所述系统划分规则包括区域划分规则或者功率划分规则；
基于所述系统划分规则，获取每一个子系统的标签信息，其中，所述标签信息包括区域标签或功率标签；
所述基于所述标签信息确定每一个子系统的功能属性，包括：
若所述标签信息为所述区域标签，则确定每一个子系统所对应的区域信息，并确定每一个子系统的功能属性为储能位置确定功能，其中，所述区域信息用于反映子系统的位置信息；
若所述标签信息为所述功率标签，则确定每一个子系统所对应的功率信息，并确定每一个子系统的功能属性为功率等级确定功能；
所述基于每一个子系统的功能属性，分别获取每一个子系统的关键运行数据，包括：
若所述功能属性为储能位置确定功能，则基于每个子系统的位置信息，获取每个子系统中与位置信息对应的关键运行数据；
若所述功能属性为功率等级确定功能，则基于每个子系统的功率等级，确定每个子系统中与功率等级对应的关键运行数据；
所述控制所述云端分别基于每一个子系统的关键运行数据，对每一个子系统进行评价，得到所述电池储能系统的评价结果，包括：
获取评价指标信息，所述评价指标信息包括系统效率指标、储能性能指标或者系统可靠性指标中的任意一个或者多个；
获取所述评价指标信息所对应的评价规则信息；
控制所述云端基于所述评价规则信息，对所有子系统的关键运行数据进行协同分析，得到所述电池储能系统的评价结果；
所述控制所述云端基于所述评价规则信息，对所有子系统的关键运行数据进行协同分析，得到所述电池储能系统的评价结果，包括：
控制所述云端基于所述评价规则信息，从所有子系统的关键运行数据中筛选出异常运行数据；
根据所述异常运行数据，定位异常子系统，并确定所述异常子系统在所述电池储能系统中的覆盖范围；
根据所述覆盖范围，确定所述电池储能系统的评价结果。
4.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至2任一项所述分布式电池储能系统的控制方法。
5.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至2任一项所述分布式电池储能系统的控制方法。
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