CN117375248A - 储能电池阵列集群监控方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了储能电池阵列集群监控方法及系统，其方法包括以下步骤：基于实时的储能电池阵列中各电池单元的原始运行数据进行分析，生成电池状态评估报告；基于电池状态评估报告及电网需求数据，制定并动态调整充放电策略；基于电池状态评估报告和充放电策略，生成维护指令；各电池单元根据充放电策略和维护指令独立执行局部决策，并收集实时的独立运行数据；基于实时的独立运行数据和电网需求数据，制定并实时调节整个电池阵列输出的能量分配策略；利用历史和实时数据预测电网需求和电池阵列响应，制定并持续优化响应策略，本发明更精准的电池状态评估，更灵活和高效的能量管理，更前瞻性的维护策略，优化的电池阵列和电网之间的协同作用。

Description

储能电池阵列集群监控方法及系统
技术领域
本发明涉及储能电池应用技术领域，尤其涉及储能电池阵列集群监控方法及系统。
背景技术
随着可再生能源的快速发展和电网负荷的不断增加，储能电池阵列集群的作用变得日益重要。储能电池阵列集群主要用于储存能源，以便在需要时提供电力，帮助平衡电网负荷，提高能源利用效率。这种集群通常由多个电池单元组成，每个单元都具备独立的充放电能力。随着技术的发展，电池阵列集群的规模和复杂性也在增加，这对监控和管理系统提出了更高的要求。
在现有技术（申请号为：202310634035.X的中国发明专利）中，电池状态的评估往往缺乏深度，限于基础的监测和反应，缺乏对电池性能和健康状态的全面理解；在能量管理方面往往缺乏灵活性，无法有效适应电网需求的快速变化，导致电池阵列的利用效率不高；在电池维护上通常是反应式的，而不是预测性的，这导致忽视电池的长期健康和性能；电池单元的控制往往过于中心化，缺乏独立做出局部决策的能力，这限制了整个阵列的响应速度和灵活性；整个电池阵列的能量分配往往没有很好地考虑电网需求与电池阵列能力之间的动态匹配，导致能源分配效率不高；缺乏对电网需求变化的有效预测和及时响应，无法充分利用电池阵列以应对电网负荷的波动。
发明内容
针对上述现有技术存在的诸多问题，本发明提供储能电池阵列集群监控方法及系统，提供更精准的电池状态评估，更灵活和高效的能量管理，更前瞻性的维护策略，以及更优化的电池阵列和电网之间的协同作用。
一种储能电池阵列集群监控方法，包括以下步骤：
基于实时的储能电池阵列中各电池单元的原始运行数据进行分析，生成电池状态评估报告；
基于电池状态评估报告及电网需求数据，制定并动态调整充放电策略；
基于电池状态评估报告和充放电策略，应用预测维护模型，生成维护指令；
各电池单元根据充放电策略和维护指令独立执行局部决策，并收集实时的独立运行数据；
基于实时的独立运行数据和电网需求数据，制定并实时调节整个电池阵列输出的能量分配策略；
利用历史和实时数据预测电网需求和电池阵列响应，制定并持续优化响应策略。
优选的，通过原始运行数据对电池单元的当前状态和性能进行分析，生成电池状态评估报告，其中，所述原始运行数据包括：电压、电流、温度及荷电状态；以及
电池状态评估报告包括：荷电状态及健康状况。
优选的，所述制定并动态调整充放电策略的过程包括：
分析当前和未来的电网需求数据，理解电网的能量需求模式和趋势，所述电网需求数据包括：预计负载、需求波动、峰值时间；
基于电池状态评估报告及电网需求数据分析的结果，制定充放电策略并执行，所述充放电策略包括：电池充放电的量及对应时间；
采集充放电策略执行过程中实时电池状态及电网需求数据，动态调整充放电策略并重新执行。
优选的，所述动态调整充放电策略包括：
若所述充放电策略执行过程中实时电池状态及电网需求数据不发生变化，则不对充放电策略进行调整；
所述充放电策略执行过程中实时电池状态及电网需求数据发生变化，则对充放电策略进行适应性调整。
优选的，基于电池状态评估报告和充放电策略识别电池性能的长期趋势和潜在的退化迹象，通过预测维护模型预测电池的未来性能和维护需求，生成维护指令。
优选的，各电池单元的充放电策略根据对应的维护指令进行调整，并按照调整后的充放电策略进行执行，对执行过程中实时的独立运行数据进行收集，所述独立运行数据包括：电池的电压、电流、温度及荷电状态。
优选的，通过分析实时的独立运行数据和电网需求数据，识别电网需求和电池阵列能力之间的匹配点和潜在不匹配，基于分析结果制定能量分配策略，并根据能量分配策略实时调节整个电池阵列的输出；以及
持续监控电池阵列和电网的性能反馈，根据反馈数据及时调整能量分配策略。
优选的，所述根据能量分配策略实时调节整个电池阵列的输出包括：增加或减少电池放电量，或调整充电速度和时间。
优选的，所述利用历史和实时数据预测电网需求和电池阵列响应，制定并持续优化响应策略包括：
收集电网及其对应电池阵列的历史运行数据，识别电网需求和电池响应的模式和趋势，所述历史运行数据包括：电网负荷、电池充放电模式、响应时间；
持续收集当前电网需求数据和电池阵列的实时运行数据，评估当前电网负荷情况和电池阵列的响应状态；
基于电网及其对应电池阵列的历史运行数据、当前电网需求数据和电池阵列的实时运行数据，建立预测模型，通过机器学习算法预测电网的未来需求和电池阵列的潜在响应；
基于预测模型的输出，制定针对整个电池阵列的响应策略，所述响应策略包括整个电池阵列的充放电时间和强度调整；
持续监控电网需求数据和整个电池阵列的状态，根据最新数据动态调整整个电池阵列的响应策略。
一种储能电池阵列集群监控系统，包括：
基础分析模块，所述基础分析模块基于实时的储能电池阵列中各电池单元的原始运行数据进行分析，生成电池状态评估报告；
自适应能量管理模块，所述自适应能量管理模块基于电池状态评估报告及电网需求数据，制定并动态调整充放电策略；
健康监控与预测维护模块，所述健康监控与预测维护模块基于电池状态评估报告和充放电策略，应用预测维护模型，生成维护指令；
分布式智能控制模块，所述分布式智能控制模块用于将各电池单元根据充放电策略和维护指令独立执行局部决策，并收集实时的独立运行数据；
协同优化模块，所述协同优化基于实时的独立运行数据和电网需求数据，制定并实时调节整个电池阵列输出的能量分配策略；
智能化预测与响应模块，所述智能化预测与响应模块利用历史和实时数据预测电网需求和电池阵列响应，制定并持续优化响应策略。
相比于现有技术，本发明的优点及有益效果在于：
（1）本发明通过分析电池单元的原始运行数据，能够生成准确的电池状态评估报告，为电池的健康管理和性能优化提供了关键信息；
（2）本发明基于电池状态和电网需求数据，能够制定和动态调整充放电策略；这种灵活性允许电池阵列根据实时需求和电池状况调整其行为，以优化性能和延长电池寿命；
（3）本发明中的预测维护策略通过分析电池状态和充放电数据，预测电池未来的性能和维护需求，从而实现了故障预防和性能维持；
（4）本发明中每个电池单元可以根据中心下发的充放电策略和维护指令，进行独立的局部决策，增加了整个电池阵列的灵活性和效率；
（5）本发明中的协同优化策略基于电池单元的实时运行数据和电网需求，能够实时调节整个电池阵列的输出，优化能源分配；
（6）本发明利用历史和实时数据预测电网需求变化，能够持续优化电池阵列的响应策略，以适应这些变化，保证电池阵列的高效运行。
附图说明
图1为本发明方法的流程示意简图；
图2为本发明方法的流程执行示意图；
图3为本发明系统的系统框图。
具体实施方式
以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显的，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。
在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
在此使用的所有术语（包括技术和科学术语）具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释（例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等）。在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释（例如，“具有A、B或C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等）。
附图中示出了一些方框图和/或流程图。应理解，方框图和/或流程图中的一些方框或其组合可以由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令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，从而这些指令在由该处理器执行时可以创建用于实现这些方框图和/或流程图中所说明的功能/操作的装置。本公开的技术可以硬件和/或软件（包括固件、微代码等）的形式来实现。另外，本公开的技术可以采取存储有指令的计算机可读存储介质上的计算机程序产品的形式，该计算机程序产品可供指令执行系统使用或者结合指令执行系统使用。
如图1－图2所示，一种储能电池阵列集群监控方法，包括以下步骤：
基于实时的储能电池阵列中各电池单元的原始运行数据进行分析，生成电池状态评估报告；
优选的，通过原始运行数据对电池单元的当前状态和性能进行分析，生成电池状态评估报告，其中，所述原始运行数据包括：电压、电流、温度及荷电状态；以及
电池状态评估报告包括：荷电状态及健康状况。
每个电池单元配备有传感器，用以实时监测和记录关键运行参数，如电压、电流、温度和荷电状态（SOC）。这些参数对于理解电池的运行状况至关重要。例如，电压和电流数据可以反映电池的充放电状态，温度数据有助于监控电池是否过热，而荷电状态则是评估电池剩余能量的关键指标。
通过对收集到的原始运行数据进行分析，可以评估每个电池单元的当前状态和性能。例如，分析电池的荷电状态可以判断电池的剩余能量，而连续监控电池的温度和电流变化有助于早期发现潜在的性能下降或故障风险。
电池状态评估报告是基于原始运行数据的综合评估结果，通常包括荷电状态、电池健康状况等信息。电池的健康状况评估基于历史数据与当前数据的比较，如充放电循环次数、性能衰减速率等。
从每个电池单元收集数据，如电压、电流、温度和荷电状态。分析这些数据以识别性能下降的趋势或异常模式，例如电池充放电能力的降低或温度异常上升。使用机器学习算法，基于历史和实时数据建立故障预测模型。模型能够预测电池的未来性能和潜在故障，提供维护或更换的预警。
本发明通过持续追踪电池单元的状态，确保数据的时效性；通过早期发现异常指标，预防的故障或性能下降；基于电池的当前状态和健康状况制定更合理的充放电策略。
在一个实施例中，如果某电池单元的温度持续升高而电压降低，这预示着电池的过载或衰退。通过实时监控这些参数，系统可以在问题恶化前及时采取措施，如调整充放电策略或规划维护工作。
基于电池状态评估报告及电网需求数据，制定并动态调整充放电策略；
优选的，所述制定并动态调整充放电策略的过程包括：
分析当前和未来的电网需求数据，理解电网的能量需求模式和趋势，所述电网需求数据包括：预计负载、需求波动、峰值时间；这些数据反映了电网的能量需求模式和趋势；利用统计和预测工具分析电网数据，以理解在不同时间段内电网的能量需求，包括高峰和低谷时期；
基于电池状态评估报告及电网需求数据分析的结果，制定充放电策略并执行，所述充放电策略包括：电池充放电的量及对应时间；
电池状态评估内容包括：电池的电压、电流、温度及荷电状态，分析这些数据以评估每个电池单元的健康状况和当前能量水平，从而确定其充放电能力；
综合电网需求和电池状态评估数据，制定充放电策略。这包括确定何时充电以存储能量，何时放电以支援电网。充放电策略包括：充放电的量和对应时间，以确保既满足电网需求，又不过度消耗电池。
采集充放电策略执行过程中实时电池状态及电网需求数据，动态调整充放电策略并重新执行。
在充放电策略执行过程中，持续监控电池状态和电网需求数据。根据实时数据调整充放电策略，如在电网需求增加时增加放电量，或在电池能量较低时减少放电量。
充放电策略对电池寿命的影响包括：
深度放电（即电池放电到很低的荷电状态）和频繁的充放电循环会加速电池退化。这会导致电池容量下降和内部阻抗上升，最终缩短电池寿命。
电池在过热或过冷的环境下工作会加速化学反应，影响电池的健康和寿命。合理的充放电策略应考虑温度因素，避免在极端温度条件下充电或放电。
长时间保持在高荷电状态（如接近100%充电）或低荷电状态（接近0%充电）会对电池产生不利影响。理想的充放电策略应当避免长时间处于这两个极端。
本发明优化策略以延长电池寿命和满足电网需求：
实施适度的充放电深度，避免电池完全放电或充满。例如，将电池保持在20%到80%的荷电状态范围内。
实现电池温度的监控和控制。在高温条件下减少充电速度，或在冷环境中限制放电。
根据电网需求和电池状况动态调整充放电计划。例如，在电网需求低的时候减少放电量，或在电池荷电状态较高时减少充电。
结合电池监测数据和先进的预测算法，定期评估电池健康状况，并在需要时实施维护。
本发明通过实施这些优化策略，可以在确保满足电网需求的同时，最大化电池的有效使用寿命。这要求电池管理系统具有高度的智能化和适应性，能够实时响应电网需求变化和电池状态变化。
本发明确保电池阵列能够及时响应电网需求变化；通过合理充放电策略保护电池，避免过度使用；通过动态调整策略，提高整个系统的能量使用效率。
在一个实施例中，如果电网在夏季傍晚面临高峰需求，充放电策略包括在夜间低谷时期充电，傍晚高峰期时放电。如果某一天的需求异常高，系统会实时调整，增加放电量以满足电网需求。
优选的，所述动态调整充放电策略包括：
若所述充放电策略执行过程中实时电池状态及电网需求数据不发生变化，则不对充放电策略进行调整；
所述充放电策略执行过程中实时电池状态及电网需求数据发生变化，则对充放电策略进行适应性调整。
系统持续监测电池阵列的实时状态（包括电压、电流、温度、荷电状态等）和电网的需求数据。实时分析这些数据以判断是否存在任何显著变化，如电网需求的增加或电池性能的变化。
如果监测到的电池状态和电网需求数据保持稳定，系统会维持当前的充放电策略；如果数据显示电网需求或电池状态有显著变化，系统将根据这些变化调整充放电策略。
本发明使电池阵列能够更加灵活和高效地响应电网需求的变化；避免因过度充放电或不适当的充放电模式而损害电池；确保电池阵列在任何给定时刻都以最优方式运行。
在一个实施例中，如果电网突然出现高负荷需求，系统会增加电池放电量以满足这一需求。相反，如果电网负荷减少，系统会减少放电并增加充电，以保护电池并储存能量。
基于电池状态评估报告和充放电策略，应用预测维护模型，生成维护指令；
优选的，基于电池状态评估报告和充放电策略识别电池性能的长期趋势和潜在的退化迹象，通过预测维护模型预测电池的未来性能和维护需求，生成维护指令。
将电池状态评估报告和充放电策略的历史数据与实时数据结合起来，为预测模型提供全面的视角。识别电池性能的长期趋势和潜在的退化迹象，如充电能力下降或放电速率减慢。
使用预测模型（基于机器学习或统计分析）来预测电池的未来性能，包括的性能下降和故障风险。根据模型预测电池的维护需求，例如何时需要更换或修理。
本发明中通过提前识别问题，预测性维护可以防止故障发生，从而减少突发停机和相关成本。这不仅减少了维修费用，还可以避免由于电池故障引起的更广泛的系统故障。
预测性维护允许根据电池的实际状况而不是固定时间表来安排维护，从而更有效地使用资源。这种方法确保了维护活动只在真正需要时才进行，避免了不必要的维护成本。
通过避免过度使用或在性能下降之前进行维护，预测性维护有助于延长电池的使用寿命。这种方法还有助于维持电池的最佳工作状态，从而提高整体能效。
预测性维护提高了整个电池阵列的运行可靠性，因为潜在的问题可以在变成严重故障之前得到解决。这对于需要高度可靠性的能源系统尤为重要，例如电网备用电源或关键设施的能源支持。
利用电池状态评估报告进行预测性维护是一种高效的方法，不仅可以提前发现并解决电池问题，延长电池的使用寿命，还可以提高整个储能系统的可靠性和效率。这种方法的成功实施依赖于准确的数据收集、高效的数据分析和先进的预测技术。
本发明能够在电池发生故障之前识别潜在的问题，从而提前进行干预；使维护计划更加高效，避免不必要的维护活动，同时确保及时处理关键问题；通过预防性维护，延长电池的有效使用寿命。
各电池单元根据充放电策略和维护指令独立执行局部决策，并收集实时的独立运行数据；
优选的，各电池单元的充放电策略根据对应的维护指令进行调整，并按照调整后的充放电策略进行执行，对执行过程中实时的独立运行数据进行收集，所述独立运行数据包括：电池的电压、电流、温度及荷电状态。
每个电池单元装备有控制系统，能够接收和解析中心控制系统下发的充放电策略和维护指令。电池单元根据其特定条件（如当前荷电状态、历史性能数据）对这些策略进行细微调整，以最适合其自身状态的方式执行。
电池单元的控制系统持续监测关键运行参数，包括电压、电流、温度和荷电状态。这些数据被实时记录并传输回中心监控系统，用于后续的分析和决策制定。
本发明确保每个电池单元在最优状态下运行，延长其使用寿命并提高整体效率；通过持续监控，系统能够实时响应电池单元的状态变化，快速调整策略以应对潜在问题；收集的实时数据支持数据驱动的决策制定，使整个系统的运行更加智能和高效。
在一个实施例中，如果某电池单元因高温而性能下降，其控制系统可以决定减少充电速率或暂停放电，同时将此情况报告给中心系统，触发维护指令。
基于实时的独立运行数据和电网需求数据，制定并实时调节整个电池阵列输出的能量分配策略；
优选的，通过分析实时的独立运行数据和电网需求数据，识别电网需求和电池阵列能力之间的匹配点和潜在不匹配，基于分析结果制定能量分配策略，并根据能量分配策略实时调节整个电池阵列的输出；以及
持续监控电池阵列和电网的性能反馈，根据反馈数据及时调整能量分配策略。
实时的独立运行数据包括：电池阵列的独立运行数据（如每个电池单元的电压、电流、温度、荷电状态）和电网需求数据（如当前负载、需求波动）。通过分析这些数据，系统识别电池阵列的输出能力与电网需求之间的匹配点和潜在不匹配。
基于分析结果，制定能量分配策略，旨在最优化电池阵列的输出，以满足电网需求，同时考虑电池的健康和效率，这种策略不是静态的，而是可以根据电网需求和电池状态的实时变化进行调整。
系统持续监控电池阵列和电网的性能反馈，根据收集的性能反馈数据，系统及时调整能量分配策略，以确保电池阵列的输出始终与电网需求保持最佳匹配。
电网需求变化的影响包括：
电网需求的波动（如日夜变化、季节性变化或突发事件）要求电池阵列能够灵活调整其充放电行为。例如，在需求高峰时增加放电，而在低需求时充电。
电网的峰谷差异提供了优化电池充放电的机会。电池阵列可以在需求低谷时充电储能，而在需求高峰时放电，以平衡电网负荷。
在电网遇到紧急情况（如故障、自然灾害）时，电池阵列能够快速提供支持，缓解电网压力。
电池阵列操作策略的调整包括：
根据电网需求的实时数据和预测，调整电池的充放电时间和强度，以保持电网稳定和电池健康。
考虑到长期需求趋势，电池阵列的容量管理变得至关重要。这包括调整储备能量水平，以准备应对长期或季节性的需求变化。
随着电网需求的变化，电池的使用模式也会改变，这影响电池的健康和寿命。因此，定期维护和寿命预测成为优化操作策略的重要部分。
例如在夏季，电网因空调使用增多而面临高峰负荷。电池阵列在这期间需要增加放电量，特别是在峰值时间段。然而，这种频繁和强度高的放电会加速电池老化，因此需要通过智能算法来平衡即时需求响应和长期电池健康。
本发明确保电池阵列能够灵活响应电网的变化需求，提供必要的能量支持；通过合理分配电池输出，提高电池使用效率，减少不必要的磨损，延长电池寿命；通过动态调整策略，提高系统对不确定因素的适应能力，增强整个电网的稳定性。
优选的，所述根据能量分配策略实时调节整个电池阵列的输出包括：增加或减少电池放电量，或调整充电速度和时间。
基于对电池阵列的实时监控和电网需求的分析，制定能量分配策略。这包括确定何时以及如何充电和放电。策略不是静态的，而是根据电池状态和电网需求的变化而动态调整。
根据电网的实时需求，增加或减少电池阵列的放电量。例如，在需求高峰时增加放电量，以减轻电网的压力；调整充电速度和时间，以优化电池寿命和响应即将到来的需求变化。
本发明通过精确控制放电和充电，提高整个电池阵列的能源效率和对电网需求的响应能力；防止过度充放电，延长电池的使用寿命；帮助平衡电网负荷，减少能源浪费，提高整个电网的稳定性和可靠性。
在一个实施例中，晚上电网负荷较低，系统会降低电池的放电量，同时增加充电速度，以准备第二天的高需求。相反，如果白天电网负荷增加，系统会减少充电或增加放电量，以提供必要的能量支持。
在面对电网需求的高度波动和不确定性时，利用先进的数据分析和预测模型来精确能量分配策略是至关重要的。以下是对本发明方法的进一步描述：
整合来自电池阵列（如荷电状态、历史充放电数据）和电网（如需求模式、峰谷时间）的数据；使用高级数据分析技术，如时间序列分析和趋势预测，来识别需求模式和电池使用趋势。
采用机器学习和人工智能算法，如神经网络或随机森林，来预测电网需求的变化和电池的响应能力；预测模型需要能够根据最新数据实时更新，以确保预测的准确性和及时性。
根据预测模型预测即将到来的电网需求高峰和低谷；制定充放电策略，以在需求高峰时提供最大的电量支持，在需求低谷时进行充电。
在制定能量分配策略时考虑电池的健康和寿命，避免过度充放电；根据电池的当前容量和预期寿命调整充放电强度和时间。
强化系统的适应性，使其能够快速响应电网需求的突发变化，如由于天气或突发事件导致的需求波动；利用预测模型来评估和管理风险，比如预测的电网故障或需求峰值，并据此调整策略。
本发明通过结合先进的数据分析和预测模型，能量分配策略可以更加精确和灵活地响应电网需求的波动和不确定性，同时保护电池的健康和延长其使用寿命。本发明方法通过高度的技术集成和算法优化，以确保在各种情况下都能实现最优的能量分配和系统效率。
利用历史和实时数据预测电网需求和电池阵列响应，制定并持续优化响应策略。
优选的，所述利用历史和实时数据预测电网需求和电池阵列响应，制定并持续优化响应策略包括：
收集电网及其对应电池阵列的历史运行数据，识别电网需求和电池响应的模式和趋势，所述历史运行数据包括：电网负荷、电池充放电模式、响应时间；
持续收集当前电网需求数据和电池阵列的实时运行数据，评估当前电网负荷情况和电池阵列的响应状态；
基于电网及其对应电池阵列的历史运行数据、当前电网需求数据和电池阵列的实时运行数据，建立预测模型，通过机器学习算法预测电网的未来需求和电池阵列的潜在响应；
基于预测模型的输出，制定针对整个电池阵列的响应策略，所述响应策略包括整个电池阵列的充放电时间和强度调整；
持续监控电网需求数据和整个电池阵列的状态，根据最新数据动态调整整个电池阵列的响应策略。
本发明从电网和电池阵列收集历史运行数据（包括电网负荷、电池充放电模式、响应时间）和实时运行数据（如当前电网负荷、电池状态）；分析这些数据以识别电网需求和电池响应的模式和趋势，这有助于理解如何在不同情况下最有效地利用电池阵列。
利用机器学习算法，如回归分析、神经网络或决策树，基于收集的历史和实时数据建立预测模型；模型预测电网的未来需求和电池阵列的响应方式。
基于预测模型的输出，制定针对电池阵列的响应策略，包括充放电时间和强度的调整；持续监控电网和电池阵列的状态，并根据最新数据动态调整响应策略。
本发明通过精确预测和及时响应，提高电池阵列的能源利用效率，减少能量浪费；帮助平衡电网负荷，提高电网的整体稳定性和可靠性；通过智能调整充放电策略，减少电池的过度使用，延长其使用寿命。
在一个实施例中，预测模型指出某个时段电网将面临高负荷，响应策略包括提前充电并在高负荷时段增加放电。相反，如果预测电网负荷较低，策略包括减少放电量，保留电池能量以应对未来的高需求时段。
如图3所示，一种储能电池阵列集群监控系统，包括：
基础分析模块，所述基础分析模块基于实时的储能电池阵列中各电池单元的原始运行数据进行分析，生成电池状态评估报告；收集并分析储能电池阵列中各电池单元的原始运行数据，如电压、电流、温度和荷电状态；生成电池状态评估报告，提供关于每个电池单元的健康和性能信息；提供电池阵列的详细健康和性能概况，为后续的决策和管理提供数据支持；
自适应能量管理模块，所述自适应能量管理模块基于电池状态评估报告及电网需求数据，制定并动态调整充放电策略；基于电池状态评估报告和电网需求数据，制定充放电策略；根据实时数据调整策略，以适应电网需求和电池状态的变化；优化电池的充放电操作，提高效率，减少能量浪费；
健康监控与预测维护模块，所述健康监控与预测维护模块基于电池状态评估报告和充放电策略，应用预测维护模型，生成维护指令；应用预测维护模型，基于电池状态和充放电策略，预测电池的未来性能和维护需求；生成具体的维护指令，以预防故障和性能下降；提前识别潜在问题，减少故障率，延长电池寿命；
分布式智能控制模块，所述分布式智能控制模块用于将各电池单元根据充放电策略和维护指令独立执行局部决策，并收集实时的独立运行数据；使各电池单元能够根据充放电策略和维护指令独立做出决策；数据收集：收集各电池单元的实时运行数据，用于持续监控和分析；提高电池阵列的局部响应能力，使系统更加灵活和高效；
协同优化模块，所述协同优化基于实时的独立运行数据和电网需求数据，制定并实时调节整个电池阵列输出的能量分配策略；根据电池阵列和电网的实时运行数据，制定能量分配策略；动态调整电池阵列的输出，以匹配电网需求；保证电池阵列输出与电网需求的高效协同，优化整体能源使用；
智能化预测与响应模块，所述智能化预测与响应模块利用历史和实时数据预测电网需求和电池阵列响应，制定并持续优化响应策略；利用历史和实时数据预测电网需求和电池阵列响应；基于预测结果，持续优化响应策略；提前应对电网需求变化，保持电池阵列运行的最优状态。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例，或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框，以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器 (CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器（RAM）和/或非易失性内存等形式，如只读存储器（ROM）或闪存（flash RAM）。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存 (PRAM)、静态随机存取存储器 (SRAM)、动态随机存取存储器 (DRAM)、其他类型的随机存取存储器 (RAM)、只读存储器 (ROM)、电可擦除可编程只读存储器 (EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘 (DVD) 或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体 (transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种储能电池阵列集群监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于实时的储能电池阵列中各电池单元的原始运行数据进行分析，生成电池状态评估报告；
基于电池状态评估报告及电网需求数据，制定并动态调整充放电策略；
基于电池状态评估报告和充放电策略，应用预测维护模型，生成维护指令；
各电池单元根据充放电策略和维护指令独立执行局部决策，并收集实时的独立运行数据；
基于实时的独立运行数据和电网需求数据，制定并实时调节整个电池阵列输出的能量分配策略；
利用历史和实时数据预测电网需求和电池阵列响应，制定并持续优化响应策略。
2.根据权利要求1所述的储能电池阵列集群监控方法，其特征在于，通过原始运行数据对电池单元的当前状态和性能进行分析，生成电池状态评估报告，其中，所述原始运行数据包括：电压、电流、温度及荷电状态；以及
电池状态评估报告包括：荷电状态及健康状况。
3.根据权利要求1所述的储能电池阵列集群监控方法，其特征在于，所述制定并动态调整充放电策略的过程包括：
分析当前和未来的电网需求数据，理解电网的能量需求模式和趋势，所述电网需求数据包括：预计负载、需求波动、峰值时间；
基于电池状态评估报告及电网需求数据分析的结果，制定充放电策略并执行，所述充放电策略包括：电池充放电的量及对应时间；
采集充放电策略执行过程中实时电池状态及电网需求数据，动态调整充放电策略并重新执行。
4.根据权利要求3所述的储能电池阵列集群监控方法，其特征在于，所述动态调整充放电策略包括：
若所述充放电策略执行过程中实时电池状态及电网需求数据不发生变化，则不对充放电策略进行调整；
所述充放电策略执行过程中实时电池状态及电网需求数据发生变化，则对充放电策略进行适应性调整。
5.根据权利要求1所述的储能电池阵列集群监控方法，其特征在于，基于电池状态评估报告和充放电策略识别电池性能的长期趋势和潜在的退化迹象，通过预测维护模型预测电池的未来性能和维护需求，生成维护指令。
6.根据权利要求1所述的储能电池阵列集群监控方法，其特征在于，各电池单元的充放电策略根据对应的维护指令进行调整，并按照调整后的充放电策略进行执行，对执行过程中实时的独立运行数据进行收集，所述独立运行数据包括：电池的电压、电流、温度及荷电状态。
7.根据权利要求1所述的储能电池阵列集群监控方法，其特征在于，通过分析实时的独立运行数据和电网需求数据，识别电网需求和电池阵列能力之间的匹配点和潜在不匹配，基于分析结果制定能量分配策略，并根据能量分配策略实时调节整个电池阵列的输出；以及
持续监控电池阵列和电网的性能反馈，根据反馈数据及时调整能量分配策略。
8.根据权利要求7所述的储能电池阵列集群监控方法，其特征在于，所述根据能量分配策略实时调节整个电池阵列的输出包括：增加或减少电池放电量，或调整充电速度和时间。
9.根据权利要求1所述的储能电池阵列集群监控方法，其特征在于，所述利用历史和实时数据预测电网需求和电池阵列响应，制定并持续优化响应策略包括：
收集电网及其对应电池阵列的历史运行数据，识别电网需求和电池响应的模式和趋势，所述历史运行数据包括：电网负荷、电池充放电模式、响应时间；
持续收集当前电网需求数据和电池阵列的实时运行数据，评估当前电网负荷情况和电池阵列的响应状态；
基于电网及其对应电池阵列的历史运行数据、当前电网需求数据和电池阵列的实时运行数据，建立预测模型，通过机器学习算法预测电网的未来需求和电池阵列的潜在响应；
基于预测模型的输出，制定针对整个电池阵列的响应策略，所述响应策略包括整个电池阵列的充放电时间和强度调整；
持续监控电网需求数据和整个电池阵列的状态，根据最新数据动态调整整个电池阵列的响应策略。
10.一种储能电池阵列集群监控系统，其特征在于，包括：
基础分析模块，所述基础分析模块基于实时的储能电池阵列中各电池单元的原始运行数据进行分析，生成电池状态评估报告；
自适应能量管理模块，所述自适应能量管理模块基于电池状态评估报告及电网需求数据，制定并动态调整充放电策略；
健康监控与预测维护模块，所述健康监控与预测维护模块基于电池状态评估报告和充放电策略，应用预测维护模型，生成维护指令；
分布式智能控制模块，所述分布式智能控制模块用于将各电池单元根据充放电策略和维护指令独立执行局部决策，并收集实时的独立运行数据；
协同优化模块，所述协同优化基于实时的独立运行数据和电网需求数据，制定并实时调节整个电池阵列输出的能量分配策略；
智能化预测与响应模块，所述智能化预测与响应模块利用历史和实时数据预测电网需求和电池阵列响应，制定并持续优化响应策略。
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