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工業互聯網與“儲能”如何融合?發展現狀及應用參考

   2024-10-28 工信部3930
核心提示:《指南》的發布,為電力企業提供輕量化、可復制、可操作的實踐路徑。

10月15,工信部印發《工業互聯網與電力行業融合應用參考指南(2024年)》。文件指出,工業互聯網已成為制造強國的重要支撐和網絡強國的重要內容。《指南》的發布,為電力企業提供輕量化、可復制、可操作的實踐路徑。其中大篇幅介紹了儲能系統相關的發展現況及未來趨勢。

文件指出,電力行業的數字化、智能化轉型正在全鏈條深度推進,發電、輸電、變電、配電、用電及儲能等各環節均展現出顯著變化。其中儲能環節:儲能設備智能化水平大幅提升,配備先進傳感器、控制器與智能電池管理系統(BMS),實現精準監控與優化調度;儲能數據平臺借助云計算、大數據技術,實現遠程監控、故障預警、性能診斷等功能,為運營決策與電力市場交易提供數據支撐;儲能系統集成與協同控制能力增強,有效平滑新能源出力、提升電網穩定性,并參與多場景應用。

在綠色化生產方面,儲能管理的內涵包括儲能電站運維、儲能資產管理、儲能電池精準評估等。

(1)儲能電站智能監控與運維

目前大多數的儲能電站運維較為簡單粗放,且缺乏有效的運維管理工具,無法滿足電站安全高效運維需求。儲能運維是保證儲能電站長時間連續安全運行,支持調峰調頻、削峰填谷等多種用途來發揮價值和贏得收益的關鍵,因此儲能電站投運后的盈利水平很大程度受運維水平高低的影響。因此基于工業互聯網的儲能電站智能監控運維至關重要,通過邊緣計算與云邊協同技術實現海量電池數據的采集、傳輸和處理,利用大數據分析和機器學習等技術預測儲能系統組件的壽命和性能下降趨勢,通過智能分析迅速診斷異常狀態,實現智能預警和火災預警,減少因故障而導致的安全風險。實時監控儲能系統的狀態,包括電池單體/模塊電壓、電流、溫度、SOC(荷電狀態)、SOH(健康狀態)等關鍵參數,利用大數據技術收集并分析這些數據,形成可視化展示,及時發現潛在問題并做出預警。

(2)儲能資產管理與優化調度

傳統模式依賴人工記錄與經驗判斷,資產管理信息零散且更新滯后,難以實現精細化追蹤與維護,導致資源分配和調度往往基于有限數據和直覺,效率與靈活性受限。維護工作依靠定期巡檢,故障發現滯后,響應不夠迅速,增加了運維成本和安全風險。而在合規與安全監控方面,傳統手段亦顯得力不從心,難以實時確保所有操作均符合嚴格的標準。

基于工業互聯網方式通過集成物聯網技術、大數據分析與人工智能算法,為儲能資產管理帶來革新。資產信息實時匯總,狀態透明可視,維護需求預見性識別,實現從被動應對到主動預防的轉變,有效延長資產壽命,降低成本。優化調度方面,數字化系統能夠綜合分析電網負荷、市場價格波動及儲能狀態,自動生成最優調度策略,提升資源利用效率和市場競爭力。加之智能安全監控與合規性自動審核功能,確保運營既高效又安全合規。

(3)儲能電池精準評估與管理

傳統方式依賴于定期維護與響應式修理,往往基于固定時間表或明顯故障跡象進行,缺乏對電池健康狀態的深入洞察。這種被動的方法不僅效率低下,而且難以捕捉到早期性能衰退,導致維護成本高昂,電池整體使用壽命縮短。此外,依賴人工記錄和評估的管理方式易出錯且數據孤立,難以形成系統性的維護策略和壽命預測模型。

工業互聯網通過集成傳感器、大數據分析、機器學習等先進技術,實時監控電池電壓、電流、溫度等關鍵參數,結合歷史運行數據,數字化系統能夠精準評估電池健康狀態,預測潛在故障,實現從被動維修向主動預防轉變。這種前瞻性維護策略可顯著減少意外停機,延長電池使用壽命,優化運維成本。利用先進的算法模型,系統還能根據電池使用模式和環境條件,定制個性化充放電策略,平衡性能與壽命,最大化儲能系統的整體效益。同時,工業互聯網平臺的集中管理確保信息的透明度與可追溯性,便于多站點協同與優化決策。

(4)儲能與分布式能源互動

在傳統模式下,分布式能源如太陽能光伏板和小型風力發電機等,與儲能系統的配合較為簡單直接,依賴基本的控制邏輯和局部優化策略。信息交換受限,調度響應遲緩,難以實現高效協同,導致能源生產和儲存的潛力未能充分挖掘。此外,由于缺乏實時數據分析能力,用戶側的能源消費行為與供應側的調節之間存在脫節,難以做到精準匹配,增加了能源浪費和供需不平衡的風險。

工業互聯網通過集成物聯網、大數據分析以及人工智能等技術,為儲能與分布式能源互動提供智能化解決方案,使得能源系統能夠實時感知、預測并響應多種來源的能源生產與消耗數據,實現精細化管理和動態優化。儲能系統不再是簡單的電量存取裝置,而是成為智能電網的靈活調控節點,可以根據分布式能源的波動性、負荷需求的變化,乃至市場電價信號,自動調整充放電策略。用戶側也能通過智能家居系統參與能源互動,實現需求側響應,進一步提升能源利用效率。

網絡化協同方面,詳解了源網荷儲、虛擬電廠、零碳電廠幾種應用案例:

1.源網荷儲一體化

工業互聯網的海量數據處理和智能分析能力,為源網荷儲一體化提供了強大的數據支撐和決策依據。一方面,通過精準預測工業負荷需求,可以在工業互聯網平臺上靈活調度可再生能源發電與儲能資源,有效匹配工業生產周期,實現供需精準對接,減少能源浪費。另一方面,工業負荷的靈活性潛力被進一步挖掘,通過需求響應機制,工業用戶可根據電力供需狀況和價格信號調整生產計劃,參與電網輔助服務,如提供調峰、調頻服務,從而在降低自身能源成本的同時,增強電網的穩定性和韌性。此外,工業互聯網平臺能夠集成各類能源消耗數據,對能源使用進行精細化管理與優化,識別節能空間,推薦并實施節能改造措施,助力企業實現碳排放目標。同時,通過遠程監控、故障預警等智能運維服務,保障能源設施的安全高效運行,減少意外停機損失。

圖 3-13 某產業園源網荷儲協同項目

2.虛擬電廠

通過工業互聯網平臺實時收集和分析工業負荷的詳細數據,虛擬電廠可以精確匹配可再生能源的供應與工業用能需求,優化能源配置,實現供需兩側的智能互動。例如,根據生產計劃動態調整工業負荷,充分利用工廠內的分布式能源,如屋頂太陽能,在陽光充足時直接供電,或在電網負荷高峰期調度儲能設備放電,減輕電網壓力,同時減少企業的能源成本。

工業互聯網平臺集成的能源消耗數據,為虛擬電廠提供了全面的能源使用視圖,支持企業實施更加精細化的能效改善措施,如設備能效優化、生產流程調整等,有效減少能源浪費,實現碳排放的精確追蹤與管理。通過智能分析和預測,企業能夠更好地參與需求響應、虛擬儲能等市場機制,不僅提升能源利用效率,還為電網提供輔助服務,增強系統的靈活性和穩定性。

虛擬電廠與工業互聯網的融合還加速了綠色金融和碳交易市場的創新。基于工業互聯網的透明化、可追溯特性,企業的節能減排成效得以量化、驗證和交易,如通過區塊鏈技術確保碳信用的可信流轉,為企業提供碳資產管理的新渠道,激發更多綠色投資和技術創新,推動低碳經濟的發展。

圖 3-14 某虛擬電廠實現資源聚合調控和供需雙向互動示意圖

3.智慧零碳電廠

工業互聯網的融入,幫助智慧零碳電廠實現能源生產和工業需求的精準對接。通過工業互聯網平臺,智慧零碳電廠能夠實時獲取并分析工業用戶的能源消耗模式、生產計劃等大數據,據此優化發電調度策略,精準匹配供給與需求,提高能源利用效率。同時,工業互聯網的開放性和互操作性,使得電廠能夠與更廣泛的能源生態系統相聯結,比如電動汽車充電網絡、分布式儲能系統等,形成更加靈活多元的能源管理網絡,進一步促進可再生能源的高效消納。

在此基礎上,智慧零碳電廠與工業互聯網的協同作用還促進了能效管理和碳足跡追蹤的精細化。借助于物聯網傳感器、人工智能算法等技術,工業用戶可以實時監控自身的能源消耗和碳排放情況,通過工業互聯網平臺獲得定制化的能效改進方案,實現生產過程的持續優化與減排。

圖 3-15 某智慧零碳電廠項目光伏向日葵場景

 
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