融合大数据与AI算法,科力远山东临沂独立储能电站正式开工(大数据处理与数据融合)

融合大数据与AI算法,科力远山东临沂独立储能电站正式开工(大数据处理与数据融合)

新能源快速发展带来了更多的场景需求,独立储能电站在迎来爆发式增长的同时,对安全与效率的要求也更加严格。AI、大数据分析、智慧运营等技术在储能领域应用,可实现电站管理优化、安全保障、降本提效以及综合收益最大化。

7月30号,山东临沂罗庄区300MW/600MWh独立储能电站项目一期正式动工,建设规模为100MW/200MWh。该项目将借助大数据算法,精准识别和预警储能系统的安全隐患,保障电站安全,提升运营效率。

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算法护航:储能预警系统保障安全运营

项目由大储能生态创新联合体的储能产业基金投资,由科力远、中创新航、凯博资本、端瑞科技、果下科技等联合体成员发挥各自优势联合打造。一期项目的储能系统容量为100MW/200MWh,分为20个5MW/10MWh液冷储能单元,具有集成化程度高、环境适应性强、智能化水平领先等特点。

独立储能电站具备调峰调频、应急备用电源、黑启动能力及需求侧响应等多元化辅助服务功能,电池系统运行工况复杂多变,加重了安全风险把控、主动预警、响应能力等多个维度的考验。在逐渐增多的场景需求下,传统管理模式“捉襟见肘”。

为此,临沂罗庄独立储能电站引入了融合大数据与AI深度学习算法的先进储能预警系统。该系统由果下科技研发,能够全方位采集电芯数据、消防数据、电气数据以及环境数据等各类运行数据,可通过融合AI深度学习算法与异常数据特征模型,实现对电池舱电气安全和电芯安全的高效预警。

一期项目的电池仓由199680颗储能电芯组成,系统可对全部电芯进行全范围监测和管理,实现了锂电池安全预警阈值模型≥10项,热失控风险预警结果准确率≥90%,热失控事件平均提前预警时间≥30min。

预警监控系统可利用AI算法模型识别潜在的热失控风险,通过时序模型处理时间序列和异常特征数据,可对过压、过放、短路等16项潜在风险进行检测和应对。同时,系统设立了分级报警制度,根据不同热失控阶段的危害程度、信号特征、提前报警要求制定相对应的阈值参数,能够及时响应风险并采取有效措施。

此外,电站还将以智能算法为手段,充分挖掘市场披露数据、市场运行数据、环境数据,提供多精度的电价预测数据,为交易决策和电站管理提供支撑,确保运行效率达到85%以上的行业先进水平,打磨极致盈利模型。

联合破局:独立储能电站彰显价值

独立储能电站是新能源消纳的“稳定器”,从电池制造、系统集成到电站运营,覆盖了完整的产业链。它不仅可以提高供电质量和电网运行的安全性,有效提高新能源的消纳能力,还对全产业链的发展具有强有力的拉动作用。

大储能生态创新联合体以独立储能电站终端需求为牵引,推动产学研金服用各领域的成员单位,构建紧密且深度的合作关系,打造大储能生态闭环体系。通过长板叠加,联合体快速形成整体解决方案的创新与服务能力,打通产品到生态的通道,匹配储能市场从追求规模向追求效率和效益转变的发展需求,助力储能破局破卷。

截至目前,联合体成功实现600MWh独立储能电站项目投入运营,并在河北、山东、内蒙古、河南、江苏、广东等地持续拓展,获得8个独立储能及共享储能项目的批准备案,总规模达1200MW/3200MWh。

据测算,要实现2060年“碳中和”目标,我国风电、光伏装机规模将达到50亿千瓦以上,约是目前装机总量的5倍,独立储能电站将在“刚需”拉动下保持跨越式增长。大储能生态创新联合体也将发挥成员单位在产融投建运的不同优势,加快技术创新与场景创新,为储能行业的高质量发展注入新活力。

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