边缘计算网关在储能电站的应用，推动智能数采与调度管理迈向新里程！

随着我国对储能政策体系的不断完善，储能电站进入快速发展阶段。储能电站以电力为主为外界提供储能服务，可以在电力需求低时存储清洁能源，在电力需求量较高时释放能量。通过这种方式，可以改善电力系统的稳定性，提升电能质量。然而在实际应用中，储能电站在数据采集与高效运维方面存在着许多困难。

行业痛点

1.数据量大，数据获取困难

储能电站数据量大，海量数据不仅包含设备的运行参数，还涉及环境温湿度、电网负荷变化等多种因素。管理者需要精准采集这些数据，并从纷繁复杂的数据中挖掘出有价值的信息进行传输。

2.数据时效性差

由于储能电站涉及大规模的电池组、逆变器、变压器等复杂设备，这些设备在运行过程中实时性要求高。如何有效确保控制中心能在第一时间获取到最新的运行状态，是保障储能电站正常运行的关键所在。

3.响应速度慢，调度难

人工方式现场巡检，难度大、范围广、无法及时获取报警信息并进行维护。依赖传统方式，无法依据现场情况进行快速、合理的调度。

方案介绍

纵横智控边缘计算采集网关搭配IOTRouter数据中台系统形成的数据采集解决方案，可以完全解决上述数据痛点。

1. 多维度数据采集

纵横智控边缘计算网关集成了丰富的工业通信协议，可以迅速且方便地采集储能电站各设备的关键数据，实时获取设备的运行状态、环境指标等多个维度的数据，以确保数据采集的全面性。

2. 边缘计算能力

通过网关边缘计算功能，在网关侧进行数据清洗、筛选，二次过滤以确保数据的准确性和有效性。

3. 云端储存集中管理

将有效的数据上传至云端，形成一套全面且实时更新的数据库，实现云端数据存储和集中管理。通过API接口，可以直接与电站运营管理平台对接，确保数据的时效性和可靠性。

4. 数据质检机制

在云端，可以通过引入数据质量检测机制对采集到的数据进行质量分析，剔除错误和异常数据。同时，在整合数据时，要考虑兼容性和一致性，以提高数据的准确性和可用性。

方案价值

在电站运营管理平台中，通过引入人工智能和机器学习等技术，对采集到的数据进行分析和建模，为储能电站提供智能化的运营管理决策支持。这样做可以带来以下价值：

1.提升运营效率

通过改进储能电站的数据采集，实现数据的实时化、准确化和全面化，管理人员可以快速获取相关数据。这样，他们可以及时监控和维护设备，从而提高储能电站的运营效率。

2. 智能管理优化

利用准确且具有高时效性的数据，储能电站可以运用人工智能和机器学习等技术，实现优化调度和智能管理。这样可以提高电网调度的效率，降低能耗成本，并优化储能电站在电力系统中的效果。

3. 决策支持

高质量的实时数据采集为管理层提供了更准确的决策依据。通过对储能电站性能数据的综合分析，可以提前预测设备故障、优化配置、合理运维和升级决策，从而为电力系统提供更安全、更高效的能源供应。

总结

储能电站是新能源发展的关键支撑，为电网平衡提供了重要支持。在储能电站的日常运营中，数据采集是提高运营效率、优化调度管理的核心基础。但是，传统方法存在数据获取困难、时效性差、不够高效等痛点。纵横智控采用了边缘计算网关和IOTRouter数据中台系统这一创新解决方案，实现了对数据的准确、实时、全面获取，从而为储能电站的高效运营和智能管理提供了有力支持。同时，该方案为管理人员提供了更准确的决策依据，为储能电站行业的快速发展奠定了坚实的基础。