★中工武大能源建設投資（湖北）有限公司龔乃為，舒敏波

關鍵詞：分布式儲能；自動化監測；故障診斷；預警機制；遠程運維

在新能源電力系統中，儲能裝置作為關鍵支撐設備，承擔著削峰填谷、調頻調壓等核心任務。儲能電池組運行狀態直接影響整個電力系統安全穩定性。傳統人工巡檢模式已難以適應大規模儲能系統監測要求，開發智能化監測診斷系統迫在眉睫。近年來傳感技術飛速發展，分布式監測架構日趨成熟，為儲能系統狀態評估開辟了新途徑。構建自動化監測與智能診斷體系、推動電力系統持續穩定運行，已成為新能源領域亟待解決的重要課題。

1　新能源電力系統監控需求分析

新能源電力系統具有發電功率波動性強、電網負荷變化劇烈等特點，需要儲能裝置作為重要支撐系統進行調節。儲能電池組作為核心設備承擔著削峰填谷、電能質量改善、調頻調壓等多重任務，其運行狀態直接影響整個電力系統安全穩定。隨著儲能系統裝機規模不斷擴大，單體電池數量激增，傳統人工巡檢方式面臨巡檢周期長、數據采集精度低、故障響應滯后等問題^[1]。隨著信息技術發展的進步，實時在線監測已成為儲能系統運維管理的必然趨勢。新型自動化監測系統需要具備多參數采集能力，能對電池組端電壓、單體電壓、充放電電流、極柱溫度、內阻等核心參數進行全面監控，并能通過建立完善的監測體系及時發現異常工況。同時監測系統還需要具備良好擴展性，能滿足不同容量儲能系統監控需求，實現對所轄區域內電池組集中管理，確保新能源電力系統持續穩定運行。

2　分布式自動化監測系統設計

2.1　硬件架構設計

分布式自動化監測系統采用層次化部署結構，如圖1所示，通過一拖一分布式架構實現數據采集精度及系統可靠性的全面保障。底層部署的單體電池采集模塊作為基礎監測單元，每個單體電池均配置獨立采集單元進行狀態信息獲取，采集單元內置高性能處理芯片完成數據預處理及本地存儲功能^[2]。中層設置的數據收集模塊負責信息匯聚，采用環形手拉手通信方式連接各采集單元，實現多路數據融合，模塊具備的自動編號功能有效降低了系統部署復雜度。位于系統頂層的監控主機BCSU承擔核心控制功能，負責系統參數配置、數據分析處理、告警管理以及遠程通信任務，內置大容量存儲單元保障歷史數據長期保存。監測系統整體采用模塊化設計理念，各層級硬件設備均具備完善的故障自診斷功能及保護機制，支持根據儲能系統規模靈活調整采集單元數量，具備良好的可擴展性以及維護便利性。

圖1新能源電力系統分布式監測架構示意圖

2.2　通信網絡構建

分布式監測系統通信網絡采用多層級混合架構模式，通過優化的通信機制確保數據傳輸可靠性。基于通信系統的信道容量理論，系統數據傳輸速率需滿足式（1）：

式中：C為信道容量，單位bit/s；B為信道帶寬，單位Hz；S為信號功率；N為噪聲功率。

底層采集單元采用RS485現場總線以及環形網絡拓撲結構實現高可靠性數據傳輸，通過自動編號功能降低系統配置復雜度^[3]。中層收集模塊基于雙RS485接口設計建立雙向數據通道，實現采集單元數據匯聚及監控主機指令下發，內置數據緩存機制有效防止數據丟失。系統頂層采用工業以太網技術接入上位機平臺，支持MODBUS-TCP、IEC61850等標準通信協議，便于與其他系統集成。整個通信網絡采用分層分區架構，獨立通信鏈路確保數據傳輸通暢，各層級設備具備通信狀態自診斷能力。系統預留無線通信接口支持4G/5G模塊接入，實現遠程數據傳輸及集中管理。

2.3　多平臺監控界面

監測系統采用B/S架構與C/S架構相結合的設計模式，構建PC端管理軟件與移動端APP兩級監控平臺。如圖2所示，管理軟件按照功能模塊化開發，其中實時監控占比30%、歷史查詢占比25%、報表管理占比20%，體現系統對實時性與數據管理的高度重視。PC端界面布局符合人機工程學原理，采用多級菜單形式組織各項功能，支持趨勢圖、柱狀圖等多種可視化展示方式^[4]。數據分析功能占比15%，配置專業分析工具輔助運維決策。移動端APP基于跨平臺開發框架設計，支持Android及iOS系統，采用響應式布局技術適配不同終端設備。遠程操作功能占比10%，實現實時數據查看、告警推送等核心功能，建立嚴格的權限管理體系保障系統運行安全。兩個平臺基于統一數據接口規范開發，確保數據一致性，支持多種格式數據導出，滿足分析報告生成需求。

圖2監控平臺功能模塊分布圖

3　智能化診斷與運維管理

3.1　實時數據分析技術

儲能系統實時數據分析采用多維參數綜合評估方法，通過深度學習算法構建電池狀態評估模型。其針對電池健康狀態評估引入SOH計算模型，如式（2）所示：

式中：Cn為電池當前容量；C0為電池額定容量。

監測系統實時采集單體電壓（2.0V～2.4V）、極柱溫度（20℃～35℃）、內部阻抗（≤0.6mΩ）等靜態參數，結合充放電電流、SOC變化率等動態特征參數評估電池性能。深度神經網絡對歷史運行數據進行特征提取與模式識別，構建性能衰減預測模型。實測數據顯示，模型評估準確率達96.5%，預測偏差控制在±2.5%范圍內，為故障預警判斷提供了精確的數據基礎。

3.2　故障預警機制

基于實時數據分析的評估結果，故障預警系統采用自適應閾值機制實現電池組多層級預警。單體電池層面重點監測過壓（>2.4V）、欠壓（<1.8V）、溫度超限（>45℃）等直接危害因素，綜合參數變化趨勢判斷故障風險等級。電池組層面關注性能一致性問題，通過計算電壓均衡度（偏差<±0.05V）、內阻離散系數（<3%）等指標評估組內狀態^[5]。系統運行數據表明，其預警準確率達95.8%，平均提前報警時間30分鐘，漏報率低于0.1%，使運維人員能夠提前發現并處理潛在故障。

3.3　遠程運維策略

遠程運維平臺基于預警信息執行分級響應策略，構建覆蓋所有儲能單元的集中管理體系。管理平臺依據地理位置劃分責任區域，實施分級授權與統一監管相結合的管理模式，提供遠程參數配置與指令下發功能，支持根據工況特征動態調整監測參數與告警閾值，實現系統智能化運維管理，如表1所示。

表1遠程運維系統性能指標對比分析

表1中，對遠程運維系統性能指標的長期跟蹤分析表明，標準化運維流程顯著提升了系統運維效率，優化后故障平均處理時間降低62.5%，年度設備在線率提升4個百分點，故障解決率提高8個百分點，系統運維成本下降35%，故障響應時間縮短57.1%，設備檢修及時率提升12個百分點，遠程操作成功率提高近5個百分點。數據顯示遠程運維系統在提升運維效率、降低運維成本、保障設備穩定運行等方面取得顯著成效，為儲能系統安全可靠運行提供了有力支撐。

3.4　性能評估與優化

基于多維度系統運行數據，建立包含設備可靠性、預警準確性、運維效率等指標的性能評估體系，如表2所示。評估體系從監測數據、故障記錄以及維護信息等方面開展系統性能量化分析，為持續優化提供依據。

表2系統綜合性能優化指標對比分析

由表2可知，系統性能優化效果顯著，設備可靠性從70%提升至95%，預警準確率提高15個百分點達到96%。運維效率指數提升40%，年度故障發生率降低至3.0%，設備平均使用壽命延長1年，故障預測準確率提升11個百分點，系統可用性達到99.9%，維護人員效能提升45.6%。優化成果全面提升新能源電力系統的安全穩定運行水平，為后續系統改進與推廣應用奠定了基礎。

4　結語

分布式自動化監測與故障診斷系統實現了對儲能裝置全生命周期管理。單體采集模塊負責現場數據獲取，多級收集模塊確保信息可靠傳輸，監控主機執行智能分析處理。系統優化后性能指標顯著提升：故障處理時間縮短62.5%，預警準確率達95.8%，設備可靠性提升25%，運維成本降低35%。運行數據證實該系統具備較高監測精度與故障診斷能力。未來，通過持續優化故障診斷算法、提升智能化水平，進一步推動新能源電力系統安全可靠發展。

作者簡介：

龔乃為（1982-），男，湖北咸寧人，高級工程師，學士，現就職于中工武大能源建設投資（湖北）有限公司，研究方向為電氣工程及其自動化。

舒敏波（1983-），男，湖北咸寧人，高級工程師，碩士，現就職于中工武大能源建設投資（湖北）有限公司，研究方向為電氣工程及其自動化。

參考文獻：

[1]楊波,王兵.含高滲透新能源電力系統的分層優化自動化控制方法[J].電子設計工程,2025,33(4):73-76+81.

[2]陳國強.調度自動化系統在新能源并網中的優化調度策略[J].現代工業經濟和信息化,2024,14(10):134-136.

[3]黃麗蒙.新能源開發中電氣工程自動化節能措施應用[J].中國戰略新興產業,2024,(18):76-78.

[4]彭小圣,劉歡歡.建設以新能源為主體的新型電力系統自動化課程改革[J].中國現代教育裝備,2024,(11):114-116.

[5]鄭亞銳.基于lightGBM的新能源電力系統頻率穩定評估研究[D].北京:華北電力大學,2023.

摘自《自動化博覽》2025年6月刊