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-項目背景
隨著新能源的大規(guī)模開發(fā)和高比例并網,電力系統(tǒng)的電量平衡和安全穩(wěn)定控制面臨著巨大挑戰(zhàn)。儲能電站作為可再生能源發(fā)展的關鍵支撐,為電網平衡提供了重要支持。然而,儲能電站在數據采集方面存在許多困難。
-NO·01客戶痛點
01規(guī)模大獲取數據困難
儲能電站涉及性能、環(huán)境和電網交互等關鍵指標,獲取和整合相關數據非常困難。傳統(tǒng)方法需要耗費大量人力物力,并且容易出現數據丟失和錯誤導入等問題。
02數據時效性差不夠高效
目前,儲能電站的數據采集主要依賴于手動方式進行,這導致無法高效地獲取實時數據。因此,管理人員無法迅速獲得準確的運行狀況信息,從而無法及時做出決策。
03數據分析和應用受限
由于數據采集和整合的差異性,數據質量存在不一致性,進而對數據分析和應用產生影響。這限制了儲能電站的優(yōu)化調度和智能管理的能力。
-NO·02解決方案
縱橫智控邊緣計算采集網關搭配、縱橫IOT數據中臺系統(tǒng)形成的數據采集解決方案,可以完全解決上述數據痛點。
縱橫智控邊緣計算采集網關搭配、縱橫IOT數據中臺系統(tǒng)形成的數據采集解決方案 縱橫智控邊緣計算采集網關搭配、縱橫IOT數據中臺系統(tǒng)形成的數據采集解決方案
壹:多維度數據采集
縱橫智控邊緣計算網關集成了豐富的工業(yè)通信協議,可以迅速且方便地采集儲能電站各設備的關鍵數據,實時獲取設備的運行狀態(tài)、環(huán)境指標等多個維度的數據,以確保數據采集的全面性。
貳:邊緣計算能力
通過網關邊緣計算功能,在網關側進行數據清洗、篩選,二次過濾以確保數據的準確性和有效性。
叁:云端儲存集中管理
將有效的數據上傳至云端,形成一套全面且實時更新的數據庫,實現云端數據存儲和集中管理。通過API接口,可以直接與電站運營管理平臺對接,確保數據的時效性和可靠性。
肆:數據質檢機制
在云端,可以通過引入數據質量檢測機制對采集到的數據進行質量分析,剔除錯誤和異常數據。同時,在整合數據時,要考慮兼容性和一致性,以提高數據的準確性和可用性。
數據質檢機制
-NO·03客戶價值
在電站運營管理平臺中,通過引入人工智能和機器學習等技術,對采集到的數據進行分析和建模,為儲能電站提供智能化的運營管理決策支持。這樣做可以帶來以下價值:
壹:提升運營效率
通過改進儲能電站的數據采集,實現數據的實時化、準確化和全面化,管理人員可以快速獲取相關數據。這樣,他們可以及時監(jiān)控和維護設備,從而提高儲能電站的運營效率。
貳:智能管理優(yōu)化
利用準確且具有高時效性的數據,儲能電站可以運用人工智能和機器學習等技術,實現優(yōu)化調度和智能管理。這樣可以提高電網調度的效率,降低能耗成本,并優(yōu)化儲能電站在電力系統(tǒng)中的效果。
叁:決策支持
高質量的實時數據采集為管理層提供了更準確的決策依據。通過對儲能電站性能數據的綜合分析,可以提前預測設備故障、優(yōu)化配置、合理運維和升級決策,從而為電力系統(tǒng)提供更安全、更高效的能源供應。
-儲能電站數據采集是實現高效運營和智能管理的核心基礎。通過使用縱橫智控邊緣計算網關和縱橫IOT數據中臺系統(tǒng)解決數據采集的痛點,并采用創(chuàng)新方案實現對數據的準確、實時和全面獲取,儲能電站可以提高運營效率、優(yōu)化調度管理,并為決策層提供更準確的決策依據。
審核編輯 黃宇
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