多站融合模式下储能电站的数据采集方案设计

周启平，何伟，贾蕾，郭俊凯

（1.安徽继远软件有限公司，安徽 合肥230088；2.中国电子科技集团第二十研究所，陕西 西安710068；3.四创电子股份有限公司，安徽 合肥230011）

2019年初，国家电网有限公司提出了建设“三型两网、世界一流”战略目标，充分发挥电网在能源汇集传输和转换利用中的枢纽作用，以能源互联网为支撑，汇集各类资源，通过能源配置和综合服务等平台，打造带动上下游产业链共同发展、共建共治共赢的能源互联网生态圈。多站融合作为泛在电力物联网建设的基础保障，是实现“三型两网”目标的重要举措，通过在储能电站、变电站以及数据中心站的基础上，融合北斗地基增强站、5G基站、光伏站、综合能源站等各类站点资源，完成时空数据的互联贯通，并协同电网、政府、金融机构、供应商、服务商、用户以及电池厂商等共建能源产业生态圈，实现能源的高效、互补、节约和共享，促进新能源消纳，支撑绿色智慧城市建设，推动能源产业健康快速发展[1-3]。

作为多站融合的关键组成部分，储能环节是多站点间能源融合互补和数据贯通的纽带，发挥着缓冲器、聚合器和稳定器的角色，有效保障各站点稳定高效的运行，进而实现各类能源数据的融合和共享，由此看来，储能电站数据是多站融合的基础[4]。然而，由于目前储能电站数据采集并没有制定统一的采集规范，同时站点较为分散且站间差异性较大，造成储能电站的数据难以得到统一管控，无法有效支撑其他业务的开展工作。因此，基于储能电站数据采集缺乏规范性、且站点管控不透明和无法共享等现状，通过开展项目研究，在总结储能电站数据采集方法的基础上，建立一套统一的储能电站数据规约与采集规范，采用大数据、边缘计算等先进技术，实现对各储能电站生产运行数据的集中采集，并实时传输到数据中心站，对数据进行快速分析与处理，及时掌握储能电站的运行状态，确保多站融合的高效进行。

1 研究意义

通过开展多站融合技术分析，以储能电站数据采集为研究对象，探索提升多站融合的集中管理模式，并以各储能电站的数据采集为切入点，制定统一的数据采集规约和接口调用规则，加强多站间的数据融合，提高多站融合的综合管理水平[5]。

制定统一的数据采集规范：综合考虑各储能电站之间的差异性，建立储能电站数据规约及采集规范，简化各站点数据接入工作流程，为不同厂商储能设备的集中采集提供参考依据，促进多站融合的数据贯通。

提升多站融合综合运营水平：提升多站融合的全息感知能力，借助数据中心站，促进智慧多站融合监控平台的监测和运行评价模型的建立，实现多站点间运行数据的高度融合、横向对比和综合分析，强化储能电站的设备安全监视、运行状态评价和管理能力，促进多站融合用能需求分析，提高多站融合整体运营管理水平。

提高多站融合建设水平：通过对储能数据的集中采集以及精准分析，推动多站融合各站点间的协同运作，提升效率，在业务上实现“三流合一”，即能源流、信息流和数据流的深度融合，进而提高资源利用效率，促进业务跨界融合，实现开放共享、深度协同的资源和数据服务能力[6]。

提升资源利用价值水平：以储能电站生产实时数据为基础，以远程信息采集为载体，并依托云计算、大数据、物联网、移动互联、人工智能等技术，实现数据的共享与分析，促进预警全景展示、辅助运行监测和自动故障分析诊断等，降低多站融合整体运营成本，提高整体运行效率、资源利用率以及生产安全性，提升资源虚拟化、数据标准化、应用服务化和展示可视化等方面的综合服务水平。

2 技术原理

2.1 技术架构

储能电站数据采集技术架构如图1所示，整个架构包括：终端层、边缘层、传输层、数据层、平台层、应用层和展现层。

图1 储能电站数据采集技术架构

终端层：通过能源路由器对站内二次设备数据进行采集。

边缘层：在数据中心站对数据进行初次加工和边缘计算。

传输层：通过电力无线通信专网或4G/5G通信网络等方式，将采集数据传输到多站融合数据中心。

数据层：多站融合数据中心对采集数据进行存储和分析，进行实时流计算、批量计算、查询分析等操作。

平台层：以智慧多站融合监控平台或智慧储能云平台等载体，用于支撑上层应用。

应用层：开展生产操作类、运营管理类和分析决策类等应用。

以智能手机、平板电脑、Web页面等方式进行应用展现。

2.2 技术路线

本文通过开展对储能电站数据采集、管理维护等需求研究，建立标准统一的数据采集和分析规范，结合储能电站存在空间上相互分离的特点，形成一套完整、高效、安全、可靠的数据采集技术路线，提升对储能电站的实时监测及运营分析能力，保障储能电站在数据上实现采集、传输、分析和共享[7]，充分发挥多站融合的边缘计算和数据协同优势，在管理上实现区域范围内储能电站集中监测和多站协同管控，实现储能资源的高效整合和利用。

建立统一规约转换模型，用于实现多种传输协议和无缝接入，并利用数据中心站的边缘计算能力，实现低延时、低功耗的储能电站智能数据采集、处理与传输，满足就地处理与智能分析业务需求，实现储能电站运行数据的高效、精准采集，实现储能电站在多站融合中的泛在互联，捉高全息感知能力。

对采集的储能电站的实时运行数据进行相应的预处理、异常检查、超限判断、数据计算和数据统计等操作[8]，实现对数据的甄别与重构，保障数据在采集与传输过程中的完整性，同时利用大数据存储及分析技术，进行分布式数据库部署，构建分布式存储系统，充分保障数据的安全、稳定和可靠，为数据融合共享提供可靠的技术支撑。

2.3 采集流程

整个储能电站的数据采集过程包括5个环节，即变电站二次系统、储能电站、数据中心站、多站融合数据中心和用户侧等环节的处理过程，其采集流程如图2所示。

图2 储能电站数据采集流程

确定储能电站数据采集的范围和内容[9]，如表1所示。

表1 变电站二次系统采集信息

通过能源路由器进行数据的实时采集和上传，并在生产控制大区与管理信息大区之间设置电力专用横向单向隔离装置进行物理隔离[10]，用来加强对数据的安全防护。

数据中心站对各系统上传数据进行就地存储和预处理，就地存储的机制包括定期存储和永久存储，定期存储指在各系统数据上传至数据中心站后，在数据中心站按照预设的保留期限定期自动清除，以满足站内实时查看和云端数据临时备份的需要，其他站历史数据查询需从云端多站融合数据中心调取相关数据；永久存储指各系统数据上传至数据中心站后，在数据中心站永久性存储，其他站历史数据查询主要以本地数据中心站调取为主[11-12]。

边缘数据中心根据接收到的各系统实时运行数据，按照预设的数据上传规则，定期或按需实现采集数据的全量或增量上传至云端多站融合数据中心。根据电网数据的不同传输要求，数据传输方式包括电力专线、无线电力专网通信或者4G/5G网络通信[13]。

多站融合数据中心接收站端上传的运行数据后，按照预设规则进行运算、合并和排重等相应处理，以支撑多站融合监控平台的各项业务应用。

2.4 应用场景

建立智慧多站融合监控平台，实现储能业务、数据业务、变电业等数据的汇集和整合，实现多站协同管控和数据共享，促进多站融合的经济性、安全性、稳定性运行，实现降本增效，可持续发展。

建立储能大数据智能分析平台，对接入的储能电站点监测数据进行深化分析与应用，实现同一站点历史数据的纵向对比和不同站点数据的横向分析，有助于决策管理层全面掌握站点总体运营情况，同时为多站融合的储能专业化运营提供相应的决策支撑[14]。

建设运维工作管理平台，改进运维工作的计划性和协同性，加强远程管理与现场运维人员的协调和联动，极大降低整体维护成本，提高多站融合集中运维能力，有效提升电站运营可靠性和运营效益。

建设移动应用辅助管理系统，形成移动互联、跨越时间和空间界限、24 h无间断实时响应的服务和管理能力，提高多站融合的日常管控和故障处理效率[15]。

3 方案创新点

建立标准化的管理流程。针对目前储能电站布局分散只能属地化管理，以及管理标准不统一等问题，制定完善的储能电站数据采集规范与标准，规范储能电站数据采集操作流程，全面提升采集数据的实时性、准确性和完整性，并对采集的储能电站运行数据进行实时存储，用以支撑多站融合的管理应用，为实现多站融合的专业化、信息化和精细化管理提供坚实的基础保障。

基于边缘计算技术的储能电站数据采集。根据储能电站的物联网数据交互规范，开展储能数据多域接入和多类传输协议交互技术研究，建立支持多种传统协议无缝接入的统一规约转换模型，同时充分发挥数据中心站地理优势，实现储能数据的就地处理和边缘计算，提升本地化系统应用的数据运算和响应效率，强化储能电站的安全运行能力。

基于大数据技术的空间数据存储处理。根据多源异构的结构化和非结构化数据的混合特征，利用大数据技术进行数据的快速获取、加载和转换，搭建碎片化和多样化的非结构化数据分布式存储框架，并利用大数据存取工具提高分布式存储效率，提供实时有效地运行数据，为储能电站的数据挖掘和数据共享提供可靠的技术支撑。

4 结束语

针对目前储能电站数据采集规范不统一，管理属地化和标准不统一等问题，根据多站融合模式下储能电站的数据采集方案进行设计，利用大数据处理及存储、边缘计算等技术手段，研究出储能电站数据的采集、传输、存储和应用的操作流程，此举能有效改变长期属地化运维、操作不规范等现状，提升储能电站的远程管理能力，并在降低运营成本的前提下，保障多站融合的整体运营效率和综合管理水平。