储能电站电池管理系统运维策略与效能提升

杨 海 ( 三峡新能源(泾源县)有限公司 )

雷振鹏 ( 三峡新能源(泾源县)有限公司 )

https://doi.org/10.37155/2717-5197-0807-63

Abstract

随着“双碳”战略目标的深入推进和新型电力系统的加速构建,电化学储能作为支撑可再生能源消纳、 提升电网灵活性的关键技术,正迎来规模化部署的黄金期。电池管理系统(Battery Management System, BMS)作为储 能电站的核心控制单元,其运行状态直接关系到储能系统的安全性、可靠性与经济性。然而,当前BMS在实际运维中 仍面临数据质量不足、故障诊断滞后、热失控预警能力弱、系统协同效率低等挑战。本文系统梳理了储能电站BMS的 基本架构与核心功能,深入分析了当前主流运维模式存在的问题,并从智能化、标准化、协同化三个维度提出了一套 面向全生命周期的BMS运维策略。在此基础上,结合数字孪生、边缘计算、人工智能等新兴技术,探索了BMS效能提 升的技术路径与实施框架。研究结果表明,通过构建“感知—分析—决策—执行”闭环的智能运维体系,可显著提升 BMS的故障预测准确率、延长电池使用寿命、降低运维成本,并为储能电站的安全高效运行提供坚实保障。

Keywords

储能电站;电池管理系统;智能运维;效能提升;数字孪生;人工智能

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References

[1]白庆华,王健雁,周亚鹏.储能电站电池管理系统研究
现状和发展趋势[J].无线互联科技,2023,20(23):78-80.
[2]余斌,朱维钧,徐浩,等.电池储能电站电池管理系统
关键技术[J].湖南电力,2020,40(05):55-59.
[3]田刚领,叶晖,张柳丽,等.基于数据挖掘的电池储能
电站运维技术综述[J].太阳能,2022,(05):23-32.
[4]肖冬.面向储能电站的电池模组管理单元设计与实
现[D].杭州电子科技大学,2024.

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