“把脉问诊” 守护安全 华自科技储能健康管理系统

 《黄帝内经》有云：“上工治未病，不治已病，此之谓也”。“治未病”即采取相应的措施，防止疾病的发生。古智今用，这一智慧与现代储能安全管理理念不谋而合。储能电站作为新能源领域的重要组成部分，面临着因电池系统故障导致的火灾爆炸及化学泄漏、电气设备故障引起的触电和短路、因环境因素或操作不当导致的设备损坏和功能失效等诸多风险，确保其安全稳定运行，对保障我国能源安全和推动绿色低碳发展具有重要意义。   

HZN-BHM储能健康管理系统在此背景下应运而生，该系统通过实时监测电站各项参数，利用大数据和人工智能技术对监测数据进行深度分析，提前预判、准确评估设备健康状态，提前发现潜在的安全隐患，为运维人员提供科学精准的维护指导建议，实现预防性维护，使设备始终处于良好运行状态，从而有效预防事故发生。

HZN-BHM储能健康管理系统架构图

    储能健康管理系统 系统优势

储能健康管理系统 核心功能

【故障预警】超强感知，精准预测，让隐患无处遁形

告别传统阈值告警的滞后性，系统内置电池系统故障、电气设备故障、环境因素等数十类故障预警模型，涵盖电芯、电池簇、电池堆、电站四个层级，可自动分析设备运行数据，尽早发现设备异常，及时发出告警。故障预警准确率达90%，最长可提前1个月精准发现潜在故障，为防范事故赢得宝贵时间，真正意义上做到“治未病”。

【健康评估】重新定义储能设备健康度，全面掌控设备状态

利用系统工程理论和层次分析法，综合考虑循环次数、容量衰减、效率衰减、电压、温度、湿度、一致性、内阻、绝缘等因素，建立电芯、电池簇、电池堆、电站四级设备的指标体系和健康评估模型，综合评估设备健康状态，为运维人员提供科学的维护建议。  

【智能维护】告别经验主义，预测性维护、精准性执行

基于上百万电芯的海量充放电数据，提取电池充放电过程中的数十个关键数据特征，建立电池容量、电量的深度学习预测模型，预测误差小于1%；提出电池簇、堆的容量电量一致性算法，自动生成精确的电池维护方案，有效解决过去凭经验进行电池维护的难题，电池维护效率提升3倍，维护次数降低30%，实现储能运维的智能化、高效化和精准化。

【智能报告】一键生成报告，电站运行管理无忧

储能健康管理系统应用案例

HZN-BHM储能健康管理系统，凭借其创新的健康评估、精准的故障预警、智能的维护策略和一键生成报告四大核心功能，重塑储能电站运维模式，极大提升储能电站的安全运行水平，实现从被动应对故障到主动预防风险的转变，为绿色、安全、高效的能源未来注入强大的技术动力。    

来源｜HNAC华自科技