在明确当前电池储能管理系统的常规框架后,引入大数据技术,提出SOC数据预测办法构建数据集合,通过Hadoop数据管理架构,实现数据高速分析整理。 事实证明,大数据技术可以有效应用于储能电池管理系统中,提高其智能化程度,实现数据模块的更快更换扩展。
2022年5月11日 · 主要应用于电源侧、电网侧、用户侧储能。储能作为风光电等新能源大规模应用的必要条件,有万亿到十万亿的市场空间。 本技术优先适用场景如下： （1）大规模储能：
2024年10月29日 · 笔者首先概述了机器学习的关键技术,并强调了AI在储能材料设计、识别、分类、筛选和性能预测方面的研究进展,最高后简要总结了AI+储能技术对智能电网建设和可再生能源集成与管理的贡献。
2024年10月29日 · 针对数据处理的诸多痛点,力高新能自主开发了储能大数据管理平台,在挖掘大数据的应用方面走在行业前列。 既可以在储能电站设计之初接入大数据管理平台,也能够对已投运的数字化程度不高的储能电站进行智慧化改造。
2024年7月15日 · 本文从大数据技术和人工智能技术两种视角上分别阐述了其在储能系统故障预测和诊断中的研究。 大数据技术可以对大量能源数据进行分析,从而可以提高储能系统的生产和利用效率,减少能源的浪费和损失。
2024年3月29日 · 在明确当前电池储能管理系统的常规框架后,引入大数据技术,提出SOC数据预测办法构建数据集合,通过Hadoop数据管理架构,实现数据高速分析整理。 事实证明,大数据技术可以有效应用于储能电池管理系统中,提高其智能化程度,实现数据模块的更快更换扩展。
2023年8月23日 · 近日,北京科技大学洪吉 超教授团队在Energy Reviews发表文章"Research progress, trends and prospects of big data technology for new energy power and energy storage system", 该文章研究了大数据技术在新能源发电和储能系统中的研究进展、趋势和前景。 文章指出,当前趋势是使用高水平分析和机器学习技术来改善发电设备和储能系统的运营,并集成和优化
2024年10月29日 · 针对数据处理的诸多痛点,力高新能自主开发了储能大数据管理平台,在挖掘大数据的应用方面走在行业前列。 既可以在储能电站设计之初接入大数据管理平台,也能够对已投运的数字化程度不高的储能电站进行智慧化改造。
运用大数据分析方法提出储能充放电策略,以成本最高低、低碳效益最高大等为优化目标,利用粒子群算法、遗传算法等解决储能系统容量配置的一系列优化问题。
全方位书共分8章:1-3章介绍大数据技术;4-5章是对储能电池的分析与评价;6-8章紧密围绕大数据在储能系统中的应用,介绍大规模储能系统海量数据采集,存储及管理技术,数据管理平台,大规模储能电站海量数据分析与挖掘技术.本书附录中,将重点介绍大数据技术相关的几个