★中工武大能源建设投资（湖北）有限公司龚乃为，舒敏波

关键词：分布式储能；自动化监测；故障诊断；预警机制；远程运维

在新能源电力系统中，储能装置作为关键支撑设备，承担着削峰填谷、调频调压等核心任务。储能电池组运行状态直接影响整个电力系统安全稳定性。传统人工巡检模式已难以适应大规模储能系统监测要求，开发智能化监测诊断系统迫在眉睫。近年来传感技术飞速发展，分布式监测架构日趋成熟，为储能系统状态评估开辟了新途径。构建自动化监测与智能诊断体系、推动电力系统持续稳定运行，已成为新能源领域亟待解决的重要课题。

1　新能源电力系统监控需求分析

新能源电力系统具有发电功率波动性强、电网负荷变化剧烈等特点，需要储能装置作为重要支撑系统进行调节。储能电池组作为核心设备承担着削峰填谷、电能质量改善、调频调压等多重任务，其运行状态直接影响整个电力系统安全稳定。随着储能系统装机规模不断扩大，单体电池数量激增，传统人工巡检方式面临巡检周期长、数据采集精度低、故障响应滞后等问题^[1]。随着信息技术发展的进步，实时在线监测已成为储能系统运维管理的必然趋势。新型自动化监测系统需要具备多参数采集能力，能对电池组端电压、单体电压、充放电电流、极柱温度、内阻等核心参数进行全面监控，并能通过建立完善的监测体系及时发现异常工况。同时监测系统还需要具备良好扩展性，能满足不同容量储能系统监控需求，实现对所辖区域内电池组集中管理，确保新能源电力系统持续稳定运行。

2　分布式自动化监测系统设计

2.1　硬件架构设计

分布式自动化监测系统采用层次化部署结构，如图1所示，通过一拖一分布式架构实现数据采集精度及系统可靠性的全面保障。底层部署的单体电池采集模块作为基础监测单元，每个单体电池均配置独立采集单元进行状态信息获取，采集单元内置高性能处理芯片完成数据预处理及本地存储功能^[2]。中层设置的数据收集模块负责信息汇聚，采用环形手拉手通信方式连接各采集单元，实现多路数据融合，模块具备的自动编号功能有效降低了系统部署复杂度。位于系统顶层的监控主机BCSU承担核心控制功能，负责系统参数配置、数据分析处理、告警管理以及远程通信任务，内置大容量存储单元保障历史数据长期保存。监测系统整体采用模块化设计理念，各层级硬件设备均具备完善的故障自诊断功能及保护机制，支持根据储能系统规模灵活调整采集单元数量，具备良好的可扩展性以及维护便利性。

图1新能源电力系统分布式监测架构示意图

2.2　通信网络构建

分布式监测系统通信网络采用多层级混合架构模式，通过优化的通信机制确保数据传输可靠性。基于通信系统的信道容量理论，系统数据传输速率需满足式（1）：

式中：C为信道容量，单位bit/s；B为信道带宽，单位Hz；S为信号功率；N为噪声功率。

底层采集单元采用RS485现场总线以及环形网络拓扑结构实现高可靠性数据传输，通过自动编号功能降低系统配置复杂度^[3]。中层收集模块基于双RS485接口设计建立双向数据通道，实现采集单元数据汇聚及监控主机指令下发，内置数据缓存机制有效防止数据丢失。系统顶层采用工业以太网技术接入上位机平台，支持MODBUS-TCP、IEC61850等标准通信协议，便于与其他系统集成。整个通信网络采用分层分区架构，独立通信链路确保数据传输通畅，各层级设备具备通信状态自诊断能力。系统预留无线通信接口支持4G/5G模块接入，实现远程数据传输及集中管理。

2.3　多平台监控界面

监测系统采用B/S架构与C/S架构相结合的设计模式，构建PC端管理软件与移动端APP两级监控平台。如图2所示，管理软件按照功能模块化开发，其中实时监控占比30%、历史查询占比25%、报表管理占比20%，体现系统对实时性与数据管理的高度重视。PC端界面布局符合人机工程学原理，采用多级菜单形式组织各项功能，支持趋势图、柱状图等多种可视化展示方式^[4]。数据分析功能占比15%，配置专业分析工具辅助运维决策。移动端APP基于跨平台开发框架设计，支持Android及iOS系统，采用响应式布局技术适配不同终端设备。远程操作功能占比10%，实现实时数据查看、告警推送等核心功能，建立严格的权限管理体系保障系统运行安全。两个平台基于统一数据接口规范开发，确保数据一致性，支持多种格式数据导出，满足分析报告生成需求。

图2监控平台功能模块分布图

3　智能化诊断与运维管理

3.1　实时数据分析技术

储能系统实时数据分析采用多维参数综合评估方法，通过深度学习算法构建电池状态评估模型。其针对电池健康状态评估引入SOH计算模型，如式（2）所示：

式中：Cn为电池当前容量；C0为电池额定容量。

监测系统实时采集单体电压（2.0V～2.4V）、极柱温度（20℃～35℃）、内部阻抗（≤0.6mΩ）等静态参数，结合充放电电流、SOC变化率等动态特征参数评估电池性能。深度神经网络对历史运行数据进行特征提取与模式识别，构建性能衰减预测模型。实测数据显示，模型评估准确率达96.5%，预测偏差控制在±2.5%范围内，为故障预警判断提供了精确的数据基础。

3.2　故障预警机制

基于实时数据分析的评估结果，故障预警系统采用自适应阈值机制实现电池组多层级预警。单体电池层面重点监测过压（>2.4V）、欠压（<1.8V）、温度超限（>45℃）等直接危害因素，综合参数变化趋势判断故障风险等级。电池组层面关注性能一致性问题，通过计算电压均衡度（偏差<±0.05V）、内阻离散系数（<3%）等指标评估组内状态^[5]。系统运行数据表明，其预警准确率达95.8%，平均提前报警时间30分钟，漏报率低于0.1%，使运维人员能够提前发现并处理潜在故障。

3.3　远程运维策略

远程运维平台基于预警信息执行分级响应策略，构建覆盖所有储能单元的集中管理体系。管理平台依据地理位置划分责任区域，实施分级授权与统一监管相结合的管理模式，提供远程参数配置与指令下发功能，支持根据工况特征动态调整监测参数与告警阈值，实现系统智能化运维管理，如表1所示。

表1远程运维系统性能指标对比分析

表1中，对远程运维系统性能指标的长期跟踪分析表明，标准化运维流程显著提升了系统运维效率，优化后故障平均处理时间降低62.5%，年度设备在线率提升4个百分点，故障解决率提高8个百分点，系统运维成本下降35%，故障响应时间缩短57.1%，设备检修及时率提升12个百分点，远程操作成功率提高近5个百分点。数据显示远程运维系统在提升运维效率、降低运维成本、保障设备稳定运行等方面取得显著成效，为储能系统安全可靠运行提供了有力支撑。

3.4　性能评估与优化

基于多维度系统运行数据，建立包含设备可靠性、预警准确性、运维效率等指标的性能评估体系，如表2所示。评估体系从监测数据、故障记录以及维护信息等方面开展系统性能量化分析，为持续优化提供依据。

表2系统综合性能优化指标对比分析

由表2可知，系统性能优化效果显著，设备可靠性从70%提升至95%，预警准确率提高15个百分点达到96%。运维效率指数提升40%，年度故障发生率降低至3.0%，设备平均使用寿命延长1年，故障预测准确率提升11个百分点，系统可用性达到99.9%，维护人员效能提升45.6%。优化成果全面提升新能源电力系统的安全稳定运行水平，为后续系统改进与推广应用奠定了基础。

4　结语

分布式自动化监测与故障诊断系统实现了对储能装置全生命周期管理。单体采集模块负责现场数据获取，多级收集模块确保信息可靠传输，监控主机执行智能分析处理。系统优化后性能指标显著提升：故障处理时间缩短62.5%，预警准确率达95.8%，设备可靠性提升25%，运维成本降低35%。运行数据证实该系统具备较高监测精度与故障诊断能力。未来，通过持续优化故障诊断算法、提升智能化水平，进一步推动新能源电力系统安全可靠发展。

作者简介：

龚乃为（1982-），男，湖北咸宁人，高级工程师，学士，现就职于中工武大能源建设投资（湖北）有限公司，研究方向为电气工程及其自动化。

舒敏波（1983-），男，湖北咸宁人，高级工程师，硕士，现就职于中工武大能源建设投资（湖北）有限公司，研究方向为电气工程及其自动化。

参考文献：

[1]杨波,王兵.含高渗透新能源电力系统的分层优化自动化控制方法[J].电子设计工程,2025,33(4):73-76+81.

[2]陈国强.调度自动化系统在新能源并网中的优化调度策略[J].现代工业经济和信息化,2024,14(10):134-136.

[3]黄丽蒙.新能源开发中电气工程自动化节能措施应用[J].中国战略新兴产业,2024,(18):76-78.

[4]彭小圣,刘欢欢.建设以新能源为主体的新型电力系统自动化课程改革[J].中国现代教育装备,2024,(11):114-116.

[5]郑亚锐.基于lightGBM的新能源电力系统频率稳定评估研究[D].北京:华北电力大学,2023.

摘自《自动化博览》2025年6月刊