Energy Reviews | 新能源电力与储能系统大数据技术研究趋势与展望
文章题目：Research progress, trends and prospects of big data technology for new energy power and energy storage system
关键词：New energy；Energy storage；Big data；Energy allocation；Energy utilizatio
原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772970223000238
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，当前趋势是使用高级分析和机器学习技术来改善发电设备和储能系统的运营，并集成和优化可再生能源；未来大数据技术将进一步发展，提供更准确的能源预测和优化策略，并与物联网和区块链等新兴技术相结合，提高系统安全性、透明度和效率。该研究对新能源领域的可持续发展具有重要意义。
01 内容简介
1. Introduction （前言）
2. Research progress of big data technology for new energy power and energy storage system（新能源发电与储能系统大数据技术研究进展）
3. Research trends of big data technology for new energy power and energy storage system（新能源发电与储能系统大数据技术研究趋势）
3.1. Mining based on multidimensional data of new energy power and energy storage system （基于多维数据挖掘的新能源电力与储能系统）
3.2. Service based on historical information of new energy power and energy storage system （基于新能源电力和储能系统历史信息的服务）
3.3. Expanding the application scenarios of new energy power and energy storage system （拓展新能源发电和储能系统应用场景）
3.4 Comprehensive monitoring and management of new energy power and energy storage system（新能源电力与储能系统综合监测与管理）
4. Research prospects of big data technology for new energy power and energy storage systems（新能源发电与储能系统大数据技术研究展望）
5.Conclusion （结论）
02 内容亮点
1. 大数据技术实现了太阳能、风能、水能等多种可再生能源的整合和管理，优化发电模式，预测输出变动性，更高效地匹配供需；
2. 利用先进的数据分析和机器学习算法，大数据技术准确预测能量需求，通过调整发电和消耗模式来优化新能源电力系统的运行，降低成本，最大程度利用可再生能源；
3. 大数据技术在智能能量存储管理中起关键作用，实时监控、分析和控制能量存储系统，提高效率、寿命和整体性能，优化能量存储资源并整合到电网中；
4. 大数据分析揭示消费者行为和偏好，实现需求侧管理，协助公用事业和能源服务提供商设计针对性能源效率计划，促进节能，并引导用户参与动态定价和需求响应计划。
03 内容导读
近年来，全球能源行业面临绿色发展和清洁转型的机遇和挑战。根据数据显示，可再生能源的装机容量逐年增加，氢能将占据可再生能源的较大比例。因此，各国都在积极推进储能技术的开发和应用，并通过示范项目积累实践经验。新能源行业的快速扩张导致电力和储能领域的信息呈指数级增长，因此需要学习如何应用大数据挖掘和分析来应对即将到来的数字化和智能化社会。能源革命为新能源电力和储能系统带来了机遇和挑战。
随着电池存储成本的下降和现场发电资源的日益可用，复杂的电池控制算法得以开发。这些算法通过结合预测消耗、发电和成本的数据，试图在给定范围内最小化成本目标。然而，这些算法通常只在模拟环境中进行测试，忽略了现实世界的复杂性。为了解决这个问题，一种新的商业模式被提出，该模式利用基于云的平台聚合分布式储能资源，为电力系统和消费者提供灵活性服务。
同时，数字孪生技术也被广泛应用于电池存储系统，实现故障检测和预测、实时监控、温度控制和参数估计等功能。云BMS系统则采用网络分层和交互网络框架，提供更先进、更高效的算法，实现传统BMS的各项功能。此外，大数据和人工智能技术也在电力和储能领域得到广泛应用，推动行业的发展。
04 重要结论
基于大数据技术的电力和储能领域应用的研究正在迅速发展。
在电力领域，大数据分析可以帮助实现智能电网的建设和优化：通过收集和分析大量的电力数据，可以更准确地预测电力需求和供应，并优化电力系统的运行。此外，大数据技术还可以用于故障检测和预测，提高电力系统的可靠性和安全性。
在储能领域，大数据技术也发挥着重要作用：储能系统中的大量数据可以用于优化储能系统的运行和控制策略。通过收集和分析储能系统的运行数据，可以了解储能系统的性能，并根据需求进行调整和优化。此外，大数据技术还可以用于长期储能容量的预测和优化，以提高储能系统的效率和经济性。
结合目前的研究内容和趋势，未来电力和储能系统将更加注重数据的收集和利用。大数据技术将被广泛应用于电力和储能系统的各个方面，包括电力供应和需求的预测、电力系统的优化和控制、储能系统的运行和管理等。此外，人工智能和机器学习技术也将与大数据技术相结合，进一步提高电力和储能系统的性能和效率。
为了推动电力和储能领域的发展，本文提出了一种基于云平台的电力储能一体化应用系统。该系统通过将电力和储能系统的数据集中存储在云平台上，并利用大数据分析和人工智能算法进行处理和优化，实现电力和储能系统的高效运行。该系统可以提供实时监控、故障诊断、性能评估和控制策略开发等功能，为电力和储能系统的运营和管理提供全面支持。
总之，大数据技术在电力和储能领域的应用前景广阔：通过充分利用大数据技术，电力和储能系统可以实现更高效、可靠和经济的运行，推动电力和储能领域的进步和发展。基于云平台的电力储能一体化应用系统有望成为未来发展的趋势，为电力和储能技术的创新和应用提供新的机遇。
作者简介：
洪吉超，北京科技大学机械工程学院教授，主要研究方向为新能源汽车动力系统（锂电池+燃料电池）集成、大数据挖掘分析与智能安全控制。主持国家自然科学基金青年项目、中国博士后科学基金面上项目、佛山市科技创新产学研项目、汽车仿真与控制国家重点实验室开放基金项目、汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室开放课题、载运工具与装备教育部重点实验室开放课题、北京科技大学高水平人才引进项目和青年教师学科交叉等项目；作为主要技术骨干参与多项国家自然基金重点项目、面上项目、国家重点研发计划和北京市科委专项计划等项目研究。近五年来发表论文60余篇，其中SCI论文40余篇，谷歌学术被引超过1000次，其中包括IEEE Transactions on Transportation Electrification、Energy Conversion and Management、Applied Energy、Energy、Journal of Cleaner Production、Journal of EnergyStorage、《机械工程学报》等国内外顶级期刊收录20余篇，申请发明专利10项，出版专著1部。担任《工程科学学报》青年编委、New Energy Exploitation and Application副主编，Electronics、Insight-Energy Science、Emergency Management Science and Technology客座编辑，40余个SCI期刊审稿专家。
Energy Reviews
简介
《Energy Reviews》是由深圳大学主办，联合 Elsevier出版集团创办的一本国际性、跨学科、高质量开放获取 (Open Access) 学术期刊，由谢和平院士担任创刊主编，美国工程院Derek Elsworth院士、中国科学院何雅玲院士、李永舫院士、香港理工大学倪萌教授担任联合主编。发表能源领域前沿方向、最新进展、发展趋势、权威观点等高质量学术文章，构建全球能源一流成果和一流学者的合作交流平台，向公众传播有影响力的能源领域研究成果。接收包括但不限于能源研究的新理论、新方法和新技术; 能源研究的多学科（材料、物理、化学、生物等）交叉融合探索技术; 化石能源低碳利用与CCUS; 氢能、可再生能源与储能先进技术; 新型能源转换方式探索与应用; 能源领域现代信息技术（人工智能，大数据）等相关方向的优质稿件。
"关注前沿 | 引领趋势"
