随着全球能源需求的持续增长，储能容量超过1GWh的电网规模电池储能系统正日益增多。这些数吉瓦时规模的储能系统对于整合可再生能源、维持电网稳定运营以及实现气候目标至关重要。然而，这样的电网规模储能项目也带来了运营方面的挑战。随着电池储能系统规模的不断扩大，储能系统运营商需要先进的能源管理软件，以高精度和可靠性对电网规模储能系统进行控制、监测和优化。
　　
　　面向电网规模储能系统运营的智能架构
　　
　　对于管理电网规模储能项目来说，提供运营见解和实时可视化工具的智能软件架构至关重要，尤其是当这些电池储能系统的储能容量超过1GWh时。在这些项目中，需要从各种来源广泛收集数据，包括但不限于电池、电池储能系统组件（如冷水机、消防安全系统和除湿机）、替代能源资产（如太阳能、风能、热能）、中央/串联逆变器以及中高压设备等。面对如此庞大的数据量，运营人员必须能够在宏观和微观两个层面上有效地监督操作，以确保每个设备和整个现场都能保持最佳性能。
　　
　　想象一下，当汽车在行驶时，其仪表盘上所有指示灯同时亮起，驾驶员如何迅速确定根本原因并解决问题？现在，想象一下在管理和运营数百块电池和关键设备时发生这种情况。先进的软件能够提供电池储能系统和现场运营的全面视图，同时能够在出现问题时隔离故障，使电池储能系统运营商能够保持系统可靠性并优化性能。
　　
　　电池单元级别数据对储能系统所有者的重要性
　　
　　为了获得最佳性能，电池储能系统运营商需要对其项目的每个组件（直至电池单元级别）有清晰的了解。可以在单个电池单元中观察到关键参数，例如电压、温度和电流。这样精细的可见性可以早期检测到应主动处理的异常电池状况。此外，还可以分析单个电池单元的数据，以识别性能较弱的电池单元和导致不平衡的电池，从而使储能系统所有者能够增加可用能量并优化系统性能。随着人工智能的发展，其在异常检测和预测性维护中的应用越来越广泛，电池单元级别数据的价值只会不断增加。
　　
　　虽然电池单元级别的数据对用户来说非常有价值，但以如此精细的粒度收集、存储和分析这些数据是非常复杂的，特别是当储能系统规模增长时。因此，需要采用技术成熟、架构良好的能源管理系统（EMS）来可靠地管理这些数据量，而不影响电池储能系统的性能。
　　
　　增加可用能源
　　
　　目前，储能系统运营商面临的挑战之一是如何在任何给定的时间点准确地估计电池的可用容量。虽然这看似是基于铭牌容量和报告的充电状态（SoC）的简单计算，但实际情况是，实际可用容量是基于退化、不平衡和真实的充电状态（SoC），这可能与报告的SoC完全不同。
　　
　　电池的电压曲线
　　
　　电池的电压曲线也增加了这一挑战的复杂性。特别是使用磷酸铁锂（LFP）电池时，电池的电压曲线在20%～80%SoC之间相对平坦，这使得电池管理系统（BMS）难以准确确定电池储能系统的SoC。此外，储能系统运营商通常倾向于将储能系统保持在20%～80%SoC范围内，以便在发电或输电中断时可能发生的频率事件中能够迅速充电或放电。因此，许多电池在电压曲线的平坦部分内运行数周，导致SoC估算持续不准确，并且电池单元的不平衡程度越来越高。
　　
　　电池单元的平衡程度
　　
　　随着电池单元的不平衡程度加剧，可用能量（系统从每个电池单元获得的能量）减少，导致电池储能系统用于市场运营和产生收入的可用容量减少。如今，先进的能源管理软件可以实现常规电池平衡和SoC校准等过程的自动化。这样做减少了维持最佳运营所需的劳动力，并能够在执行这些操作时使系统保持市场在线状态。停机时间的减少和可用能源的增加对储能系统的财务绩效产生重大影响，进一步凸显了在电池储能系统中使用先进管理软件的长期优势。
　　
　　毫秒级响应时间
　　
　　对于希望参与日益复杂的电网服务和应用的电池储能系统所有者而言，减少延迟至关重要。随着可再生能源的普及，电池储能系统被要求响应频率事件并为电网提供自然惯性。这些能力在美国加利福尼亚州和澳大利亚等地区尤为重要，在这些地区，快速频率响应（FFR）对于维持电网稳定运营和满足市场要求至关重要。例如，澳大利亚国家电力市场最近引入了1秒频率控制辅助服务（FCAS）市场和相关收入流。满足这些快速响应时间要求极具挑战性，并非所有软件供应商都能在大规模电池储能系统中提供这些服务。
　　
　　开启储能行业快速增长新时代
　　
　　许多现有的能源管理平台最初都是为小型储能项目设计的。然而，储能行业的快速增长要求管理软件能够无缝过渡到更大规模的操作。以瓦锡兰能源存储与优化（ES&O）的GEMS数字能源平台为例，该平台最初是为了管理1至5MW的储能系统而开发的。如今，已发展到第七代，能够自主管理单个站点高达数吉瓦的储能系统。
　　
　　综上所述，只有借助先进的软件，才能充分释放吉瓦时规模电池储能项目的全部潜力，以构建更具弹性和更加绿色环保的电网。
　　
　　编译：Harris