工业互联网与“储能”如何融合？发展现状及应用参考

北极星储能网讯：10月15，工信部印发《工业互联网与电力行业融合应用参考指南（2024年）》。文件指出，工业互联网已成为制造强国的重要支撑和网络强国的重要内容。《指南》的发布，为电力企业提供轻量化、可复制、可操作的实践路径。其中大篇幅介绍了储能系统相关的发展现况及未来趋势。

文件指出，电力行业的数字化、智能化转型正在全链条深度推进，发电、输电、变电、配电、用电及储能等各环节均展现出显著变化。其中储能环节：储能设备智能化水平大幅提升，配备先进传感器、控制器与智能电池管理系统（BMS），实现精准监控与优化调度；储能数据平台借助云计算、大数据技术，实现远程监控、故障预警、性能诊断等功能，为运营决策与电力市场交易提供数据支撑；储能系统集成与协同控制能力增强，有效平滑新能源出力、提升电网稳定性，并参与多场景应用。

在绿色化生产方面，储能管理的内涵包括储能电站运维、储能资产管理、储能电池精准评估等。

（1）储能电站智能监控与运维

目前大多数的储能电站运维较为简单粗放，且缺乏有效的运维管理工具，无法满足电站安全高效运维需求。储能运维是保证储能电站长时间连续安全运行，支持调峰调频、削峰填谷等多种用途来发挥价值和赢得收益的关键，因此储能电站投运后的盈利水平很大程度受运维水平高低的影响。因此基于工业互联网的储能电站智能监控运维至关重要，通过边缘计算与云边协同技术实现海量电池数据的采集、传输和处理，利用大数据分析和机器学习等技术预测储能系统组件的寿命和性能下降趋势，通过智能分析迅速诊断异常状态，实现智能预警和火灾预警，减少因故障而导致的安全风险。实时监控储能系统的状态，包括电池单体/模块电压、电流、温度、SOC（荷电状态）、SOH（健康状态）等关键参数，利用大数据技术收集并分析这些数据，形成可视化展示，及时发现潜在问题并做出预警。

（2）储能资产管理与优化调度

传统模式依赖人工记录与经验判断，资产管理信息零散且更新滞后，难以实现精细化追踪与维护，导致资源分配和调度往往基于有限数据和直觉，效率与灵活性受限。维护工作依靠定期巡检，故障发现滞后，响应不够迅速，增加了运维成本和安全风险。而在合规与安全监控方面，传统手段亦显得力不从心，难以实时确保所有操作均符合严格的标准。

基于工业互联网方式通过集成物联网技术、大数据分析与人工智能算法，为储能资产管理带来革新。资产信息实时汇总，状态透明可视，维护需求预见性识别，实现从被动应对到主动预防的转变，有效延长资产寿命，降低成本。优化调度方面，数字化系统能够综合分析电网负荷、市场价格波动及储能状态，自动生成最优调度策略，提升资源利用效率和市场竞争力。加之智能安全监控与合规性自动审核功能，确保运营既高效又安全合规。

（3）储能电池精准评估与管理

传统方式依赖于定期维护与响应式修理，往往基于固定时间表或明显故障迹象进行，缺乏对电池健康状态的深入洞察。这种被动的方法不仅效率低下，而且难以捕捉到早期性能衰退，导致维护成本高昂，电池整体使用寿命缩短。此外，依赖人工记录和评估的管理方式易出错且数据孤立，难以形成系统性的维护策略和寿命预测模型。

工业互联网通过集成传感器、大数据分析、机器学习等先进技术，实时监控电池电压、电流、温度等关键参数，结合历史运行数据，数字化系统能够精准评估电池健康状态，预测潜在故障，实现从被动维修向主动预防转变。这种前瞻性维护策略可显著减少意外停机，延长电池使用寿命，优化运维成本。利用先进的算法模型，系统还能根据电池使用模式和环境条件，定制个性化充放电策略，平衡性能与寿命，最大化储能系统的整体效益。同时，工业互联网平台的集中管理确保信息的透明度与可追溯性，便于多站点协同与优化决策。

（4）储能与分布式能源互动

在传统模式下，分布式能源如太阳能光伏板和小型风力发电机等，与储能系统的配合较为简单直接，依赖基本的控制逻辑和局部优化策略。信息交换受限，调度响应迟缓，难以实现高效协同，导致能源生产和储存的潜力未能充分挖掘。此外，由于缺乏实时数据分析能力，用户侧的能源消费行为与供应侧的调节之间存在脱节，难以做到精准匹配，增加了能源浪费和供需不平衡的风险。

工业互联网通过集成物联网、大数据分析以及人工智能等技术，为储能与分布式能源互动提供智能化解决方案，使得能源系统能够实时感知、预测并响应多种来源的能源生产与消耗数据，实现精细化管理和动态优化。储能系统不再是简单的电量存取装置，而是成为智能电网的灵活调控节点，可以根据分布式能源的波动性、负荷需求的变化，乃至市场电价信号，自动调整充放电策略。用户侧也能通过智能家居系统参与能源互动，实现需求侧响应，进一步提升能源利用效率。

网络化协同方面，详解了源网荷储、虚拟电厂、零碳电厂几种应用案例：

1.源网荷储一体化

工业互联网的海量数据处理和智能分析能力，为源网荷储一体化提供了强大的数据支撑和决策依据。一方面，通过精准预测工业负荷需求，可以在工业互联网平台上灵活调度可再生能源发电与储能资源，有效匹配工业生产周期，实现供需精准对接，减少能源浪费。另一方面，工业负荷的灵活性潜力被进一步挖掘，通过需求响应机制，工业用户可根据电力供需状况和价格信号调整生产计划，参与电网辅助服务，如提供调峰、调频服务，从而在降低自身能源成本的同时，增强电网的稳定性和韧性。此外，工业互联网平台能够集成各类能源消耗数据，对能源使用进行精细化管理与优化，识别节能空间，推荐并实施节能改造措施，助力企业实现碳排放目标。同时，通过远程监控、故障预警等智能运维服务，保障能源设施的安全高效运行，减少意外停机损失。

图 3-13 某产业园源网荷储协同项目

2.虚拟电厂

通过工业互联网平台实时收集和分析工业负荷的详细数据，虚拟电厂可以精确匹配可再生能源的供应与工业用能需求，优化能源配置，实现供需两侧的智能互动。例如，根据生产计划动态调整工业负荷，充分利用工厂内的分布式能源，如屋顶太阳能，在阳光充足时直接供电，或在电网负荷高峰期调度储能设备放电，减轻电网压力，同时减少企业的能源成本。

工业互联网平台集成的能源消耗数据，为虚拟电厂提供了全面的能源使用视图，支持企业实施更加精细化的能效改善措施，如设备能效优化、生产流程调整等，有效减少能源浪费，实现碳排放的精确追踪与管理。通过智能分析和预测，企业能够更好地参与需求响应、虚拟储能等市场机制，不仅提升能源利用效率，还为电网提供辅助服务，增强系统的灵活性和稳定性。

虚拟电厂与工业互联网的融合还加速了绿色金融和碳交易市场的创新。基于工业互联网的透明化、可追溯特性，企业的节能减排成效得以量化、验证和交易，如通过区块链技术确保碳信用的可信流转，为企业提供碳资产管理的新渠道，激发更多绿色投资和技术创新，推动低碳经济的发展。

图 3-14 某虚拟电厂实现资源聚合调控和供需双向互动示意图

3.智慧零碳电厂

工业互联网的融入，帮助智慧零碳电厂实现能源生产和工业需求的精准对接。通过工业互联网平台，智慧零碳电厂能够实时获取并分析工业用户的能源消耗模式、生产计划等大数据，据此优化发电调度策略，精准匹配供给与需求，提高能源利用效率。同时，工业互联网的开放性和互操作性，使得电厂能够与更广泛的能源生态系统相联结，比如电动汽车充电网络、分布式储能系统等，形成更加灵活多元的能源管理网络，进一步促进可再生能源的高效消纳。

在此基础上，智慧零碳电厂与工业互联网的协同作用还促进了能效管理和碳足迹追踪的精细化。借助于物联网传感器、人工智能算法等技术，工业用户可以实时监控自身的能源消耗和碳排放情况，通过工业互联网平台获得定制化的能效改进方案，实现生产过程的持续优化与减排。

图 3-15 某智慧零碳电厂项目光伏向日葵场景

（略）