Kādi ir uzturēšanas un kļūdu novēršanas pasākumi rūpnieciskajiem un komerciālajiem enerģijas krājēju sistēmām

Kā pirmās līnijas praktiķis komerciālajā un rūpnieciskajā enerģijas uzglabāšanā, es dziļi saprotu, ka zinātniskas novēršanas un uzturēšanas stratēģijas ir būtiskas ilgtermiņa sistēmas stabilitātei. Šeit ir mans profesionālais kopsavilkums, balstoties uz gadiem laukā:

1. Galvenās stratēģijas defektu novēršanai un uzturēšanai
Akumulatoru sistēma

Ikdienu darbībā esmu atklājis, ka precīzs parametru kontrole ir būtiska. Uzturējiet akumulatoru temperatūru 25±2℃, izraisot signālu, ja atšķirība ir ±15℃. Ierobežojiet uzlādes-izlādes ciklus līdz ≤1 dienā, un sāciet vienlīdzīgu uzlādi, ja sprieguma atšķirība pārsniedz 30mV. Regulāra uzturēšana ietver SOC kalibrāciju katru 3 mēnešus, akumulatoru aizvietošanu ik 5 gadus un kvartālo šķidruma dzesēšanas testus (vezivspēja/pH vērtība).

Tabula 1: Bieži sastopamie defekti un uzturēšanas cikli komerciālajiem un rūpnieciskajiem enerģijas uzglabāšanas ierīču

BMS (Akumulatoru pārvaldības sistēma)

Uzticība darbībai balstās uz saziņas redundanci un pretstarojumu dizainu. Izvietojiet dubultu Ethernet/GOOSE saziņu ar 20ms pašizdzīvošanu, kombinējot to ar aizsargātu kabēli, filtru kondensatoriem un TVS impulsu aizsardzību. Uzturēšana ietver kvartālas firmvēra atjauninājumus, ikmēneša protokolu saderības pārbaudes un pusgadu sensoru kalibrāciju (četrslīpju rezistances mērījums).

PCS (Enerģijas pārvēršanas sistēma)

Es vienmēr prioritizēju augstu drošības IGBT/SiC moduļus un optimizēju PWM parametrus ar pastiprinātām aizsardzības funkcijām. Regulāra uzturēšana ietver kvartālos IGBT moduļu inspekcijas, pusgadu termiskās dzesēšanas tīrīšanu un gada efektivitātes testēšanu.

Temperatūras kontrolēšanas sistēma

Vibrācijas aizsardzība (optimizētas caurus, 10 reizes lielākas tilpuma buferes, dabiskās frekvences pielāgošana) un augsta sānu korozijas noturīga materiāla ir būtiskas. Uzturēšana ietver kvartālas sānu inspekcijas, pusgadu spiediena testēšanu un gada šķidruma dzesēšanas aizvietošanu.

EMS (Enerģijas pārvaldības sistēma)

Izmantojiet mašīnmācīšanos algoritmu optimizēšanai un izvietojiet SM4 šifrēšanu ar piekļuves kontroli. Regulāras uzdevumi ietver kvartālos modeļu atjauninājumus, ikmēneša datu integritātes pārbaudes un gada katastrofu atjaunošanas apmācības.

2. Labākie prakses piemēri uzturēšanas sistēmas veidošanai
Preventīvās uzturēšanas struktūra

Ievērojiet "pirmais noskaidro" pieeju, izmantojot rīkus, piemēram, Huawei Smart PCS veselības pārbaudes. Datu analīzei jānodrošina uzturēšanas prioritāšu noteikšana, lai nodrošinātu proaktīvu problēmu risināšanu.

Profesionālās kompetences attīstība

Uzturēšanas komandām nepieciešama daudzas disciplīnas zināšanas (elektrotehnikas, elektronikas, automatizācijas). Regulāras apmācības par ierīču principiem, defektu diagnosticēšanu un ārkārtas reaģēšanu ir vitālas — piemēram, meistarot datu analīzi CATL BMS 4.0, kas prognozē akumulatoru anomalijas 14 dienas iepriekš.

Aizstājēlu detaļu pārvaldība

Uzturējiet dinamiskas inventārus kritiskām komponentēm (BMS čippi, IGBT moduļi, šķidruma dzesēšanas sānu). Strogā klasifikācija, krājumu kontrole un izmantošanas ieraksti nodrošina ātru aizstāšanu, samazinot apturēšanas laiku projektos, piemēram, Sungrow 550kW/1145kWh sistēmā (90% cikla efektivitāte).

Vides pielāgotības pārvaldība
Pielāgojiet aizsardzības pasākumus vietējai klimatā: ievērojiet mitruma kontrolēšanu Gudždungas "mitra atgriešanās" sezonā un piemērojiet anti-korozijas ārstējumus piekrastās teritorijās. Regulāra vide monitoringa un aizsardzības inspekcijas var papildināt ierīču izmantošanas laiku.

Datu vadīta uzturēšanas tendence

Pārceliet Tencent "Enerģijas smadzenes", izveidojot akumulatoru veselības datubāzi ar mašīnmācīšanos. Tas ļauj agrīnu defektu brīdinājumu un precīzu diagnostiku, samazinot reaģēšanas laiku no 2 stundām līdz 15 minūtēm un samazinot O&M izmaksas par 40%.

3. Industrijas tendences un praktiskas iezīmes

Gadiem ilgi laukā esmu pierādījis, ka gausa defektu analīze un mērķtiecīgas risinājumi katram apakšsistēmai veido visaptverošas uzturēšanas sistēmas pamatu. Kā enerģijas uzglabāšanas tehnoloģijas attīstās, defektu veidi un risinājumi turpinās atjaunināties.

Nākotnē AI, IoT un lieli dati radīs inteliģentu un precīzu defektu diagnosticēšanu. Jaunas tehnoloģijas, piemēram, daudzmodālā tīkla formējošā enerģijas uzglabāšanas diagnostika, neuzraudzītā atjaunošanas kļūdas metodes un datu vadīta SOC kalibrācija būtiski uzlabos precizitāti un efektivitāti. Augstāka sistēmas integrācija un inteliģence arī vienkāršosīs uzturēšanas darbplūsmas.

Ir būtiski pieņemt sistēmisko perspektīvu — nekad nesaistīti ierīces vai apakšsistēmas. Tikai ar zinātniskām stratēģijām un profesionālām komandām mēs varam nodrošināt ilgtermiņa stabila darbību, maksimizējot ekonomisko un sociālo vērtību komerciālajai un rūpnieciskajai enerģijas uzglabāšanai globālajā enerģijas pārejā.