電儲能電池遠程數(shù)據(jù)采集和安全傳輸協(xié)議研究
項目背景:2021 年國務院政府工作報告中指出,扎實做 好碳達峰、碳中和各項工作,加大新能源技術(shù)研發(fā)。據(jù)研究 公司 Frost&Sullivan 發(fā)布的一項新報告指出,預計到 2030 年,全球電池儲能市場的復合年增長率將達到 23%。由此可 見,未來十年儲能電池數(shù)量將大幅增加。另一方面,儲能電 池安全性引起廣泛關(guān)注,2019 年 4 月 19 日,美國亞利桑那 州 McMicken 電池儲能項目發(fā)生火災爆炸事故;2021 年 4 月 16 日,北京集美家居大紅門的儲能電站起火。因此儲能電池 安全性顯得尤為重要。通過人工智能和機器學習等手段預測 電儲能電池的安全性已經(jīng)成為研究熱點,英國劍橋大學和美 國斯坦福大學等頂尖高校和科研院所都有相關(guān)的實驗室。在 國內(nèi),中科院、比亞迪、寧德時代、國家電網(wǎng)等企業(yè)院所已 經(jīng)開展了各種類型儲能電池和技術(shù)的研發(fā)。然而,目前國內(nèi) 外還沒有成熟的電儲能電池遠程管控系統(tǒng),儲能電池數(shù)據(jù)傳 輸協(xié)議沒有公認的標準。由于不同類型的電儲能數(shù)據(jù)指標差 異較大,需要采集的數(shù)據(jù)缺乏規(guī)范標準。另外,何種指標的 變化會引起潛在的儲能電池安全問題尚未明確,目前基本是 通過人工經(jīng)驗判斷,效率不高,并且準確率較低。如果能夠 通過機器學習,深度學習等人工智能手段,結(jié)合儲能電池實 際工作過程中的電流、電壓的變化數(shù)據(jù),學習并分析其運行 規(guī)律,挖掘出數(shù)據(jù)變化導致的潛在安全風險,電儲能電池的 安全性能將大幅提高。
所需技術(shù)需求簡要描述:1.研發(fā)儲能電池故障預測模 型,利用人工智能等手段,通過機器學習的方法對采集的電 池運行狀態(tài)及參數(shù)數(shù)據(jù)進行分析,實時監(jiān)控電池運行狀態(tài), 對可能出現(xiàn)的潛在儲能電池安全問題進行評估,實現(xiàn)對即將 出現(xiàn)的電池故障和安全問題的預判。2.建立儲能電池的遠程 安全傳輸協(xié)議,對電池運行狀態(tài)及參數(shù)數(shù)據(jù)進行周期性采 集,并實現(xiàn)多終端異構(gòu)網(wǎng)絡環(huán)境下的儲能電池數(shù)據(jù)實時傳 輸。建立安全傳輸機制,有效防止數(shù)據(jù)偽造和惡意攻擊。3. 開發(fā)電儲能電池數(shù)據(jù)遠程管理系統(tǒng),對不同種類的儲能電池 安全問題采取相應的措施,通過網(wǎng)絡實現(xiàn)對儲能電池的遠程 管理,從而延緩或避免由于電池故障產(chǎn)生的安全問題。數(shù)據(jù) 通信應建立在安全可靠的傳輸機制上。
對技術(shù)提供方的要求:1、建立電儲能電池的遠程數(shù)據(jù)采 集和安全傳輸協(xié)議。2、開發(fā)研究電儲能電池數(shù)據(jù)遠程智能 分析和管理系統(tǒng)。3、在相關(guān)領域經(jīng)驗豐富的技術(shù)團隊的院 校或科研單位。
青島安瑞信息技術(shù)有限公司
2021-09-10