中國儲能網(wǎng)訊：如今，隨著大中型儲能系統(tǒng)部署的數(shù)量不斷增加，人們也越來越認識到即將上線運營的電池儲能系統(tǒng)必須得到妥善管理，并且需要強大的運營和維護計劃。太陽能發(fā)電系統(tǒng)的運維理念是“先銷售項目，然后再考慮運營和維護”，而儲能項目則有所不同，必須從一開始部署就開始考慮運營維護和財務流程等服務。公用事業(yè)公司和其他精明的資產(chǎn)投資者希望了解可以提供哪種類型的運營與維護？運維團隊將如何獲得資格？以及如何提供服務以確保新系統(tǒng)的生產(chǎn)力。換句話說，通過部署儲能系統(tǒng)，強大的運維團隊和計劃成為了制定和實施生產(chǎn)協(xié)議的重要組成部分。
太陽能發(fā)電系統(tǒng)和儲能系統(tǒng)的運行維護的最佳實踐之間存在一些重疊的地方：在這兩種情況下，可維護性設計都會促進系統(tǒng)的健康運行。優(yōu)質的產(chǎn)品和良好的部署是避免系統(tǒng)性能不佳的最好方法之一。每當可能存在問題時，由高級數(shù)據(jù)分析技術支持的預測性維護比事后維護更具成本效益，而其運維和維護水平與運營商的財務實力密切相關。
但是如果說，“提供給儲能系統(tǒng)的服務與提供給太陽能發(fā)電系統(tǒng)的服務沒有根本不同”，這是一種誤導。在許多方面，儲能系統(tǒng)運營維護的風險更高，所管理的財務風險比太陽能發(fā)電系統(tǒng)更大。儲能系統(tǒng)的運行維護比其太陽能發(fā)電系統(tǒng)更復雜，涉及更廣泛的組件和子系統(tǒng)，以及配電和負載管理問題，并且還需要更高水平的技術培訓和專業(yè)技術人員。
為什么儲能系統(tǒng)的風險更高？因為不再只是組件工作和維修，例如跟蹤器、逆變器或太陽能電池板。采用儲能系統(tǒng)，可以為太陽能發(fā)電系統(tǒng)的許多其他關鍵層提供服務。作為儲能系統(tǒng)運維服務提供商，這不僅僅與電池有關，還必須在儲能系統(tǒng)每個方面都擁有專業(yè)知識，這樣才能通過確保儲能系統(tǒng)資產(chǎn)以最佳水平運行來幫助管理資產(chǎn)所有者的財務風險。
如果由于不合格的運行和維護服務或逆變器或故障面板出現(xiàn)問題而導致太陽能發(fā)電系統(tǒng)的性能下降，盡管發(fā)電水平有所降低，但太陽能發(fā)電系統(tǒng)仍將運行，并可通過適當?shù)木S修得以恢復。但如果鋰離子儲能系統(tǒng)遭受熱失控或其他導致退化的事件，電池組將無法恢復，儲能系統(tǒng)可能會成為一個永久性的低性能或甚至是擱淺的資產(chǎn)，資產(chǎn)所有者將可能損失巨大。
具備多種技術的綜合技能
儲能系統(tǒng)運維提供商必須能夠為整個儲能系統(tǒng)提供服務，無論是集裝箱式鋰離子電池平臺還是液流電池，必須監(jiān)控和解決各種電氣、機電、化學和熱學子系統(tǒng)中的任何異常情況。還有固件和軟件、消防系統(tǒng)和電池管理平臺需要維護。需要對熱負荷曲線和其他性能指標以及潛在故障點有敏銳的了解。技術人員需要跨多個技術的綜合技能集來處理系統(tǒng)生命周期中可能出現(xiàn)的任何問題。
與太陽能發(fā)電系統(tǒng)采用智能運維技術一樣，監(jiān)控、雙向通信和連接、數(shù)據(jù)分析以及越來越多的機器學習和人工智能算法可以保障儲能系統(tǒng)良好運行，并為業(yè)主提供預期收入方面發(fā)揮關鍵作用。雖然太陽能發(fā)電系統(tǒng)或逆變器可能有幾十個數(shù)據(jù)點需要關注跟蹤，但儲能系統(tǒng)中有數(shù)百個要監(jiān)控的關注點。預測何時可能出現(xiàn)問題并對其進行規(guī)劃，而不是在問題發(fā)生后作出反應對資產(chǎn)的生命周期更為重要。其收集的數(shù)據(jù)的復雜性要高得多，必須分析的事項也更加多樣。
但是，如果運維廠商擁有數(shù)據(jù)連接并知道在查找哪些問題，那么復雜性并不是部署的障礙。擁有機器學習能力和能夠理解所有這些數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)科學家團隊將成為儲能系統(tǒng)運維和資產(chǎn)管理在未來獲得成功的重要組成部分。
