基于大数据分析的智能电网储能系统优化策略研究

doi:10.19799/j.cnki.2095-4239.2025.0823

储能科学与技术 ›› 2025, Vol. 14 ›› Issue (10): 3811-3813.doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2025.0823

基于大数据分析的智能电网储能系统优化策略研究

梁晨(), 张艺翔

郑州铁路职业技术学院，河南郑州 451400

收稿日期:2025-09-11 修回日期:2025-10-11 出版日期:2025-10-28 发布日期:2025-10-20
通讯作者: 梁晨 E-mail:lczzrvtc@163.com
作者简介:梁晨（1992—），男，硕士，讲师，研究方向为电力系统自动化，E-mail：lczzrvtc@163.com。

Research on optimization strategies for smart grid energy storage systems based on big data analysis

Chen LIANG(), Yixiang ZHANG

Zhengzhou Railway Vocational&Technical College, Zhengzhou 451400, Henan, China

Received:2025-09-11 Revised:2025-10-11 Online:2025-10-28 Published:2025-10-20
Contact: Chen LIANG E-mail:lczzrvtc@163.com

摘要/Abstract

摘要：

随着智能电网的飞速发展，储能系统的作用日益显现。本文探讨了如何利用大数据技术对智能电网储能系统进行优化，分析了大数据在储能系统中的应用现状，包括数据采集、存储与处理等方面，介绍了基于大数据分析的储能系统优化策略，如容量配置优化、充放电策略优化、运行状态监测与故障诊断等，阐述了优化策略中所遇到的挑战，并对未来发展趋势进行了展望。

关键词: 智能电网, 储能系统, 大数据分析, 优化策略

Abstract:

With the rapid development of smart grids, the role of energy storage systems has become increasingly prominent. This paper discusses how to optimize smart grid energy storage systems using big data technologies, analyzes the current application status of big data in energy storage systems—including data collection, storage, and processing—and introduces optimization strategies for energy storage systems based on big data analysis, such as capacity configuration optimization, charging/discharging strategy optimization, operation status monitoring, and fault diagnosis. It also elaborates on the challenges encountered in these optimization strategies and prospects the future development trends.

Key words: smart grid, energy storage system, big data analysis, optimization strategy

中图分类号:

TM 727

梁晨, 张艺翔. 基于大数据分析的智能电网储能系统优化策略研究[J]. 储能科学与技术, 2025, 14(10): 3811-3813.

Chen LIANG, Yixiang ZHANG. Research on optimization strategies for smart grid energy storage systems based on big data analysis[J]. Energy Storage Science and Technology, 2025, 14(10): 3811-3813.

参考文献 4

[1]	刘瑞元, 刘家豪, 陈月, 等. 基于智能电网的电力大数据关键技术分析[J]. 通讯世界, 2024, 31(7): 118-120. DOI:10.3969/j.issn.1006-4222.2024.07.039.
	LIU R Y, LIU J H, CHEN Y, et al. Analysis on key technologies of power big data based on smart grid[J]. Telecom World, 2024, 31(7): 118-120. DOI:10.3969/j.issn.1006-4222.2024.07.039.
[2]	李一帆, 梁继元. 基于大数据技术的风光互补储能系统优化控制分析[J]. 电子技术, 2024, 53(1): 240-241.
	LI Y F, LIANG J Y. Analysis of optimization control of wind solar complementary energy storage system based on big data technology[J]. Electronic Technology, 2024, 53(1): 240-241.
[3]	刘甜甜, 彭放, 李文娟. 大数据背景下电网负荷预测方法研究[C]//2022电力行业信息化年会论文集. 北京:中国电机工程学会电力信息化专业委员会, 国家电网公司信息通信分公司, 2023: 54-58. DOI:10.26914/c.cnkihy.2023.053467.
[4]	曾雨桐, 储婧文. 基于大数据分析的智能用电服务系统优化策略研究[J]. 家电维修, 2024(10): 95-97.
	ZENG Y T, CHU J W. Research on optimization strategy of intelligent electricity service system based on big data analysis[J]. Appliance Repairing, 2024(10): 95-97.

[1]	王凯亮, 孙宇军, 钟锦星, 苏向阳, 李俊辉, 刘宗扬, 蔡煜, 陈艺丹. 考虑储能寿命和经验模态分解的区域配电网混合储能配置[J]. 储能科学与技术, 2025, 14(9): 3417-3430.
[2]	杨优军, 马建, 孙杰. 基于大数据与人工智能的光伏储能系统智能运维研究[J]. 储能科学与技术, 2025, 14(9): 3414-3416.
[3]	张磊. 锂离子电池储能电站的运行状态监测与评估[J]. 储能科学与技术, 2025, 14(9): 3538-3540.
[4]	周郑. 智能电网中用电信息实时监测与分布式储能系统的协同控制[J]. 储能科学与技术, 2025, 14(9): 3619-3621.
[5]	徐成善, 孙烨, 杨智凯, 赵明强, 李亚伦, 冯旭宁, 王贺武, 卢兰光, 欧阳明高. 储能锂离子电池系统热失控诱发电弧研究进展[J]. 储能科学与技术, 2025, 14(8): 3037-3050.
[6]	苏新凯, 赵璐璐, 陈彦桥, 王础, 陈换军, 金翼. 超级电容产业化研究与应用综述[J]. 储能科学与技术, 2025, 14(8): 2994-3003.
[7]	胡力月, 黄威, 周云, 周英强, 邵常政, 王柯. 基于模糊推理的储能系统锂离子电池模组热扩散概率评估方法[J]. 储能科学与技术, 2025, 14(7): 2662-2674.
[8]	李源, 赵明智, 徐玉杰, 蔡杰. 液态二氧化碳储能系统变工况运行特性[J]. 储能科学与技术, 2025, 14(7): 2761-2771.
[9]	张晓慧, 杨瑞赓, 焦松坤. 基于机器学习的储能系统容量规划与需求预测研究[J]. 储能科学与技术, 2025, 14(7): 2881-2883.
[10]	陈勋. 基于深度强化学习的储能系统能量管理与优化调度策略[J]. 储能科学与技术, 2025, 14(6): 2439-2441.
[11]	肖俊阳, 罗金阁, 马伟哲, 程武平, 曾通. 基于改进人工蜂群算法的配电系统储能优化控制策略[J]. 储能科学与技术, 2025, 14(6): 2567-2574.
[12]	许庆祥, 滕伟, 秦润, 宋顺一, 柳亦兵, 梁双印. 电网调频飞轮储能系统并网能量管理与控制策略[J]. 储能科学与技术, 2025, 14(5): 2013-2022.
[13]	鄢冰, 许浒, 李震领. 大数据支持下的储能系统智能运维模式研究[J]. 储能科学与技术, 2025, 14(5): 2010-2012.
[14]	李石明. 人工智能在储能系统故障检测中的应用[J]. 储能科学与技术, 2025, 14(4): 1698-1700.
[15]	高天, 王祖凡, 方舒扬, 张佑康, 张连成, 黄永章, 赵海森. 含齿轮变速与链式传动机构的斜坡重力储能系统能效分析模型与实验验证[J]. 储能科学与技术, 2025, 14(2): 688-698.

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