摘要
大规模储能技术在可再生能源并网中面临诸多挑战,如储能系统与可再生能源的动态匹配问题、热管理技术问题以及智能诊断与预测性维护难题。基于此,本文提出了针对性地优化策略。通过升级功率调节设备、采用基于大数据和机器学习的智能预测控制算法,以及分布式储能布局,提升储能系统与可再生能源的动态匹配能力。强化储能系统的热管理,使用石墨烯散热片、优化电池结构、结合液冷与风冷系统,利用大数据平台、深度学习算法及优化模型,实现电池健康状态的实时监测与剩余寿命的准确预测,从而制定有效的维护计划,以期能够为大规模储能技术,在可再生能源并网中的广泛应用提供有力支持。
作者
桑晓
宋晓辉
Sang Xiao;Song Xiaohui
出处
《电力设备管理》
2025年第7期86-88,共3页
Electric Power Equipment Management
