储能电站数据处理方法及系统、存储介质及终端技术方案

本发明专利技术提供一种储能电站数据处理方法及系统、存储介质及终端，包括以下步骤：实时采集储能电站的电池数据；对所述电池数据进行预处理；将预处理后的电池数据发送至Kafka流数据平台，以使分布式服务器从所述Kafka获取所述预处理后的电池数据并进行分析处理。本发明专利技术的储能电站数据处理方法及系统、存储介质及终端能够对大量储能电站数据进行实时处理，实时诊断电池的安全性能，监控电池运行状态，保证了电池和储能电站的安全性。电池和储能电站的安全性。电池和储能电站的安全性。

【技术实现步骤摘要】
储能电站数据处理方法及系统、存储介质及终端


[0001]本专利技术涉及数据处理的
，特别是涉及一种储能电站数据处理方法及系统、存储介质及终端。

技术介绍

[0002]电池相关事故大多数是由于电池内部短路导致电池温度上升，从而引发燃烧、爆炸等发生。事故发生的时间短，一般都只有几分钟。对于储能电站的运维来说，需要对电池的数据进行实时的监控和处理，才能保证电池的安全。
[0003]当前新建一个储能电站动辄几兆瓦、几十兆瓦甚至几百兆瓦。在每一个储能电站中都用到了大量的电池。这些电池在工作过程中都会产生大量的电池数据。只有对这部分的数据进行实时的分析，才能保证电池运行的安全以及储能电站的安全。但是，由于一个储能电站所接入的电池数量众多，导致产生的电池数据量巨大。例如，一个20MW的储能电站大约包括1400个电池箱，每个电池箱包括24个电芯和8个温度探头，共计大约67200个电芯和11200个温度探头。由此计算，每秒钟可以产生几十万条电池的电压和温度数据，储能电站的监控或处理平台需要对这么多的数据进行分析和处理，以及进行相应数据的存储。
[0004]因此，如何对这些高频且超大数据量的数据进行分析和存储成为当前急需解决的难题。现有技术中，比较普遍和直接的做法就是对数据采集服务器和数据处理服务器进行扩容。然而，扩容内存的方法仅可以解决一部分的问题，不能进行无节制的扩容，从而无法从根本上解决上述问题。

技术实现思路

[0005]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种储能电站数据处理方法及系统、存储介质及终端，能够对大量储能电站数据进行实时处理，保证了电池和储能电站的安全性。
[0006]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种储能电站数据处理方法，包括以下步骤：实时采集储能电站的电池数据；对所述电池数据进行预处理；将预处理后的电池数据发送至Kafka流数据平台，以使分布式服务器从所述Kafka获取所述预处理后的电池数据并进行分析处理。
[0007]于本专利技术一实施例中，所述电池数据包括电池电压、电池温度、电池电流中的一种或多种组合。
[0008]于本专利技术一实施例中，对所述电池数据进行预处理包括以下步骤：
[0009]对电池堆中每个电池簇下的电池箱的电池数据进行整合；
[0010]针对每个电池箱，对电池箱中电芯的电池数据进行排序；
[0011]针对每个电池簇，对电池簇中电池箱的电池数据进行排序；
[0012]针对所述电池堆，对所述电池堆中电池簇的电池数据进行排序。
[0013]于本专利技术一实施例中，对电池箱中电芯的电池数据进行排序、对电池簇中电池箱
的电池数据进行排序和对电池簇的电池数据进行排序所选择的排序方式相同或不同；所述排序方式包括：
[0014]基于电压大小进行排序；
[0015]基于温度数据大小进行排序；
[0016]基于电池箱内的电压标准差大小进行排序；
[0017]基于电池箱内的电压方差大小进行排序；
[0018]基于电池箱内的电压极差大小进行排序；
[0019]基于电池箱内的温度标准差大小进行排序；
[0020]基于电池箱内的温度方差大小进行排序；
[0021]基于电池箱内的温度极差大小进行排序。
[0022]本专利技术提供一种储能电站数据处理系统，包括采集模块、预处理模块和传输模块；
[0023]所述采集模块用于实时采集储能电站的电池数据；
[0024]所述预处理模块用于对所述电池数据进行预处理；
[0025]所述传输模块用于将预处理后的电池数据发送至Kafka流数据平台，以使分布式服务器从所述Kafka获取所述预处理后的电池数据并进行分析处理。
[0026]本专利技术提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的储能电站数据处理方法。
[0027]本专利技术提供一种储能电站数据处理终端，包括：处理器及存储器；
[0028]所述存储器用于存储计算机程序；
[0029]所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述储能电站数据处理终端执行上述的储能电站数据处理方法。
[0030]本专利技术提供一种储能电站数据处理系统，包括上述的储能电站数据处理终端、Kafka流数据平台和分布式服务器；
[0031]所述Kafka流数据平台用于接收所述储能电站数据处理终端提供的电池数据；
[0032]所述分布式服务器用于从所述Kafka流数据平台获取所述电池数据，并对所述电池数据进行分析处理。
[0033]于本专利技术一实施例中，当所述分布式服务器资源充分时，所述分布式服务器依次对所述电池数据进行分析处理。
[0034]于本专利技术一实施例中，当所述分布式服务器资源紧张时，所述分布式服务器选择靠前或者靠后的电池箱的电池数据进行分析处理。
[0035]如上所述，本专利技术所述的储能电站数据处理方法及系统、存储介质及终端，具有以下有益效果：
[0036](1)通过对储能电站数据进行预处理，有效减少数据传输的次数，加大每次传输的数据量；
[0037](2)通过采用Kafka流数据平台，实现数据的高效传输；通过分布式数据处理方式，避免了数据阻塞的出现；
[0038](3)实时对电池在工作过程中产生的大量的电池数据进行无延迟的处理，这样方法可以及时的对电池数据进行处理，保证电池的安全以及储能电站的安全性。
附图说明
[0039]图1显示为本专利技术的储能电站数据处理方法于一实施例中的流程图；
[0040]图2显示为本专利技术的储能电站数据处理系统于一实施例中的结构示意图；
[0041]图3显示为本专利技术的储能电站数据处理终端于一实施例中的结构示意图；
[0042]图4显示为本专利技术的储能电站数据处理系统于另一实施例或者的结构示意图。
[0043]元件标号说明
[0044]21
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采集模块
[0045]22
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预处理模块
[0046]23
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传输模块
[0047]31
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处理器
[0048]32
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存储器
[0049]41
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储能电站数据处理终端
[0050]42
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Kafka流数据平台
[0051]43
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分布式服务器
具体实施方式
[0052]以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种储能电站数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：实时采集储能电站的电池数据；对所述电池数据进行预处理；将预处理后的电池数据发送至Kafka流数据平台，以使分布式服务器从所述Kafka获取所述预处理后的电池数据并进行分析处理。2.根据权利要求1所述的储能电站数据处理方法，其特征在于，所述电池数据包括电池电压、电池温度、电池电流中的一种或多种组合。3.根据权利要求1所述的储能电站数据处理方法，其特征在于，对所述电池数据进行预处理包括以下步骤：对电池堆中每个电池簇下的电池箱的电池数据进行整合；针对每个电池箱，对电池箱中电芯的电池数据进行排序；针对每个电池簇，对电池簇中电池箱的电池数据进行排序；针对所述电池堆，对所述电池堆中电池簇的电池数据进行排序。4.根据权利要求3所述的储能电站数据处理方法，其特征在于，对电池箱中电芯的电池数据进行排序、对电池簇中电池箱的电池数据进行排序和对电池簇的电池数据进行排序所选择的排序方式相同或不同；所述排序方式包括：基于电压大小进行排序；基于温度数据大小进行排序；基于电池箱内的电压标准差大小进行排序；基于电池箱内的电压方差大小进行排序；基于电池箱内的电压极差大小进行排序；基于电池箱内的温度标准差大小进行排序；基于电池箱内的温度方差大小进行排序；基于电池箱内的温度极差大小进行排序。5.一种储能电站数据处理系统，其特征在于，包括采集模块、预处理模...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴炜坤，张志义，郭雅楠，严晓，赵恩海，丁鹏，郝平超，顾单飞，宋佩，周国鹏，陈晓华，
申请(专利权)人：上海玫克生储能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：