01
储能运维概述
储能系统基本概念 · 运维重要性 · 数据分析目标与价值
基础概念
02
储能系统核心组件解析
BMS · PCS · EMS · TMS 功能与数据接口
组件接口
03
数据采集与传输
传感器部署 · 采集频率 · Modbus/CAN/MQTT
通信协议
04
数据清洗与预处理
缺失值 · 异常值 · 标准化 · 时间戳对齐
清洗预处理
05
储能系统关键性能指标 (KPI)
充放电效率 · 循环寿命 · 能量吞吐量 · 响应时间
KPI性能
06
电池健康状态 (SOH) 评估
容量衰减 · 内阻增长 · SOH趋势预测
SOH健康
07
电池荷电状态 (SOC) 估算
安时积分 · 开路电压 · 卡尔曼滤波 · 机器学习
SOC估算
08
电池一致性分析
单体电压离散度 · 温度分布 · 容量一致性 · 均衡策略
一致性均衡
09
PCS运行效率分析
效率曲线 · 负载率对比 · 故障模式与数据特征
PCS效率
10
EMS调度策略分析
充放电策略 · 削峰填谷 · 需量管理 · 指令偏差
EMS调度
11
热管理系统 (TMS) 数据分析
冷却液监控 · 模组温差 · 散热效率 · 热失控预警
TMS热管理
12
储能系统安全预警
电压/温度异常 · 绝缘电阻 · 气体检测联动
安全预警
13
数据可视化基础
折线图 · 柱状图 · 散点图 · 热力图
可视化图表
14
Python数据分析工具链
Pandas · NumPy · Matplotlib · Scikit-learn
Python工具
15
时间序列分析
平稳性 · ARIMA · Prophet · 自相关分析
时序预测
16
异常检测算法
3σ · 箱线图 · 孤立森林 · LOF · 重构检测
异常检测
17
回归分析与预测
线性回归 · 多项式回归 · 随机森林剩余寿命
回归预测
18
分类算法在故障诊断中的应用
逻辑回归 · 决策树 · SVM · K近邻
分类故障
19
聚类分析
K-means · DBSCAN · 层次聚类 · 工况识别
聚类模式
20
关联规则挖掘
Apriori · FP-Growth · 故障关联因素
关联规则
21
深度学习在储能中的应用
LSTM · CNN · 自编码器 · 异常检测
深度学习LSTM
22
数据驱动决策框架
采集→清洗→分析→建模→决策闭环 · 规则引擎
决策框架
23
运维策略优化
预防性维护 · CBM · 动态充放电策略
运维优化
24
经济性分析
价差套利 · 需量管理 · 辅助服务 · 全生命周期成本
经济收益
25
报告自动生成
Python生成PDF/HTML · 仪表盘 · 定时推送
报告自动化
26
案例实战一：光伏配储电站
日运行数据分析与优化建议
实战光伏
27
案例实战二：工商业储能一致性
电池一致性劣化分析与均衡策略调整
实战一致性
28
案例实战三：PCS故障预测
基于历史数据的故障预测与备件管理
实战PCS
29
案例实战四：辅助服务收益复盘
电力市场辅助服务收益复盘与策略迭代
实战收益
30
未来趋势与挑战
数字孪生 · 云边协同 · AI大模型应用展望
趋势前沿