摘要：LI Heng, WANG Zhijuan,Software Engineering Department, Shijiazhuang Information Engineering Vocational College, Shijiazhuang 05216

李珩, 王志娟,石家庄信息工程职业学院软件工程系，河北 石家庄 052161

LI Heng, WANG Zhijuan,Software Engineering Department, Shijiazhuang Information Engineering Vocational College, Shijiazhuang 052161, Hebei, China

摘要

随着可再生能源的快速发展，热储能系统在现代电力系统中的重要性愈发凸显。为了提高其运行效率与经济性，基于大数据分析的性能评估与优化策略成为研究的热点。本文系统地探讨了热储能系统的组成和工作原理，基于热储能系统性能评估方法以及问题识别与诊断，提出了一系列针对性能评估与优化的方法。

关键词：热储能系统 ; 性能评估 ; 优化策略

Abstract

With the rapid development of renewable energy, the importance of thermal energy storage systems in modern power systems has become increasingly prominent. To enhance their operational efficiency and economic viability, performance evaluation and optimization strategies based on big data analysis have become a research focus. This paper systematically explores the components and operating principles of thermal energy storage systems, analyzes the current application status of big data technology in the thermal energy storage field, and proposes a series of methods for performance evaluation and optimization.

Keywords：thermal energy storage system ; performance evaluation ; optimization strategy

PDF (503KB) 元数据 多维度评价 相关文章 导出 EndNote| Ris| Bibtex 收藏本文

本文引用格式

李珩, 王志娟. 基于大数据分析的热储能系统性能评估与优化策略[J]. 储能科学与技术, 2024, 13(12): 4381-4383

LI Heng. Research on performance evaluation and optimization strategies of thermal energy storage systems based on big data analysis[J]. Energy Storage Science and Technology, 2024, 13(12): 4381-4383

当前全球面临能源危机和环境污染，清洁能源的开发与利用变得愈加重要[1]。热储能系统作为一种有效的能源管理解决方案，能够在可再生能源发电波动的情况下，平衡能源供应与需求，从而提升能源利用效率和可靠性[2]。随着技术的进步与大数据分析技术的发展，热储能系统的性能评估与优化已成为电气工程及其自动化领域的重要研究方向[3]。本研究旨在通过大数据分析技术，对热储能系统的性能进行全面评估，深入探讨热储能系统的组成、工作原理及其性能评估指标，并基于评估结果提出相应的优化策略。

热储能系统的工作原理是利用可再生能源或其他热源产生的热能，在需求低谷期进行储存，并在需求高峰期释放，从而实现能源的有效管理与利用[4]。热源作为系统的能量输入部分，通常包括传统化石燃料锅炉、可再生能源热源(如太阳能热水器和地热能)以及工业余热等。热储能介质是热储能系统的核心，其主要职责是存储热能。热交换设备用于热能的传递与转换，用于实现储能介质与热源之间以及储能介质与负载之间的热能交换。高效的热交换设备能够显著提高热能传递的效率，减少热损失，从而提升系统整体性能。控制系统作为热储能系统的“大脑”，负责监测系统的运行状态，并调节热源的输入与热负载的输出。通过传感器和控制算法，控制系统实时调整热源与负载之间的热量分配，确保系统在不同运行条件下保持最佳性能。负载设备是热储能系统的能量消费部分，主要用于供热、供冷或提供热水等功能。负载的变化直接影响热储能系统的运行效率，因此，在系统设计时需要充分考虑负载的特性和需求。综上所述，这些组成共同作用，使热储能系统能够在动态负荷条件下高效运行，促进能源的有效管理与利用。

热储能系统的工作原理主要包括热能的存储与释放两个阶段。在热能存储阶段，热源提供的热能通过热交换设备传递给储能介质，储能介质在此过程中温度升高，储存热量。在需求低谷期，系统会启动热源，利用可再生能源或低成本电能进行加热，从而实现能量的储存。在热能释放阶段，当负载需求增加时，储能介质释放储存的热能，通过热交换设备传递给负载设备，满足供热、供冷或热水需求。通过这种方式，热储能系统能够在需求波动的情况下平衡负荷，提升系统的稳定性与可靠性。热储能系统的效率与其运行策略密切相关。通常采用的运行策略包括定时运行、需求响应和智能调度等，以最大限度地提高热能利用效率，并降低能源消耗。

热储能系统的性能评估是确保其高效运行和持续优化的重要环节。通过全面评估系统性能，可以识别潜在问题、了解运行状态，并为后续优化策略提供数据支持。本文将重点探讨热储能系统的主要性能评估方法，包括能量效率、响应时间、经济性和可靠性等指标，并讨论如何利用大数据分析手段实现这些指标的量化与监测。

能量效率是评估热储能系统性能的核心指标之一，通常定义为系统输出的有效能量与输入能量之比。准确评估能量效率的方法包括数据采集与监测，通过传感器网络实时监测系统的输入和输出能量；能量平衡分析，通过建立能量平衡模型，分析系统的能量流动情况以计算能量损失和有效利用率；以及性能指标对比，将实际能量效率与理论效率或行业标准进行比较，识别潜在的效率提升空间。

响应时间衡量热储能系统对外部负荷变化的反应能力。一个高效的热储能系统应能够迅速调整输出以满足负荷需求。响应时间的评估方法包括动态模拟，通过建立系统动态模型来模拟不同负荷变化情况下的系统响应；实时数据分析，利用大数据技术分析系统运行数据，以识别负荷变化与系统响应之间的关系；指标监测，观察系统在负荷波动情况下的响应曲线，以评估其稳定性与快速反应能力。

经济性评估从经济角度判断热储能系统的可持续性。主要评估方法包括成本效益分析，通过对比系统的建设、运行与维护成本与其带来的经济效益来评估投资回报率；生命周期成本分析，评估热储能系统在其整个生命周期内的综合成本；市场价格分析，结合电力市场价格波动，评估系统在不同市场条件下的盈利能力。

可靠性直接影响系统的长期运行稳定性与安全性。可靠性评估方法主要包括故障树分析(FTA)，通过构建故障树模型分析系统可能发生的故障及其对整体性能的影响；失效模式与影响分析(FMEA)，识别系统各组成部分的潜在失效模式并评估其对系统性能的影响程度；历史数据分析，利用大数据技术对系统过往运行数据进行分析，识别故障发生频率与模式，以预测未来的可靠性表现。

随着大数据技术的发展，热储能系统的性能评估变得更加精准与高效。大数据技术在性能评估中的应用体现在数据挖掘与分析，利用数据挖掘技术从大量运行数据中提取有效信息；实时监控与预警，通过建立实时监控平台及时获取系统运行状态，实施故障预警与性能预警；机器学习模型，应用机器学习算法对系统性能进行建模与预测，实现智能化的性能评估。

利用大数据分析，可以实现对系统性能问题的实时监控与诊断。可能出现的具体性能问题：①能量效率下降，可能由于设备老化、维护不足或系统设计不当导致能量损失增加。通过对比实时数据与历史数据，可以及时发现效率下降的趋势。②热损失异常，在系统运行过程中，如果热损失超出预期，可能是由于绝缘材料老化或泄漏。大数据分析能够帮助识别热损失的来源，提供修复的依据。③响应延迟，响应时间的异常可能影响系统的灵活性和可靠性。通过监测数据变化，可以实时发现响应延迟并追踪其原因。④系统故障预测，运用预测性维护模型，可以识别系统部件的故障模式，并在故障发生前进行维护，降低意外停机的风险。

在优化热储能系统的能量效率方面，可以采取以下策略：①智能调度与控制。通过大数据分析对能量输入和输出进行实时监测，可以实施智能调度策略。②设备升级与改造。定期应用大数据分析技术识别低效设备和老化元件，并基于其使用寿命和性能数据制定相应的设备升级或改造计划。

在热储能系统中，控制热损失是提高能量效率的关键环节，可采取以下措施：①热损失监测与评估。部署物联网传感器，实时监测热储能系统的温度、压力和流量数据，通过大数据分析技术识别热损失的关键区域和时段。结合机器学习技术，可以建立热损失模型，对不同工况下的热损失进行系统评估，从而为优化措施的实施提供数据支持。②优化绝缘材料。基于数据分析结果，选择性价比高且效率优越的绝缘材料进行系统改造，尤其是在热储罐和管道等高热损失区域，以减少热量的无效流失。

优化热储能系统的响应时间是提高系统性能和效率的重要措施，具体可从以下几个方面入手：①实时数据反馈机制。建立基于大数据的实时反馈机制，以及时监测系统的响应时间。通过对历史数据与实时数据进行对比分析，识别出响应时间较长的环节。②预判与动态调整。利用对历史运行数据的深度学习，建立预测模型，以实现系统参数的实时调整。

本文围绕基于大数据分析的热储能系统性能评估与优化策略进行了总结。通过对热储能系统的组成、工作原理及其在能源管理中的重要性进行阐述，总结了多种关于热储能系统的性能评估指标，结合大数据分析手段，对这些指标进行实时监测与动态评估，确保系统在不同工况下的最佳性能，并提出了一系列的优化措施，让热储能系统能够在各个方面实现显著提升。

来源：陈讲运清洁能源