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文档简介
•
光伏组件安装于柜顶,
倾角定为5°
,
方位角和柜体前
后方向一致。•
南钢光储选定540Wp单晶硅光伏组件,
每个储能子阵
可布置22块光伏组件,
容量为10
.
34kWp
,
,
每台接8或6块光伏组件。•根据南钢项目的具体情况,
考虑在306台储能柜顶
、
电
气一次
、
电气二次预制舱顶安装光伏组件,
一共安装
了434块光伏组件,
总容量为。组串式光储布置方案•每个子阵布置22块光伏组件,
以8
、8
、6块分别
接入3台3
.2kW微逆,
逆变为交流电后经汇流线
汇流,
以1回400V交流线路接入储能汇流柜辅助
用电低压母线。•储能汇流柜配置1台150kVA的隔离变压器,
满足
接入需求。•储能柜顶共配置50台微逆,
分别接入17台汇流柜
辅助用电低压母线,
每个接入点接入2-4台微逆
。
电气一次及电气二次预制舱顶配置9台微逆,
以3
个接入点接入站用电交流配电柜低压母线。组串式光储电气方案南钢储能电站实际运行效率35kV并网点测量•PACK级消防方案•储能柜级消防方案•储能站级消防方案•根据消防需求:
防护区内采用PACK级防护。电池包:
复合型探测器储能一体柜:
舱内探测器•当单个电池包发生火灾时,
探测器达到规定的报警值时,
探测器启动一体式分箱阀喷头,
同时控制器启动灭火剂瓶组,
灭火剂经由管道喷入该电池包。PACK级消防方案设计BMUBMS•
高效稳定系统•
高效均衡控制•
高精度SOX算法•
高安全故障诊断EMS•
建模预测•
智能监测•
智能运维•
主动修正PACK•
高效热管理•
电池寿命长•
高安全性•
高防护性PCS•
灵活配置•
应用多元•
高效稳定•
安全可靠水冷机组O
cea
n
4
0
0
L
液
冷
储能
系
统PCS储能柜级消防方案设计高压箱消防PCS
200kWPACK
1
P52SAES
云平台PACKRCU•南钢储能的消防方案采用的是:
的方案。•水浸没灭火系统由南钢厂区的2路消防水管供水,
接
至每个子阵的控制阀箱,
再接至每面储能柜
。发生火
灾时,
消防水将整个储能柜电池箱浸没,
系统用水量
为5L/s,
容积为1.2m³
,
5分钟内将水注满。•火灾报警系统:
设置复合探测器,
储能柜内采用防爆
型,
并在集控室集中报警,
火灾报警信号上传至南钢
消防中心。储能站级消防方案设计部分经典案例江苏
盐城江苏滨海200MW/400MWh储能电站项目全国最大的组串式储能电站电网侧
共享独立储能200
MW/400
MWh项目规模1080台储能设备Ocean400L液冷储能一体柜部分经典案例江苏·南京梅钢50MW/100MWh储能电站项目钢铁行业又一百兆瓦时级的重要成果用户侧储能MW
MWh项目规模台储能设备/100Ocean
L液冷储能一体柜25250400部分经典案例宁夏·太阳山电网侧
共享储能MW
MWh项目规模台储能设备/100Ocean
L液冷储能一体柜27050400组串式储能预制舱OCEN
N能量蓝海
35000Ll使用场景广泛,的通用性需求,
同时保留组串式储能解决方案优势。•
低系统能耗•高转化效率•聪明系统
,助力收益更优组串式储能解决方案•
精细化防事故管理•EMS智慧监测•
模块化•易运维部分经典案例河北·深州共享储能电站100
MW/400
MWh
80台
制舱组串式储能预Ocean5000L项目规模
储能设备部分经典案例河北·秦皇岛光储一体化模式,
打造高速服务区零碳标杆5.8
MW/11.6
MWh
2台
制舱组串式储能预Ocean5000L项目规模储能设备部分经典案例江苏·南京南京国际博览申心
全国单体容量最大的微逆光伏项目分布式光伏领储宇能下属子公司天津奥联担任项目EPC承建方项目规模
设备6442台25
MW、
4万+QT2D微型逆变器光伏组件能源互联网数字化平台虚拟电厂智慧运营平台储能电站智能运维系统源网荷储一体化系统
新能源功率预测
负荷预测轻资产服务万亿级赛道强政策支撑更优决策更快响应更高精度更低电价更好服务更多增值电力市场碳市场
量化交易
电价预测让每一度电都创造最大价值
储
能分布式电源工商业用户充换电站可调负荷AI
+
虚拟电厂碳资产交易中长期交易现货交易辅助服务绿电交易绿证交易市场联动智慧运维平台运维建议故障追溯实时预警潜在异常
,确保系统安全运行
,分级处理高风险问题。快速定位并解决异常
,基于数据提供智能运维建议
,加快响应速度。实现预防性维护
,减少设备损坏和停机时间
,优化资源利用。提供全面准确的数据支持
,助力科学决策
,持续优化系统性能。主动安全预警主动安全预警系统界面通过全层级(整站-子阵-簇-电芯)
、多维度(SOH分布、衰减趋势、质保分析)
的功能覆盖
,实现电池寿命状态
,助力用户精准掌握电池健康状况
,优化维护策略
,延长电池使用寿命
,降低运维成本与安全风险
。寿命监测和预测结论
:在电压
、温度等参数无明显异常的情况下,。而通过大数据分析与智能检测算法,能够提前发现电池包中的异常趋势
,从而在风险发生前进行预警并更换电池
,有效避免热失控等安全隐患。在某项目中
,通过该技术手段已成功识别并,
为客户显著提升了电池系统的安全性和可靠性
,创造了实际价值。预警系统检测到83号电芯内短路异常拆解验证确认83号电芯内短路电芯安全检测•
通过云平台和大数据分析,
实现了电芯寿命和健康的实时监测,
大幅缩短了故障排查和处理的时间。•
运维人员可以更高效地进行现场检查和维护,
提升了整体运维效率。•
系统能够提前预警电芯寿命异常衰减和潜在故障,
帮助客户及时采取预防措施,
避免热失控等严重事故的发生。•
提高了系统的可靠性和稳定性,
降低了运营风险。•
通过精准的故障预警和预防性维护,
减少了不必要的设备更换和维修费用。•
避免了因故障导致的停机时间,
降低了运营成本,
提升了经济效益。•
大数据分析提供了全面
、实时的运维数据,
为客户提供了科学的决策依据。•
帮助客户更好地规划和管理电池系统,
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