1. 核心功能與作用

• 實時監控與數據采集

• 監測儲能柜的電池狀態（SOC/SOH/ 溫度等）、充放電功率、電網電壓 / 頻率等參數。

• 分析用戶負載曲線、電價信號或可再生能源發電波動，為決策提供依據。

• 充放電策略優化

• 峰谷套利：低谷時段充電、高峰時段放電，降低電費成本（如家庭或工商業儲能）。

• 可再生能源消納：優先存儲光伏 / 風電余電，減少棄電并平滑輸出波動。

• 備用電源：在電網故障時自動切換放電，保障關鍵負載供電。

• 安全與壽命管理

• 防止過充、過放、過溫，延長電池壽命。

• 動態調整充放電速率，平衡效率與安全性。

• 電網互動支持

• 參與電網調峰調頻，響應需求側管理（DR）或輔助服務（如黑啟動）。

• 支持 V2G（車輛到電網）或 V2H（車輛到家庭）模式，提升能源靈活性。

2. 典型應用場景

• 家庭儲能

• 結合光伏系統，實現 “自發自用，余電存儲”，減少對電網依賴。

• 根據電價時段自動充放電，降低電費支出。

• 工商業儲能

• 平抑電網高峰負荷，避免需量電費罰款。

• 應對電網停電，保障生產線或數據中心持續運行。

• 電網級儲能

• 調峰填谷：在用電高峰釋放電力，緩解電網壓力。

• 頻率調節：快速響應電網波動，提升穩定性。

• 電動汽車（EV）儲能

• 利用車載電池作為移動儲能單元，參與電網互動（如 V2G）。

3. 技術挑戰與解決方案

• 電池管理精度

• 挑戰：SOC/SOH 估算誤差影響充放電策略。

• 解決方案：采用卡爾曼濾波、機器學習等算法提升預測精度。

• 多目標優化平衡

• 需同時考慮成本、效率、壽命、電網響應等目標。

• 方法：基于動態規劃或模型預測控制（MPC）的優化算法。

• 電網交互復雜性

• 需適應不同電網標準（如并網協議、電能質量要求）。

• 技術：通過雙向變流器（PCS）和通信協議（如 Modbus、IEC 61850）實現兼容。

4. 示例應用

• 特斯拉 Powerwall：家庭儲能系統通過 EMS 實現光伏優先、峰谷套利，支持遠程監控和 OTA 升級。

• 寧德時代工商業儲能：結合 AI 算法優化充放電，降低企業電費成本 30% 以上。

• 抽水蓄能電站：大型 EMS 協調多機組運行，實現毫秒級響應電網頻率變化。

總結