张 燕，张文灏

（1西安培华学院，陕西 西安 710125；2西安鹏岳电子科技有限公司，陕西 西安 710000）

基于对能源储存利用的优化研究，我国的储能行业迅速发展壮大。在研究如何减少电能储存中的损耗、提高利用效率、控制稳定性等系统优化技术时，通常需要利用计算机技术高效的计算和控制能力加以辅助。包括在新能源汽车能源利用优化、储能装置温度控制优化、电池容量优化、储能材料研究等诸多研究方向都出现了计算机技术的身影。依据目前行业内的研究成果，在人工智能和大数据技术的加持下，储能行业的发展也能得到进一步提升。

1 基于提高能源储存利用率的计算机技术应用

1.1 储能系统的实用价值分析

在我国的能源研究领域，新型清洁能源的生产技术较为成熟，各项技术的发电效率都在逐步提升，但是在能源储存和对外输送过程中，电能的整体损耗都比较大，技术手段也通常是粗放的，较为浪费的。造成这一现状的主要原因包括储能系统与终端用户的实际需求无法完全匹配，在用电波谷期存储的大量电能在没有协调好的情况下因为长时间搁置而浪费。此外，在能源输送的过程中依然存在大量的能源损耗，因为无法精确计算具体损失而难以进行控制。所以，目前行业内针对储能系统中能源储存、传输和利用效率的提升正在进行积极研究。同时，也需要注意到储能行业在各个阶段的前期投资都过于巨大，而且具有正外部性，政府需要对进行研究的企业给予政策补贴和税收优惠，帮助提高企业的研发积极性。各个企业也要意识到依托计算机技术对储能系统进行优化研究的必要性。

1.2 物联网技术在提高能源利用率中的应用

计算机技术发展至今，已经与各行各业深度融合，物联网技术就是一种典型代表。物联网技术在储能中的应用体现在通过各种终端收集不同类型用户的用电习惯，并根据收集到的数据进行分析计算，推断用户后期在不同时间段的用电需求。根据用电需求模型对各系统中的电量进行存量控制，在保证用电需求能得到充足供应的同时避免储存过多能源造成浪费。在推算过程中，计算人员会根据收集到的数据对不同的用户类型进行分类，并选取不同的模型进行分析。数据的获取也充分体现了计算机技术在其中的应用，包括用电设备的传感器或手机终端中显示的过往用户用电信息。例如，在新能源汽车的电池储能控制中，利用各种传感器对电池电能使用情况的实时获取，控制系统会对汽车的使用状态进行评估诊断，并依据情况通过管理模式评判是否对车辆开启电气防护和继电器控制。电池的计算控制系统也可以对电能存量进行科学计算和精准保护，防止充电过量对车辆电池产生损害。这种对电池充电量的监控对应的是能源收集端的监控，也能避免能源的浪费。在计算机技术的不断发展中，家用电器的手机终端也可以检测电量使用情况，避免能源的过度浪费。

2 基于提高储能系统稳定性和安全性的计算机技术应用

2.1 储能系统稳定安全的必要性

如今的生产与生活都离不开电能的支持与保障，在关系如此紧密的情况下，供电系统稳定性就是首先要保证的关键点。生产型企业的稳定电能供应能保证企业良好的运行和稳定发展。伴随着我国对新能源技术的大力支持，新技术发电产生的电能并入电网，在传统发电技术设计的电网中，容易产生较大的电容量波动，这种波动很可能会带来输电系统的不稳定，导致其抗干扰能力下降。在相关研究中，学者发现在计算机技术的控制下，闭环系统能够在一定程度上稳定储能系统的输电效率。供电系统的稳定和抗干扰能力关乎国家能源安全，在大规模储能电站中管理层对供电的稳定性尤其重视。稳定的供电能力能够减小能量波动性、输出断闸和减少社会整体损失。

2.2 闭环监控技术在提高储能稳定性中的应用

与传统控制电路串并联电路对功率进行补偿的计算机控制技术相比，闭环储能系统可以根据计算机技术控制的整体系统对其自身的电力换流装置进行监控，更加直接且独立地完成能源输送电路的整体控制，帮助稳定电路中全时段的电能输送功率。闭环监控系统也可以及时监控下游突然产生的集中性大功率电器使用情况，在计算机系统的控制下，依靠紧急状态的支撑帮助稳定功率，最终达到减小输出功率波动性，稳定整体供电效能的作用。储能监控系统在读取数据的情况下，依据既定的计算公式，判断输电过程中电站的整体安全情况，通过一定的控制，保证这些指标一直保持在安全阈值之内。单片机这一微型计算机系统在储能控制系统中的应用也逐渐广泛。在电池储能装置中，通过单片机控制的转换电路不仅能够实现防止电池过量充电的效果，还能稳定系统的输出电压，提高电能转换效率。通过实时控制，储能控制系统能在检测到危险时及时发出提醒信号，提醒工作人员及时采取适当的措施。在人工智能技术逐渐发展的情况下，监控系统的人工管理也可以使用人工智能进行替换。引入人工智能技术后，电能输送时可能产生的电压、输出电流、交直流切换等小问题都可以经由人工智能进行处理，只有在遇到异常过大的情况时，才需要进行人工处理。

3 基于储能系统大数据管理的计算机技术应用

3.1 储能管理技术现状

储能系统在依托计算机技术的发展下，逐步开始智能化发展。储能系统在运行中的各个阶段都会留下大量的运行数据，在计算机技术的支持下，运行的数据可以进一步分析以便增强储能系统的日常管理和调试。用户的用电习惯分析可以帮助储能系统进行整体电量预处理，匹配适当的输送功率。对发电数据的分析，可以帮助企业调整发电模式，提高发电效率，并以适当的补偿模式提高发电设备的使用寿命。通过对用电波峰波谷的数据分析，可以通过技术减少波峰和波谷的差距，适当储存能量，节省社会面整体用电成本。大功率电器与手机APP终端的连接就是通过储能系统中的用户用电数据对家居用电进行精准管理，在用电、供电控制方面取得了一定的成效。建筑材料的储能效果也可以根据相关建筑材料的数据进行分析，并通过计算机技术进行储能效果最好的方案模拟，帮助提高建筑行业的节能环保效率。分析发电装置整体过程中温度的变化，也可以通过温度控制提高供电稳定性。储能电池中电能转换的数据也可以在计算机模型的分析下为研究人员提供研究变频电池的转变思路。电化学储能材料的研究也需要计算机分析过往的材料数据。

3.2 大数据技术在储能系统全面优化中的应用

依托于计算机技术而产生的大数据技术与储能行业正在进行深入融合发展，在下游用户端，各种用电传感器将用户的用电信息集中收集，分析用电行为模式，匹配传输合适的电量。在上游发电端，人工智能技术的支持可以帮助实现发电供电更加智能、传输更加节能、供电量调配更加灵活。在一地区内收集临近的储能系统运行数据，结合该地区的生活和工作用电习惯，在大数据技术的分析下，能够实现电能的灵活分配，也能在不同储能电站之间实现电能共享。在电能共享技术的支持下，当某一特定区域出现用电需求短缺时，其他储能电站能在接收信息后自动进行电能补充。如果特定地区长期出现用电短缺，大数据技术也可以分析其原因，储能系统之间也可以进行能源储存调配，让能源分配更加合理化。在研究储能效果更好的储能材料时，大数据可以驱动机器学习，迅速捕捉材料在成分、结构、制作工艺和性能之间的微小优势，并检测使用新材料后电池质量可能存在的问题，帮助提升电池储能的效率。在实际操作中，存在如高压储能电站维修这类人工无法顺利操作的场景，经由计算机驱动的无人机器人操作，能够有效解决此类问题。储能系统的资源共享可以借助大数据技术的帮助，也可以通过区块链技术解决，实现探查电能分布、共享电能资源的共赢局面。在一些大型写字楼中，可以在屋顶进行光伏发电，各系统将产生的电能进行保存，在地下车库需要照明或为新能源车充电时再输送电能供给，实现储能系统的智能化操作。