随着新能源的大规模开发与高比例并网，电力的电量平衡、安全稳定控制等方面都在面临着巨大挑战；储能电站作为可再次生产的能源发展的关键环节，为电网平衡提供了重要支持。然而，储能电站在数据采集方面面临诸多难题。

  储能电站涉及性能、环境和电网交互等各类关键指标，获取和整合有关数据困难重重。传统方法需耗费大量人力物力，且易导致数据丢失、错误导入等问题。

  当前储能电站数据采集主要以手动方式来进行，无法高效获得实时数据。这在某种程度上预示着管理人没办法快速获得运作状况的准确信息，从而无法及时作出决策。

  数据采集和整合的差异性导致数据质量参差不齐，进而影响数据分析与应用，这限制了储能电站的优化调度和智能管理。

  天拓四方智能边缘计算采集网关搭配数网星工业网络站点平台形成的数据采集解决方案，可以完全解决上述数据痛点。

  天拓四方智能边缘计算网关集成了丰富的工业通讯驱动，可方便快捷地对储能电站各设备关键数据来进行采集，实时获取设备正常运行状态、环境指标等多维度数据，确保数据采集的全面性。

  通过网关边缘计算功能，在网关侧进行数据清洗、筛选，确保数据的准确性和有效性。

  将有效的数据上传至数网星工业云端，形成一套全面的、实时更新的数据库，实现云端数据存储与集中管理，通过API接口可直接对接电站运营管理平台，能保证数据时效性和可靠性。

  可在云端通过引入数据质量检验机制，对采集到的数据来进行质量分析，剔除错误数据和异常数据。同时，在整合数据时，考虑兼容性和一致性，提升数据的准确性和可用性。

  数据打通后，在电站运营管理平台，通过引入AI和机器学习等技术，对采集到的数据来进行分析和建模，为储能电站提供智能化的运营管理决策支持，从而带来以下价值：

  通过改善储能电站数据采集，实现数据实时化、准确化与全面化，管理人员可快速获得有关数据，进而对设备做及时监控与维护，以提升储能电站的运营效率。

  基于准确且具有高时效性的数据，储能电站可通过AI和机器学习等技术，实现优化调度和智能管理。来提升电网调度的效率，降低能耗成本，优化储能电站在电力系统中的应用效果。

  高质量、实时的数据采集可为管理层提供更准确的决定依据。通过对储能电站性能数据的综合分析，可以设备故障、优化配置、合理运维及升级决策，从而为电力系统提供更安全、高效的能源供应。

  储能电站数据采集是实现高效运营和智能管理的核心基础。通过智能天拓四方边缘计算采集网关搭配数网星工业网络站点平台解决数据采集痛点，并利用创新方案实现对数据的准确、实时和全面获取，储能电站能提高运营效率、优化调度管理，并为决策层提供更准确的决定依据。