基于多源數據的工業儲能系統管理方法及系統與流程

本發明涉及工業儲能管理，尤其涉及基于多源數據的工業儲能系統管理方法及系統。

背景技術：

1、最初的儲能系統多采用飛輪儲能和蓄電池，其應用范圍局限于小型工業設備和電力供應系統中。隨著科技進步，特別是半導體技術的發展，電子控制系統逐漸引入儲能系統，提高了儲能管理的智能化水平。21世紀初，電池技術和儲能管理技術進入快速發展階段。鋰離子電池的出現極大地推動了儲能系統的應用，并開始被廣泛應用于工業儲能系統中。同時，數字化控制技術和傳感器技術的進步使得儲能系統的監控和管理更加精確和高效。大數據和云計算技術的引入為儲能系統的優化和預測提供了新的方法，允許通過實時數據分析來優化能量存儲和釋放策略。近年來，多源數據融合技術的興起，特別是物聯網（iot）和人工智能（ai）的應用，為工業儲能系統的管理提供了更加智能化的解決方案。通過多種傳感器和數據源采集系統狀態數據，結合先進的算法和模型，能夠實現對儲能系統的實時監控、故障預測和性能優化。然而，目前現有技術通常忽視了對外部環境數據的深入分析，無法全面評估環境對儲能系統的影響，同時預警機制僅針對單一數據源或事件，導致預警的全面性和及時性不足，進而導致管理的全面性和精準性較低。

技術實現思路

1、基于此，有必要提供一種涉及基于多源數據的工業儲能系統管理方法及系統，以解決至少一個上述技術問題。

2、為實現上述目的，一種涉及基于多源數據的工業儲能系統管理方法，所述方法包括以下步驟：

3、步驟s1：獲取工業儲能綜合多源數據；對工業儲能綜合多源數據進行數據預處理，生成標準工業儲能綜合多源數據；對標準工業儲能綜合多源數據進行環境數據分類，生成工業儲能內部環境數據和工業儲能外部環境數據；

4、步驟s2：對工業儲能內部環境數據進行設備運行狀態劃分，得到設備正常運行狀態數據和設備異常運行狀態數據；對設備異常運行狀態數據進行第一預警，生成內部環境異常預警數據；對設備正常運行狀態數據進行電儲能單元網絡集成，生成電儲能單元集成網絡；對電儲能單元集成網絡進行能量存儲效率分析，生成工業儲能內部能量存儲效率數據；

5、步驟s3：對工業儲能外部環境數據進行環境特征提取，得到工業儲能外部環境特征數據；通過電儲能單元集成網絡根據工業儲能外部環境特征數據對工業儲能系統進行異常環境監測，生成正常環境監測數據和異常環境監測數據，并對異常環境監測數據進行第二預警，生成外部環境異常預警數據；

6、步驟s4：基于正常環境監測數據對工業儲能內部能量存儲效率數據進行能效預測，生成工業儲能能效預測數據；通過內部環境異常預警數據和外部環境異常預警數據對工業儲能能效預測數據進行自主警戒調控，從而生成工業儲能管理調控策略，以執行工業儲能系統管理作業。

7、本發明通過獲取和預處理綜合多源數據，并將其標準化后分類為內部環境數據和外部環境數據，提高了數據的一致性和可用性，為精確分析和決策提供了堅實基礎。對內部環境數據進行設備狀態劃分，能有效區分設備正常與異常運行狀態，并生成內部環境異常預警數據，增強了對設備運行狀況的實時監控能力，及時發現潛在故障，減少了設備停機風險。通過對設備正常運行狀態數據進行電儲能單元網絡集成和能量存儲效率分析，生成了內部能量存儲效率數據，優化了電儲能單元的集成和管理，提高了能量存儲系統的整體效率和性能。對外部環境數據進行特征提取，生成工業儲能外部環境特征數據，使得系統能夠全面監測和評估外部環境對儲能系統的影響，確保系統在不同環境條件下的穩定運行。通過異常環境監測生成的正常和異常環境監測數據，以及對異常環境數據的第二預警，能夠在環境變化時及時發出警報，減少外部環境對儲能系統的負面影響。基于正常環境監測數據進行的能效預測，以及結合內部和外部異常預警數據進行的自主警戒調控，生成工業儲能管理調控策略，實現了對儲能系統的動態、智能化管理，提升了能效預測的準確性和調控的靈活性。通過上述過程生成的管理調控策略，能夠對儲能系統進行精準和針對性的管理，優化資源分配和運營，降低了運營成本，延長了系統的使用壽命，并提高了儲能系統的整體可靠性和經濟效益。因此，本發明通過系統化的數據預處理、全面的設備和環境監測、智能化的能效預測和雙重預警機制，提高了工業儲能系統管理的全面性和精準性。

8、優選的，步驟s1包括以下步驟：

9、步驟s11：獲取工業儲能綜合多源數據；

10、步驟s12：對工業儲能綜合多源數據進行數據清洗，生成工業儲能綜合多源清洗數據；

11、步驟s13：對工業儲能綜合多源清洗數據進行數據缺失值填充，生成工業儲能綜合多源填充數據；

12、步驟s14：通過z-score方法對工業儲能綜合多源數據進行數據標準化，生成標準工業儲能綜合多源數據；對標準工業儲能綜合多源數據進行環境數據分類，生成工業儲能內部環境數據和工業儲能外部環境數據。

13、本發明通過數據清洗（步驟s12），可以有效去除或修正數據中的噪聲、錯誤和異常值，從而提高數據的準確性和可靠性。數據缺失值填充（步驟s13）確保了數據的完整性，避免因缺失值而導致的分析偏差和誤判。使用z-score方法進行數據標準化（步驟s14），可以消除不同變量之間的量綱差異，使得數據具有更好的可比性和一致性。這對于后續的數據分析和建模至關重要。將標準化后的數據進行環境數據分類（步驟s14），生成工業儲能內部環境數據和外部環境數據，有助于分別分析和監控內部和外部環境對儲能系統的影響，從而進行更有針對性的優化和改進。通過上述步驟，生成的工業儲能綜合多源清洗數據、填充數據和標準化數據，均為高質量數據，能夠有效提升數據分析、建模和預測的準確性和效率。高質量的數據為決策提供了堅實的基礎。清洗、填充和標準化后的數據可以用于各種分析和預測模型，從而為工業儲能系統的優化運行和維護決策提供科學依據。

14、優選的，步驟s2包括以下步驟：

15、步驟s21：對工業儲能內部環境數據進行內部設備運行數據篩選，得到工業儲能內部設備運行數據；

16、步驟s22：對工業儲能內部設備運行數據進行設備運行狀態劃分，得到設備正常運行狀態數據和設備異常運行狀態數據；對設備異常運行狀態數據進行第一預警，生成內部環境異常預警數據；

17、步驟s23：利用電能傳感器根據設備正常運行狀態數據進行設備運行數據采集，得到電能設備運行數據；

18、步驟s24：對電能設備運行數據進行電儲能單元網絡集成，生成電儲能單元集成網絡；對電儲能單元集成網絡進行能量存儲效率分析，生成工業儲能內部能量存儲效率數據。

19、本發明通過篩選內部設備運行數據，確保了只處理與設備運行相關的關鍵數據，從而提高了數據處理效率和準確性。通過劃分設備運行狀態，能夠實時識別設備的正常和異常運行狀態，有助于及時發現和應對潛在問題。對設備異常運行狀態數據進行第一預警，可以生成內部環境異常預警數據，從而提供早期預警，防止問題擴大，保障系統的安全運行。利用電能傳感器根據設備正常運行狀態數據進行設備運行數據采集，確保了采集數據的準確性和可靠性，從而為后續的分析提供高質量數據。通過對電能設備運行數據進行電儲能單元網絡集成，能夠有效整合多個儲能單元的數據，形成一個綜合的電儲能單元集成網絡。這有助于全面了解整個儲能系統的運行狀況和性能。對電儲能單元集成網絡進行能量存儲效率分析，可以生成工業儲能內部能量存儲效率數據，從而為優化系統的能量存儲和利用提供科學依據。通過對電儲能單元集成網絡的能量存儲效率分析，可以識別和優化影響能量存儲效率的因素，從而提高整個儲能系統的能量利用效率，降低能量損失，提高經濟效益。生成的內部環境異常預警數據和能量存儲效率數據，為系統的維護和優化提供了重要參考。決策者可以根據這些數據進行科學的決策，優化設備運行和能量存儲策略，提升系統整體性能。通過實時監控和預警，及時發現和處理異常情況，能夠有效提升系統的穩定性和可靠性，減少設備故障和停機時間，保障系統的連續運行。

20、優選的，對工業儲能內部設備運行數據進行設備運行狀態劃分包括：

21、對工業儲能內部設備運行數據進行實時設備運行數據監測，得到內部設備實時運行數據；對工業儲能內部設備運行數據進行歷史設備運行數據讀取，得到內部設備歷史運行數據；

22、對內部設備實時運行數據進行運行波動性分析，生成內部設備運行波動數據；對內部設備歷史運行數據進行維修分析，生成內部設備維修數據；

23、對內部設備運行波動數據和內部設備維修數據進行頻次計算，得到內部設備波動頻次數據和內部設備維修頻次數據；對內部設備波動頻次數據和內部設備維修頻次數據進行快速頻譜轉換，生成內部設備波動頻譜曲線和內部設備歷史維修頻譜曲線；

24、將內部設備波動頻譜曲線和內部設備歷史維修頻譜曲線進行曲線擬合，生成內部設備故障擬合曲線；將工業儲能內部設備運行數據映射至內部設備故障擬合曲線中進行偏離計算，得到設備運行偏離數據；

25、將設備運行偏離數據和預設的偏離閾值進行對比，當設備運行偏離數據大于預設的偏離閾值時，則將對應的工業儲能內部設備運行數據標記為設備異常運行狀態數據；當設備運行偏離數據小于或等于預設的偏離閾值時，則將對應的工業儲能內部設備運行數據標記為設備正常運行狀態數據。

26、本發明通過將實時設備運行數據監測與歷史設備運行數據讀取相結合，可以提供全面的設備運行情況，包括當前狀態和歷史表現，確保監控的全面性和可靠性。運行波動性分析生成的內部設備運行波動數據能夠識別設備在運行中的異常波動情況，及時發現潛在問題。維修分析生成的內部設備維修數據有助于了解設備的維護歷史和維修頻次，為預測和預防故障提供依據。頻次計算生成的波動頻次數據和維修頻次數據，能夠量化設備的運行波動和維修情況，提供詳細的頻次信息。快速頻譜轉換生成的波動頻譜曲線和歷史維修頻譜曲線，通過頻域分析進一步揭示設備運行和維修的規律性和周期性。將波動頻譜曲線和歷史維修頻譜曲線進行曲線擬合生成的故障擬合曲線，可以更精確地反映設備的故障特征。偏離計算將當前設備運行狀態與歷史故障模式進行對比，能夠及時發現異常情況，提高故障檢測的準確性。將設備運行偏離數據與預設的偏離閾值進行對比，可以快速判斷設備的運行狀態。狀態標記根據偏離程度對設備運行數據進行標記，明確區分正常和異常運行狀態，有助于快速響應和處理異常情況。綜合利用實時數據和歷史數據，通過頻譜分析和曲線擬合，能夠更加準確地識別設備的故障征兆和異常情況，減少誤報和漏報。通過準確的故障檢測和預警，維護人員可以提前采取措施進行預防性維護，減少設備故障和停機時間，提高設備的可靠性和可用性。對異常運行狀態數據進行標記和記錄，為后續的設備管理和優化提供了數據支持。通過對設備運行狀態的精確監控和分析，可以優化儲能系統的運行策略，提升能量存儲和利用效率，降低運行成本，提升系統整體性能。

27、優選的，步驟s24包括以下步驟：

28、步驟s241：對電能設備運行數據進行設備基站地址確認，得到設備基站地址數據；

29、步驟s242：根據設備基站地址數據對電能設備運行數據進行運行數據分配，生成電儲能單元數據；對電儲能單元數據進行網絡拓撲結構構建，得到電儲能單元網絡拓撲結構數據；

30、步驟s243：對電儲能單元數據進行電量數據提取，得到電儲能單元電量特征數據；對電儲能單元電量特征數據進行充放電能量分析，得到充電電量數據和放電電量數據；基于充電電量數據和放電電量數據進行邊連接構建，得到網絡邊連接數據；

31、步驟s244：通過網絡邊連接數據和電儲能單元網絡拓撲結構數據進行電儲能單元網絡集成，生成電儲能單元集成網絡；對電儲能單元集成網絡進行能量存儲效率分析，生成工業儲能內部能量存儲效率數據。

32、本發明通過確認設備基站地址，確保了數據的地理定位準確性，便于對不同基站的數據進行管理和分析。根據設備基站地址數據進行運行數據分配，有助于有效地組織和管理電儲能單元的數據，保證數據的有序性和一致性。對電儲能單元數據進行網絡拓撲結構構建，生成的電儲能單元網絡拓撲結構數據能夠清晰地描述電儲能系統的網絡結構，有助于理解各單元之間的連接關系和數據流動。對電儲能單元數據進行電量數據提取，得到的電量特征數據為進一步的能量分析提供了基礎。對電量特征數據進行充放電能量分析，能夠分別得到充電電量數據和放電電量數據，這些數據對于評估儲能單元的性能和使用情況非常重要。基于充電電量數據和放電電量數據進行邊連接構建，生成的網絡邊連接數據能夠描述各儲能單元之間的能量傳遞關系，有助于優化能量分配和流動。通過網絡邊連接數據和網絡拓撲結構數據進行電儲能單元網絡集成，生成的電儲能單元集成網絡能夠全面整合和協調各儲能單元的運行，提高系統的整體協調性和效率。對電儲能單元集成網絡進行能量存儲效率分析，生成的能量存儲效率數據能夠幫助識別和優化影響能量存儲效率的因素，提升整個系統的能量利用率，減少能量損耗。通過細致的數據確認、分配、分析和集成過程，能夠全面了解和掌握儲能系統的運行狀況，有助于及時發現問題并進行優化調整，提高系統管理和優化能力。準確的基站地址確認和數據分配保證了數據的準確性和一致性，有助于提升系統的可靠性。網絡集成和能量存儲效率分析幫助優化能量分配和利用，提高系統的穩定性和效率。生成的內部能量存儲效率數據為系統的優化提供了科學依據，幫助決策者制定有效的管理策略和優化方案，提升系統的整體性能和經濟效益。

33、優選的，步驟s3包括以下步驟：

34、步驟s31：對工業儲能外部環境數據進行環境特征提取，得到工業儲能外部環境特征數據，其中工業儲能外部環境特征數據包括環境溫度數據、環境濕度數據和環境氣壓數據；

35、步驟s32：通過電儲能單元集成網絡對工業儲能系統進行工業儲能設備地理數據關聯，生成工業儲能設備地理環境數據；

36、步驟s33：基于環境溫度數據、環境濕度數據和環境氣壓數據對工業儲能設備地理環境數據進行多因素外部環境影響分析，生成工業儲能外部環境影響因子；

37、步驟s34：根據工業儲能外部環境影響因子對工業儲能外部環境數據進行異常環境監測，生成正常環境監測數據和異常環境監測數據，并對異常環境監測數據進行第二預警，生成外部環境異常預警數據。

38、本發明通過對工業儲能外部環境數據進行環境特征提取，得到環境溫度數據、環境濕度數據和環境氣壓數據，這些特征數據為后續的環境影響分析和監測提供了基礎。通過電儲能單元集成網絡對工業儲能系統進行工業儲能設備地理數據關聯，生成的工業儲能設備地理環境數據能夠精確定位儲能設備的地理位置，有助于理解環境因素對不同位置設備的影響。基于環境溫度數據、環境濕度數據和環境氣壓數據，對工業儲能設備地理環境數據進行多因素外部環境影響分析，生成的外部環境影響因子能夠綜合評估各種環境因素對儲能系統的影響，為優化系統性能和安全提供參考。根據工業儲能外部環境影響因子對工業儲能外部環境數據進行異常環境監測，生成正常環境監測數據和異常環境監測數據。對異常環境監測數據進行第二預警，生成外部環境異常預警數據，這能夠及時發現和應對異常環境條件，確保系統的安全和穩定。通過環境特征提取和多因素影響分析，可以全面了解外部環境對儲能系統的影響，及時發現和預警異常環境條件，提高系統的安全性和可靠性。基于環境影響因子和異常環境監測數據，可以制定更為科學的設備運行和維護策略，優化儲能設備的運行環境，延長設備壽命，減少維護成本。通過關聯地理數據和環境特征數據，可以識別和分析不同地理位置的環境特征，提升儲能系統對不同環境條件的適應能力，確保在各種環境下的穩定運行。生成的外部環境影響因子和異常預警數據為管理人員提供了科學的數據支持，幫助制定有效的決策，提高系統管理的科學性和有效性。

39、優選的，步驟s33包括以下步驟：

40、步驟s331：根據環境溫度數據對工業儲能設備地理環境進行極端溫度提取，生成極端低溫數據和極端高溫數據；通過極端低溫數據和極端高溫數據對工業儲能內部能量存儲效率數據進行性能影響分析，生成環境溫度影響因子；

41、步驟s332：根據環境濕度數據對工業儲能設備地理環境數據進行環境干燥度計算，得到設備環境干燥度數據；利用環境設備干燥度數據對工業儲能內部能量存儲效率數據進行穩定性影響分析，生成環境濕度影響因子；

42、步驟s333：對工業儲能設備地理環境數據進行地理高程轉換，生成工業儲能設備高程數據；對工業儲能設備高程數據進行海拔分析，生成儲能設備海拔數據；通過環境氣壓數據對儲能設備海拔數據進行設備結構影響分析，生成環境氣壓影響因子；

43、步驟s334：將環境溫度影響因子、環境濕度影響因子和環境氣壓影響因子進行因子整合，從而生成工業儲能外部環境影響因子。

44、本發明通過對環境溫度數據進行極端溫度提取，生成極端低溫數據和極端高溫數據，并對這些數據進行性能影響分析，生成環境溫度影響因子。這有助于識別和評估極端溫度條件下對儲能系統性能的影響，優化系統設計和運行策略以提高系統在不同溫度條件下的效率和穩定性。通過計算環境干燥度數據，對工業儲能內部能量存儲效率數據進行穩定性影響分析，生成環境濕度影響因子。這可以評估濕度變化對儲能系統穩定性的影響，幫助制定有效的濕度控制措施，保證儲能系統在不同濕度條件下的穩定運行。對地理環境數據進行高程轉換和海拔分析，并結合環境氣壓數據進行設備結構影響分析，生成環境氣壓影響因子。這有助于理解高程和氣壓變化對儲能設備結構和性能的影響，優化設備選型和結構設計，提高系統在不同海拔條件下的適應性。將環境溫度、環境濕度和環境氣壓影響因子進行整合，生成綜合的工業儲能外部環境影響因子。這一綜合因子能夠全面反映各種外部環境因素對儲能系統的綜合影響，為系統的設計、運行和維護提供科學依據。通過對多種環境因素的綜合分析，步驟s33能夠全面評估外部環境對儲能系統的影響，幫助制定更為科學的應對策略，提高系統在各種環境條件下的適應性和可靠性。基于環境影響因子的分析結果，可以優化儲能系統的設計與運行策略，減少環境因素對系統性能的不利影響，提高系統的整體效率和安全性。生成的環境影響因子為管理人員提供了科學的數據支持，幫助做出更為合理的決策，提高系統管理的科學性和有效性。通過優化能量存儲效率分析，可以提高儲能系統的能源利用效率，降低能量損耗，提升系統的經濟性和環保性。

45、優選的，步驟s4包括以下步驟：

46、步驟s41：將內部環境異常預警數據和外部環境異常預警數據進行數據整合，生成綜合環境異常預警數據；

47、步驟s42：基于正常環境監測數據對工業儲能內部能量存儲效率數據進行能效預測，生成工業儲能能效預測數據；

48、步驟s43：根據綜合環境異常預警數據對工業儲能能效預測數據進行警戒閾值設置，得到能效預測警戒閾值；利用能效預測警戒閾值對工業儲能能效預測數據進行自主調控，從而生成工業儲能管理調控策略，以執行工業儲能系統管理作業。

49、本發明通過將內部環境異常預警數據和外部環境異常預警數據進行數據整合，生成綜合環境異常預警數據。這有助于全面監控儲能系統的環境異常情況，及時發現并預警潛在的環境問題，提高系統的預警能力和響應速度。基于正常環境監測數據，對工業儲能內部能量存儲效率數據進行能效預測，生成工業儲能能效預測數據。這能夠預估系統在未來一段時間內的能效表現，為系統運行提供數據支持，有助于提前制定優化策略，提升系統的運行效率。根據綜合環境異常預警數據，對工業儲能能效預測數據進行警戒閾值設置，得到能效預測警戒閾值。利用這些閾值對能效預測數據進行自主調控，從而生成工業儲能管理調控策略。這能夠在環境異常情況下，自動調整系統運行參數，確保系統在各種環境條件下的穩定運行，減少能效損失，提升系統的可靠性和穩定性。通過整合內外部環境預警數據，步驟s4能夠提高系統的預警和響應能力，確保在異常環境條件下，系統能夠快速響應，采取相應的調控措施，避免損失和風險。生成的工業儲能管理調控策略，為系統的管理和運行提供了科學的指導和支持，能夠優化儲能系統的管理，提高系統運行的效率和安全性。自主調控策略的應用，提升了儲能系統的智能化水平，使系統能夠根據環境變化，自動調整運行參數，確保系統始終處于最佳狀態。通過能效預測和調控，確保了儲能系統在各種環境條件下的能量存儲效率，減少了能量損耗，提高了系統的經濟效益和環保效益。能效預測數據和調控策略為系統管理人員提供了可靠的數據支持和決策依據，幫助其制定更加科學、合理的管理策略，提升系統的整體管理水平。

50、優選的，步驟s42包括以下步驟：

51、步驟s421：基于正常環境監測數據對工業儲能內部能量存儲效率數據進行能效影響特征提取，得到能效影響特征數據；

52、步驟s422：對能效影響特征數據進行數據集劃分，得到模型訓練集和模型測試集；利用線性回歸算法對模型訓練集進行模型訓練，生成工業儲能能效訓練模型；通過模型測試集對工業儲能能效訓練模型進行模型優化迭代，生成工業儲能能效預測模型；

53、步驟s423：將工業儲能內部能量存儲效率數據導入至工業儲能能效預測模型中進行能效預測，生成工業儲能能效預測數據。

54、本發明通過基于正常環境監測數據，對工業儲能內部能量存儲效率數據進行能效影響特征提取，得到能效影響特征數據。這能夠識別并量化各種環境因素對儲能系統能效的影響，為后續模型訓練和預測提供基礎數據。將能效影響特征數據進行數據集劃分，得到模型訓練集和模型測試集；利用線性回歸算法對模型訓練集進行模型訓練，生成工業儲能能效訓練模型。通過模型測試集對工業儲能能效訓練模型進行模型優化迭代，生成工業儲能能效預測模型。這確保了模型的準確性和可靠性，能夠精確預測儲能系統在不同環境條件下的能效表現。將工業儲能內部能量存儲效率數據導入至工業儲能能效預測模型中進行能效預測，生成工業儲能能效預測數據。這為儲能系統的運行提供了預估數據，能夠提前識別潛在問題，制定相應的優化策略。通過能效影響特征提取和模型訓練優化，步驟s42能夠提高能效預測的準確性，確保預測結果能夠反映實際情況，指導系統運行。能效預測模型的應用，使儲能系統能夠根據預測結果，調整運行參數，增強系統對環境變化的適應性，提高系統運行的穩定性和效率。能效預測數據為系統管理提供了可靠的數據支持，幫助管理者優化資源配置，減少能量浪費，提升系統的經濟效益。通過能效預測，系統能夠提前識別潛在的能效問題，采取相應的預防措施，減少故障發生率，提升系統的安全性和可靠性。預測模型的應用，提升了儲能系統的智能化水平，使系統能夠自主分析并應對環境變化，保持最佳運行狀態。能效預測數據為系統管理者提供了科學的決策依據，幫助其制定更為合理的管理策略，提升系統的整體管理水平。

55、在本說明書中，提供了一種基于多源數據的工業儲能系統管理系統，用于執行上述的基于多源數據的工業儲能系統管理方法，該基于多源數據的工業儲能系統管理系統包括：

56、環境分類模塊，用于獲取工業儲能綜合多源數據；對工業儲能綜合多源數據進行數據預處理，生成標準工業儲能綜合多源數據；對標準工業儲能綜合多源數據進行環境數據分類，生成工業儲能內部環境數據和工業儲能外部環境數據；

57、電儲能效率分析模塊，用于對工業儲能內部環境數據進行設備運行狀態劃分，得到設備正常運行狀態數據和設備異常運行狀態數據；對設備異常運行狀態數據進行第一預警，生成內部環境異常預警數據；對設備正常運行狀態數據進行電儲能單元網絡集成，生成電儲能單元集成網絡；對電儲能單元集成網絡進行能量存儲效率分析，生成工業儲能內部能量存儲效率數據；

58、異常環境監測模塊，用于對工業儲能外部環境數據進行環境特征提取，得到工業儲能外部環境特征數據；通過電儲能單元集成網絡根據工業儲能外部環境特征數據對工業儲能系統進行異常環境監測，生成正常環境監測數據和異常環境監測數據，并對異常環境監測數據進行第二預警，生成外部環境異常預警數據；

59、能效管理模塊，用于基于正常環境監測數據對工業儲能內部能量存儲效率數據進行能效預測，生成工業儲能能效預測數據；通過內部環境異常預警數據和外部環境異常預警數據對工業儲能能效預測數據進行自主警戒調控，從而生成工業儲能管理調控策略，以執行工業儲能系統管理作業。

60、本發明的有益效果在于通過獲取和預處理工業儲能的多源數據，生成標準化的數據，為后續的分析和處理提供可靠的基礎。對標準化的數據進行分類，將工業儲能的內部環境數據和外部環境數據進行分離，有助于更好地理解系統的運行情況和外部環境的影響。對內部環境數據進行設備狀態的劃分，區分設備的正常和異常運行狀態，通過對異常狀態數據進行預警，可以及時發現潛在的問題和故障。對正常運行狀態的數據進行電儲能單元網絡集成和能量存儲效率分析，幫助評估工業儲能系統的能量存儲性能，并為后續的能效預測提供依據。提取工業儲能系統的外部環境特征數據，并結合電儲能單元網絡進行異常環境監測，及時發現外部環境對系統運行的不利影響。通過對正常環境監測數據和異常環境監測數據的分析，對工業儲能的能效進行預測，并根據預警數據進行自主調控，制定管理策略，以確保系統的高效運行，同時工業儲能系統可以更好地監測和管理其運行狀態，及時發現和處理異常情況，提高能量存儲效率，并通過自主調控實現高效能源管理，從而達到節能減排、降低成本和提升系統可靠性的目標。因此，本發明通過系統化的數據預處理、全面的設備和環境監測、智能化的能效預測和雙重預警機制，提高了工業儲能系統管理的全面性和精準性。