简介：随着时代的发展和进步，新能源发电的装机容量不断增加，因此对电池储能电站提出了更高的要求。电池储能电站与传统电气设备存在一定差异，在实际性能运行维护过程中不能应用传统运行维护技术，需要在数据挖掘技术的支持下进行改进和创新，避免电池性能衰减，降低使用寿命，确保整体运行维护水平和质量

一、数据挖掘技术概述

数据挖掘技术的应用可以分析产生的大量数据，整理统计分析结果，总结数据中存在的规律。在实际应用数据挖掘技术的过程中，主要包括三个部分，即数据准备、寻找和表达。其中，数据准备主要是指收集和统计所产生的数据信息，选择所需的数据信息，整合所选的数据信息，形成数据集，为后续数据挖掘提供支持；搜索规则主要是指在实际工作过程中使用算法搜索和总结数据中的不同规则；表达规则主要是指以某种方式展示规则，如可视化。在展示过程中，需要注意的是确保用户能够理解。目前，随着电池储能电站的不断发展和进步，在运行过程中也会产生大量的数据信息。数据挖掘的结束可以大大降低运维人员的工作强度和难度，保证一定的时间和资源节约，提高运维水平[1]。

二、基于数据挖掘的电池储能电站运维技术

(1)数据挖掘在电池储能电站运维技术中的应用步骤

目前，随着科学技术的不断发展和进步，电池储能电站在实际运行过程中会产生大量的数据信息，种类繁多。如果运维人员采用传统的数据收集方式，会浪费大量的时间和资源，增加人力资源的消耗。针对这种情况，数据挖掘技术不仅可以收集数据，还可以实现数据分析的目的，总结规律，还可以挖掘隐藏的信息，保证信息的全面性和完整性，为运维决策的制定提供有力的支持。数据挖掘技术在电池储能电站的运维中起着重要的作用和价值，在很大程度上简化了数据挖掘过程，保证了数据挖掘的规范化和科学性，保证了数据挖掘的质量，因此得到了广泛的应用。具体工作步骤如下:

1.了解电池储能电站运维业务活动:在电池储能电站运维中，数据挖掘主要针对运维环节，挖掘其产生的数据信息。因此，在实际数据挖掘之前，需要充分了解电池储能电站运维的要求和数据挖掘的目的，进而有效开展数据挖掘工作，将其与数据挖掘技术的内涵和结果相结合，提高数据挖掘技术应用的有效性。

2.了解电池储能电站数据的实际意义：数据挖掘技术的应用首先需要进行数据收集，收集不同业务活动产生的数据，以确保数据信息的全面性和完整性。但在此过程中，必须确保在模型评估过程中进行训练和模型检查数据的一致性，并确保它来自同一分布。然后进行数据装载和数据描述，在此基础上分析数据特征，统计数据特征信息，最后验证数据，确保数据质量和准确性。

3.电池储能电站产生的数据处理:初步完成数据收集后，由于数据内容较多，需要对数据进行分类，作为建模工作的分析和挖掘对象，主要包括缺失值处理、异常值处理、归一化、平整化等。，从而保证数据挖掘的准确性，保证数据满足运维需求，提高运维效率和水平。

4.构建数据模型：在构建数据模型的过程中，通常采用不同的算法。一般来说，主要采用神经网络、决策树理论、相关规则、分类计算、分区分布等算法，保证数据模型的科学性和有效性，保证理想的参数矫正值，为运维决策提供强有力的数据支持。

5.模型评估：完成数据建模后，需要对数据模型进行评估，以提高数据模型应用程序的有效性，并完成最终部署。模型评估完成后，需要对数据挖掘结果的使用进行一致的决定，以提高数据应用程序的有效性和质量。

6.数据模型在操作和维护中的应用：完成上述所有内容后，需要应用于操作和维护技术，有效结合形成可读文本格式，为整体操作和维护提供强有力的数据支持，确保决策的科学性和合理性，同时提高操作和维护水平，确保电池储能电站的发展和进步[2]。

（2）数据挖掘技术在电池储能电站运维技术中的应用

根据研究调查，当前电池储能电站在实际运行过程中，会产生大量的数据信息，主要是BMS数据、PCS数据和调度遥测数据，但根据整体数据统计，发现BMS数据占比较大，数据类型相对较多，因此在实际工作过程中，如果不能进行相关分析，将大大降低数据信息的有效利用率，浪费信息资源。针对这种情况，需要积极利用数据挖掘技术，不仅实现数据挖掘的目的，而且实现数据分析的目的，减少冗余数据，提高数据的应用价值。

利用数据挖掘技术进行电池储能电站的运行和维护。在数据挖掘过程中，主要采用K-means聚类算法，可以有效挖掘电池储能电站历史运行过程中产生的数据信息，提取单维状态量故障的特征，然后用Apriori算法总结电池储能电站故障的规律，探索其相关性。接下来，在高维随机矩阵的支持下，建立关键的性能矩阵，并在此基础上分析电池储能电站故障问题的特点和实际情况。最后，利用D-S证据理论对单维和多维诊断结果进行统计分析，整合各种数据信息，获取电池储能电站故障问题的具体位置。此外，在实际运维过程中，还需要考虑不同设备之间的差异，根据当前实际情况添加设备健康指数和重要性指数，为运维决策提供数据支持，避免运维决策失误的发生，降低风险。

此外，在实际操作和维护过程中，还需要注意安全操作和维护。在数据挖掘技术的支持下，可以建立安全系统架构。目前，BMS数据占据重要地位，主要包括单电压、温度信息、电荷状态（SOC）信息和健康状况（SOH）因此，我们必须确保信息的安全运行和维护，数据挖掘在其中发挥着重要的作用和价值，确保信息数据的有效性和处理的及时性，从而确保电池储能电站的安全和稳定运行。

结论：综上所述，随着当前科学技术的发展和进步，对电池储能电站提出了更高的要求。为了保证其运行的稳定性，需要加强运行维护。在此过程中，可以积极应用数据挖掘技术，保证运行维护水平和质量，保证电池储能电站运行的安全。