基于铅碳电池的通信基站储备一体化智能运营研究与实践

摘要：随着“双碳”战略的深入推进，在保障安全稳定供电的前提下，最大化实现通信站点的节能减碳、降本增效具有重要意义。本研究聚焦于大规模通信基站应用场景，以铅碳动力电池先并后串为能量基础拓扑架构，提出了一种新型的储备一体化方案。通过数智化运营的方式，探讨如何利用储备一体化数智化技术实现更高效的能源管理和资源配置。研究结果表明，该创新模式不仅有效降低了企业的能耗成本，还优化了能源使用效率，为“双碳”目标下储能系统的规模化应用提供了切实可行的解决方案。

关键词：通信基站；铅碳储能；储备一体化；数智化技术；能源管理；备电安全

中图分类号：TM912 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）06-0120-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

0 引言

在全球能源转型的背景下，清洁能源比例逐步提高，为实现环保、可持续的能源未来提供了重要支撑[1-3]。随着通信技术的快速发展，基站作为信息传输的重要节点，其稳定性和可靠性在保障市电供电稳定的前提下显得尤为重要[4]。为保障基站在市电发生故障时的不间断供电需求，基站在建设时通常配套安装备用电池作为后备电源[5]。然而，传统备用电池存在局限性，铅碳电池已成为后备电源的优选方案。

铅碳储能系统在放电截止时仍保有30%的容量，可保障基站在市电中断情况下运行3小时，特殊情况下最长可提供13小时的备电时长。这种特性为基站在市电故障时的快速响应和持续供电提供了可靠保障。此外，搭载铅碳储能数智化管理技术，不仅能够确保通信供电稳定和备电安全有效运作，还能够优化负荷响应，提升资源配置效率，从而实现收益最大化。

在此背景下，本文提出的储能数智化技术方案通过整合储备一体架构、储备一体计算模型与数智化运营平台，构建了一个高效且可靠的能源储备与管理系统。这一创新性方案不仅增强了能源管理的系统性和灵活性，而且为应对日益复杂的能源需求提供了有效解决方案。通过系统协同优化，该方案显著提升了能源利用效率与投资收益。2024年上半年，该方案共节省电费794.85万元，整体项目效益达到7 721.4万元，为基站在应对电力波动时的应急供电能力和经济效益提供了双重保障。通过对该技术的深入分析，我们希望为基站的能源可持续发展提供新的思路和方向。

1 传统电力系统的挑战与机遇

传统基站运营面临以下4大挑战。

1）蓄电池报废更新无法满足其性能劣化的进度且故障不可预知，存在断电隐患风险。

2）随着全国各地电网企业代理购电价格陆续公布，据北极星储能网统计，全国电价差0.7元以上的省市有13个，电价差0.4元至0.7元的省市有10个。其中，广东省峰谷、尖谷度电价差分别高达1.028 8元和1.347 0元。峰谷价差较大，具备良好的储能削峰填谷效益挖潜空间。

3）电力调峰调频与能源调优无法协同响应，存在响应速度慢、调峰能力有限的问题。利用储能设备在电力需求低谷时储存电能，在高峰时释放电能，可实现调峰调频。

4）大量开关电源与蓄电池的投资沉没成本难以转化为公司效益。

因此，开展铅碳储能储备一体数智化运营不仅降低了用能成本，同时为通信站点的削峰填谷效益精准挖潜和备电安全提供了典型应用示范。

2 储能数智化技术方案

本文提出的储能数智化技术方案结合了储备一体架构、储备一体计算模型和数智化运营平台，从而实现高效、可靠的能源储备与管理。首先，储备一体架构是该方案的基础，主要由铅碳电池、智能电池管理系统（Battery Management System， BMS）和开关电源三部分组成。铅碳电池因其优异的安全性能和长时间储能能力，成为储能系统的核心组件。同时，智能BMS发挥着至关重要的作用，通过实时监测电池的状态（包括充放电电压、电流、温度等参数），优化电池的充放电策略及使用效率，延长电池的使用寿命。此外，开关电源不仅提高了能量转换效率，还能够根据实际需求调节输出，为整个系统的稳定运行提供保障。

储备一体计算模型通过建立站点内储能电池的放电深度（DoD）、循环次数以及电池成本之间的关系模型，为系统优化提供数据支持。这一模型能够帮助用户在不同运行条件下精确评估电池的性能和经济性，从而做出科学合理的决策。数智化运营平台则通过结合前端能源服务项目与后端能源服务管理，实现一站式运营，有效提高工作效率。

2.1 储备一体架构方案

2.1.1铅碳储能优化

通信站点的新型储备一体铅碳储能以SMC轻型材料为结构骨架，以铅碳电池先并后串为能量基础拓扑架构，以BMS为核心控制系统，通过随机脉冲、动态均衡、背板液体热传导等技术进行优化，并通过对接通信站点48V直流母线完成系统接入。

相比发电侧储能或交流接入方案，本方案减少了输配电环节和交直流转换环节的能量损耗，提高了用能效率。通过对铅碳电池进行多路并联后统一串联的方式，减少了单个电芯性能变化对电池系统整体均衡性的影响；结合随机脉冲与动态均衡技术，大幅提升了储能系统整体的循环寿命，降低了储能系统的使用成本；通过背板液体热传导热管理技术，大幅提升了储能系统热管理能力和效率，为储能电池提供了最适合的温度工作区间，进一步延长了电池的循环寿命。

通过对接通信站点直流母线和开关电源完成能量流接入，通过对接动环监控完成信息流和指令流的接入，实现削峰填谷与备电保护的储备一体核心功能。综合考虑经济效益和循环寿命，铅碳电池需控制在60%～75%的放电深度[6-7]，并将储能系统放电截止时的剩余电量作为通信站点的备电储备，可同时满足储能循环寿命与备电需求。

2.1.2开关电源

开关电源对储能系统在充电、放电和静止状态下的控制，是确保设备稳定运行和提高能效的关键。

充电时，开关电源接收储能EMS的恒压电压值（56.9V）和充电限流比（10%）后，若开关电源监控母排的电压远低于恒压电压设定值，整流模块在保证负载输出的同时，将按照电池的实际充电电流（10%×电池容量）对电池进行充电。直至电池电压达到恒压设定值56.9V后，整流模块稳定在56.9V电压输出，此时对电池的充电电流将持续减小。一般情况下，充电过程分为浮充和均充两个状态。浮充电压一般设定为53.5V，均充电压一般设定为56.5V-57.6V。均充状态下有均充时长（10小时）和均充转浮充的电流（2%限流比）作为判断依据。当开关电源从浮充状态进入均充状态后，均充时长开始倒计时，直至10小时结束，开关电源自动从均充状态转为浮充状态。当均充状态下电池充电电流小于均充转浮充的电流（2%×电池容量）时，也会从均充状态转为浮充状态。

静止时，开关电源接收储能EMS的静止指令后，开关电源监控通过步进式调节整流模块的输出电压，直至与电池电压趋同，从而调节整流模块的输出电流，使电池的放电电流或充电电流逐渐减小。当整流模块与电池的电势接近后，电池处于相对静止状态。

放电时，开关电源接收储能EMS（Energy Management System）的放电目标电压（如46.5V）后，若开关电源监控母排电压高于放电目标电压，整流模块将进入待机休眠状态，转由电池对负载供电。直至电池电压下降至放电目标电压后，整流模块进入浮充输出状态，保证母排电压稳定在放电目标电压，并对负载进行供电。由于整流模块输出的电压与电池电压趋同，电池侧的电流输入输出将接近0，整流模块输出的电流将完全随负载的变化而变化。

2.2 储备一体计算模型

储备一体计算模型是结合电池SOC（电池荷电状态）和充放电优化的智能管理方案。在该模型中，SOC模型作为核心部分，通过实时监测电池的充电状态，精确计算电池的剩余电量，从而为充放电管理提供基础数据。在充放电优化方面，该模型通过引入优化算法，精准控制充放电功率和电流，减少能量浪费，并尽可能延长电池的使用寿命。通过实时分析负载变化和电价波动，模型能够智能调节放电策略，在峰谷电价差异较大的情况下，利用低谷电价时段进行充电，在高峰时段进行放电，从而实现最大程度的成本节约。

2.2.1 SOC模型

SOC是衡量电池剩余能量的关键指标，准确检测和调节SOC能够确保电池在最优工作范围内运行，避免过充与过放，从而延长电池寿命并提高系统的整体效率。

安时积分法在短时间内具有较高的精度，但在进行长时间积分时容易出现漂移现象。而电压法在短时间测量中会受到电压采样误差和电流扰动误差的影响。为了解决以上问题，本模型采用互补滤波技术，去除安时积分法中的低频噪声以及电压法中的高频噪声，其目标函数为：

式中：i 为电流，soc_vol是由标定放电电压得到的soc 数值，soc_ah（S）=i（S）/S 是通过安时积分得到的soc数值，Tau 是一阶惯性环节的时间常数。

在充放电过程中，通过充放电截止SOC可以确定充放电量是否达到目标要求，同时避免欠充、过充、过放现象的发生，确保电池安全运行，避免系统过早失效。此外，准确的SOC是动态充放电策略规划的前提。

2.2.2 充放电优化

充电阶段主要以减少充电时长和减小充电温升为主要目标，具体方法如下所示。

1） 根据充放电策略确定充电时长，并根据开关电源总负载及电池容量确定充电电流范围。

2） 遍历各个充电电流，得到恒流阶段充电量和恒压阶段充电量，总充电量为两者之和；并根据电池内阻计算充电阶段的热损耗及充电效率。

3） 取满足充电效率目标要求且充电量满足目标要求的最大电流作为充电电流。

放电阶段主要以控制放电时间和放电条件以达成收益最大化为目标，具体实现步骤如下所示。

1） 获得储能站点对应时间的电价和电量数据。

2） 将一天分成多个时间长度相等的时间分段。

当第i 个时间分段的电价Pi等于最低电价P_min时，对其进行充电；当P_i大于P_min时，对其进行放电。

3） 确定可优化放电区间D_P，即所有时间分段中无充电操作且含有至少两种不同的电价。

4） 确定每个可优化放电区间D_P中每个时间分段的具体充放电操作，使用遍历算法对所有时间分段进行充电或静置的排列组合，得到每组排列组合的动作集合及其对应的放电总收益，选择放电总收益最大的排列组合的动作集合作为放电优化调节的最优解。

2.3能源数智化运营平台

能源数智化运营平台围绕储能运营、运维等核心业务，设计并实现了储能状态监测、电池健康诊断、充放电策略优化、储能安全告警等核心功能。

通过在储能系统中安装电池管理系统 BMS（Bat⁃ tery Management System），实现对电压、电流和温度等数据的毫秒级采样。该系统能够在本地进行基础的电池健康评估和储能系统容量（SoC）计算，同时生成不同类型的分钟级数据切片，并将其上传至云端的能源数智化运营平台。

电池电压极值、电池组间压差、电池组间温差、电流变化等二次计算信息是评估电池性能与健康状态的关键指标。通过综合考虑以上因素，可以进行更为精准的电池健康评估与故障诊断，进而动态优化电池的储能与备电策略，并延长电池寿命。

平台使用站点内储能电池的DoD、循环次数及电池成本三者的关系模型，结合尖、峰、谷等不同电价，动态获取各电价场景下的最优DoD 及放电策略。结合最优DoD 和安全备电最小SoC，通过短期DoD与收益和长期循环寿命之间的对抗博弈，寻找最优放电深度平衡点，实现电池系统的最优储备一体策略。

通过多种异常捕获模型，平台能够实时监控各种异常行为，并对超过安全边界的异常站点及其相关设备发出三级报警。对于所捕获的异常告警，运维机器人将依照异常处理表执行相应指令，实施停用储能或调整相关设备的运行状态（例如，在高温异常告警情况下增加液冷功率）。这一系列措施将持续进行，直至异常状态恢复，以确保储能系统的安全、稳定运行。

3效益分析

2023年，浙江移动共完成2271个站点的铅碳储能改造，并于2023年2月开始陆续投入使用。目前，铅碳储能项目已规模推广至浙江铁塔、浙江电信，而浙江联通和广东联通则进行了试点。由于浙江省电价每月波动，以下以浙江移动2024 年上半年的储能运营情况为例进行效益评估。

2024年上半年，共投入铅碳储能储备一体化运营基站2 271 个，实际节省电费794.85 万元，推算整体项目10 年期共节省电费15 897 万元。相较于传统备电系统的投资，虽然10 年期新增投资10 446.6 万元，但节省电费达15 897 万元。同时，考虑到后续预计每年增加维护费227.1 万元，测算本项目的回收周期为7.67 年。此外，估算电池残值回收金额为4 542 万元，项目整体效益达7 721.4 万元。

4 结束语

本研究通过构建新型储备一体解决方案，结合铅碳储能背板液流热管理、充放电动态管理及智慧运营平台等先进技术，成功开发出一代新型储能系统。通过对动力铅碳电池进行多路并联后统一串联的方式，减少了单个电芯性能变化对电池系统整体均衡性的影响；结合模型优化算法，大幅提升了储能系统整体的循环寿命，降低了储能系统的使用成本。通过背板液体热传导热管理技术，大幅提升了储能系统热管理的能力和效率，为储能电池提供了最适合的温度工作区间，进一步延长了电池的循环寿命。

储能系统通过与基站的直流母线、开关电源、动环监控分别对接，实现能量通道、控制通道及数据通道的全面连通，从而实现削峰填谷、储备一体、需求侧响应等功能。这些关键技术的综合应用不仅提升了储能系统的整体性能，也为未来能源管理提供了重要参考，具有广阔的应用前景和实际意义。