维度网讯，美国能源部（DOE）快速运行验证倡议（ROVI）团队宣布，其开发的ROVI DataHub平台已成功接入国家实验室和现场部署的储能数据，并完成跨实验室数据联通验证，标志着该安全、可扩展的数据平台达到关键里程碑。

ROVI DataHub是一个统一储能数据的安全平台，旨在支持DOE验证长时储能（LDES）技术，并满足示范项目的法定性能报告要求。该倡议于2022年启动，是DOE储能大挑战的一部分，核心目标是标准化新兴储能技术的测试、验证和寿命预测。

一个由六个国家实验室——太平洋西北国家实验室（Pacific Northwest National Laboratory）、阿贡国家实验室（Argonne National Laboratory）、爱达荷国家实验室（Idaho National Laboratory）、桑迪亚国家实验室（Sandia National Laboratories）、落基山国家实验室（National Lab of Rockies）和橡树岭国家实验室（Oak Ridge National Laboratory）——组成的团队，正在构建一个连接标准化测试、耐久性评估、加速寿命测试及先进数据科学方法的框架，而ROVI DataHub正是这一框架的数字中枢。

橡树岭国家实验室（ORNL）的ROVI DataHub首席研究员Srikanth Allu指出，长时储能项目产生的大量复杂数据历来被锁定在独立系统中，DataHub为这些数据提供了单一、安全的环境，可供DOE、研究人员及行业合作伙伴获取值得信赖的见解。

ROVI DataHub作为安全且可扩展的储能数据仓库，支持来自实验室测试平台、试点系统和已部署项目的实时流式传输和批量数据摄取。其兼容锂离子和液流电池等多种数据格式，并能处理电池全生命周期的复杂元数据、事件日志、合成数据集及表征数据。

今年，该团队成功向DOE电力储能办公室（Office of Electricity Energy Storage program）进行了功能演示。通过流式传输来自桑迪亚国家实验室的锂离子电池系统数据，以及来自太平洋西北国家实验室的氧化还原液流电池系统数据集，验证了该平台在单一互操作环境中联合多来源数据的能力。DataHub充当中央交换枢纽，使来自储能开发商、国家实验室测试平台、物理建模及表征活动的数据得以对齐、完成质量检查并准备分析。

该系统集成了搜索、元数据过滤和交互式仪表板，用户无需编写自定义代码即可发现数据集、可视化时间序列，并实现从系统级到电池和组件级的细节下钻。这一功能为基于ROVI数据的AI开发提供了支撑，应用场景包括电池储能系统寿命预测、异常和故障检测以及数字孪生构建。

安全性与治理被内置在DataHub的架构中。平台采用加密上传和下载、基于角色的用户身份验证，以及强调数据质量、隐私和法规遵从性的治理框架。ROVI的数据架构明确了数据收集、质量保证、版本控制和生命周期管理的标准，将数据视为一个产品，经过划分的摄取、整理和共享阶段。元数据标准和基于本体的描述确保了异构数据集在不同项目和技术间的互操作性。

DataHub架构师Josh Grant表示，设计之初就注重让用户清楚数据的来源、转换过程及共享方式，这种可追溯性和基于角色的访问对于公用事业公司、供应商和DOE信任基于该平台的分析和政策决策至关重要。除了存储和可视化，平台还与先进的机器学习和AI工作流紧密耦合，支持用户检索数据集、在高性能计算系统上训练模型，并将模型上传回DataHub用于推理、监控和决策支持，涵盖从事件检测到模拟复杂物理仿真的各类功能。

数据生命周期策略区分了热、温、冷存储，集成ETL管道和原始数据存储，并提供将数据集导出至外部存储库和开放数据设施的途径。强大的归档和版本控制策略保护原始“黄金标准”源数据，同时允许衍生产品和匿名数据集更广泛地共享。随着ROVI扩展支持更多的LDES示范项目，DataHub将在提供标准化性能指标、支持模型开发及为政策制定者、投资者提供技术风险评估证据方面发挥关键作用。

本研究由DOE电力办公室（Office of Electricity）支持，ORNL能源科学与技术局（Energy Science and Technology Directorate）的Michael Starke负责项目管理。

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