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化学储能系统中的远程控制与网络安全风险管理
引言
利用大数据技术的预测分析能力，可以基于历史运行数据与设备状态，预测储能系统可能发生的故障类型与时间。通过构建数据模型，提前发现系统潜在的风险点，从而实现设备的预测性维护，减少突发性故障的发生，提升系统的安全稳定性。
虽然化学储能系统的网络安全主要依赖于电子和软件层面的防护，但物理攻击同样可能对系统的网络安全造成影响。例如，通过破坏储能设备的物理设施，攻击者可能获得设备的直接控制权限，甚至通过物理设备篡改其软件，进而实施网络攻击。这种物理与网络的联动攻击，需要采取综合性防护措施，确保系统在受到物理
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