太阳能发电系统和储能系统的运行维护的最佳实践之间存在一些重叠的地方：在这两种情况下，可维护性设计都会促进系统的健康运行。优质的产品和良好的部署是避免系统性能不佳的最好方法之一。每当可能存在问题时，由高级数据分析技术支持的预测性维护比事后维护更具成本效益，而其运维和维护水平与运营商的财务实力密切相关。
但是如果说，“提供给储能系统的服务与提供给太阳能发电系统的服务没有根本不同”，这是一种误导。在许多方面，储能系统运营维护的风险更高，所管理的财务风险比太阳能发电系统更大。储能系统的运行维护比其太阳能发电系统更复杂，涉及更广泛的组件和子系统，以及配电和负载管理问题，并且还需要更高水平的技术培训和专业技术人员。
为什么储能系统的风险更高?因为不再只是组件工作和维修，例如跟踪器、逆变器或太阳能电池板。采用储能系统，可以为太阳能发电系统的许多其他关键层提供服务。作为储能系统运维服务提供商，这不仅仅与电池有关，还必须在储能系统每个方面都拥有专业知识，这样才能通过确保储能系统资产以最佳水平运行来帮助管理资产所有者的财务风险。
如果由于不合格的运行和维护服务或逆变器或故障面板出现问题而导致太阳能发电系统的性能下降，尽管发电水平有所降低，但太阳能发电系统仍将运行，并可通过适当的维修得以恢复。但如果锂离子储能系统遭受热失控或其他导致退化的事件，电池组将无法恢复，储能系统可能会成为一个永久性的低性能或甚至是搁浅的资产，资产所有者将可能损失巨大。
具备多种技术的综合技能
储能系统运维提供商必须能够为整个储能系统提供服务，无论是集装箱式锂离子电池平台还是液流电池，必须监控和解决各种电气、机电、化学和热学子系统中的任何异常情况。还有固件和软件、消防系统和电池管理平台需要维护。需要对热负荷曲线和其他性能指标以及潜在故障点有敏锐的了解。技术人员需要跨多个技术的综合技能集来处理系统生命周期中可能出现的任何问题。
与太阳能发电系统采用智能运维技术一样，监控、双向通信和连接、数据分析以及越来越多的机器学习和人工智能算法可以保障储能系统良好运行，并为业主提供预期收入方面发挥关键作用。虽然太阳能发电系统或逆变器可能有几十个数据点需要关注跟踪，但储能系统中有数百个要监控的关注点。预测何时可能出现问题并对其进行规划，而不是在问题发生后作出反应对资产的生命周期更为重要。其收集的数据的复杂性要高得多，必须分析的事项也更加多样。
但是，如果运维厂商拥有数据连接并知道在查找哪些问题，那么复杂性并不是部署的障碍。拥有机器学习能力和能够理解所有这些数据的数据科学家团队将成为储能系统运维和资产管理在未来获得成功的重要组成部分。
