在國家將新型儲能列為戰(zhàn)略支柱產(chǎn)業(yè)的今天，儲能電站的規(guī)模化、產(chǎn)業(yè)化浪潮正澎湃向前。2026年3月，在十四屆全國人大四次會議上，國家發(fā)展改革委明確提出，將重點打造新型儲能等六大新興支柱產(chǎn)業(yè)。截至2024年底，我國新型儲能累計裝機容量已達到“十三五”末的20倍，年均復(fù)合增速超過80%。然而，與之相伴的安全挑戰(zhàn)，如頻發(fā)的火災(zāi)事故，已成為行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心痛點。如何從“被動報警”轉(zhuǎn)向“主動防御”，實現(xiàn)風(fēng)險的“早預(yù)警、早診斷、早處置”，是整個行業(yè)亟待破解的難題。

近日，在第十四屆儲能國際峰會暨展覽會上，西清能源首席科學(xué)家梁惠施發(fā)表了題為《AI賦能儲能電站安全與智慧運維應(yīng)用實踐》的主題演講，系統(tǒng)闡述了西清能源如何將前沿AI技術(shù)與儲能安全深度融合，構(gòu)建了一套引領(lǐng)行業(yè)的“AI+儲能”主動安全技術(shù)體系，為儲能電站裝上一個“會思考的專家大腦”。

1.直面行業(yè)痛點：儲能安全呼喚“治未病”能力

演講開篇，梁惠施直指當(dāng)前儲能行業(yè)在高速發(fā)展下的核心挑戰(zhàn)—安全問題。她指出，據(jù)不完全統(tǒng)計，2017年至2024年間，全球儲能電站火災(zāi)事故已超百起，且風(fēng)險演化路徑多元、隱匿性強。無論是外部過充過熱，還是內(nèi)部電池瑕疵，均可能引發(fā)災(zāi)難性熱失控。

圖1. 儲能安全風(fēng)險演化呈現(xiàn)隱匿性與突發(fā)性

當(dāng)前，儲能安全防御體系仍整體處于“被動防護”和“閾值報警”階段。傳統(tǒng)監(jiān)測手段整體停留于“被動防護”和“閾值報警”，在面對復(fù)雜工況與高噪聲數(shù)據(jù)時，存在精度低、誤報率高的問題。因此，如何實現(xiàn)儲能安全風(fēng)險的“早預(yù)警、早診斷、早處置”，已成為行業(yè)發(fā)展的緊迫課題。

2. AI賦能：構(gòu)建“會思考的專家大腦”

梁惠施認為，當(dāng)前以大數(shù)據(jù)、大模型為代表的人工智能技術(shù)，為破解上述難題提供了全新思路。人工智能憑借其非線性特征提取能力，可深度挖掘時序關(guān)聯(lián)，捕捉傳統(tǒng)監(jiān)測手段難以識別的電池早期復(fù)雜多維參數(shù)模式異常，實現(xiàn)“早預(yù)警”；同時，通過“數(shù)據(jù)驅(qū)動+物理機理”雙驅(qū)動，可彌補純機理模型在現(xiàn)場動態(tài)復(fù)雜工況與高噪聲下的擬合局限，實現(xiàn)故障的“早診斷”;此外，通過深度融合垂直領(lǐng)域增強大模型和智能體架構(gòu)，可基于診斷結(jié)果智能生成運維策略，落實故障“早處置”。將人工智能引入儲能安全防控領(lǐng)域，能夠?qū)δ馨踩到y(tǒng)從一個“死板的報警器”，進化成一個“會思考的專家大腦”。

圖2. AI賦能儲能安全裝置從“報警器”到“會思考的專家大腦”

為實現(xiàn)這一目標(biāo)，西清能源構(gòu)建了一套名為“DMAC”（Data-Model-Algorithm-Collaboration）的AI+儲能融合技術(shù)體系。該體系并非某個單一的AI算法，而是一個融合多元海量數(shù)據(jù)、深度耦合物理機理與多種AI算法，并最終通過大模型與多智能體實現(xiàn)基于自然語言的人機協(xié)作的綜合性智能系統(tǒng)。

圖3. 西清能源AI+儲能安全 DMAC融合體系

3. 核心突破：三級防控體系、五項核心技術(shù)筑牢安全防線

梁惠施提到，基于DMAC體系，西清能源在行業(yè)內(nèi)首創(chuàng)了“儲能電站三級主動防控體系”：

1)誘發(fā)性隱患階段：通過AI捕捉非線性特征，可提前數(shù)周甚至數(shù)月發(fā)現(xiàn)如BMS失效、熱管理異常等系統(tǒng)性安全隱患。

2)早期故障演化階段：采用“機理模型+AI模型”結(jié)合的方法，精準(zhǔn)辨識電池內(nèi)短路、異常衰減等早期故障。

3)熱失控早期階段：通過多元信號的時空關(guān)聯(lián)交叉驗證，從復(fù)雜工況與噪聲干擾中剝離熱失控先兆信號，實現(xiàn)提前15分鐘以上的精準(zhǔn)預(yù)警，為應(yīng)急處置爭取寶貴窗口。

圖4. 西清能源儲能電站三級主動防控體系

該體系的底層支撐，源于西清能源在數(shù)據(jù)、算法與工程化上的五項關(guān)鍵技術(shù)突破：

1)三位一體多元數(shù)據(jù)基座：針對故障樣本稀缺的長尾分布難題，西清構(gòu)建了“工程-實驗-仿真”三位一體的數(shù)據(jù)基座：基于多年積累的GWh級儲能電站實際運行數(shù)據(jù)，從海量數(shù)據(jù)中篩選異常樣本，并進行專家級的人工標(biāo)注；通過破壞性實驗與老化實驗獲取極端故障與全生命周期老化失效數(shù)據(jù)；利用高精度多物理場仿真，模擬內(nèi)短路等難以復(fù)現(xiàn)的故障。通過全方位交叉互補的數(shù)據(jù)基座，確保AI模型在工業(yè)場景下的有效性。

圖5. 西清能源三位一體多元數(shù)據(jù)基座

2)海量數(shù)據(jù)實時智能融合與處理架構(gòu)：面對現(xiàn)場數(shù)據(jù)質(zhì)量差、實時性要求高的挑戰(zhàn)，構(gòu)建了基于AI的“異常檢測-噪聲過濾-缺失值修復(fù)”三級治理機制，以及“實時流處理+批量計算”融合架構(gòu)，對現(xiàn)場海量數(shù)據(jù)進行高效批量治理，實現(xiàn)TB級數(shù)據(jù)的實時預(yù)警與深度挖掘。

圖6. 西清能源海量數(shù)據(jù)智能融合治理

3)物理機理與多元AI雙驅(qū)動數(shù)值分析內(nèi)核:摒棄單純AI“黑箱”模型，采用物理機理與數(shù)據(jù)模型雙驅(qū)動技術(shù)路線。其核心是采用物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等先進算法，將等效電路、電化學(xué)、熱力學(xué)等物理模型作為約束項嵌入AI損失函數(shù)，使AI推理既遵循物理規(guī)律，又能捕捉動態(tài)變化，實現(xiàn)可信的物理推理。

圖7. “物理機理+多元AI”雙驅(qū)動內(nèi)核

4)大小模型協(xié)同的主動安全智能體:構(gòu)建“內(nèi)外解耦，大小模型融合協(xié)同”的工業(yè)級智能體架構(gòu)。內(nèi)層由“物理機理+多元數(shù)值A(chǔ)I模型”構(gòu)成，負責(zé)實時計算與風(fēng)險識別;外層則構(gòu)建領(lǐng)域增強的垂直行業(yè)大模型，深度融合故障特征與專家知識庫，負責(zé)深度推理與自然語言交互。當(dāng)內(nèi)層發(fā)現(xiàn)異常后，外層可進行深度診斷，實現(xiàn)風(fēng)險隱患的“超前預(yù)警、深度溯源、智能運維”。

圖8.大小模型協(xié)同主動安全智能體

5)多智能體協(xié)同的智能運維閉環(huán)：構(gòu)建“診斷-策略-交互”多智能體協(xié)同架構(gòu)。其中，故障根因診斷智能體具備專家級“聯(lián)合會診”能力，通過多維驗證與邏輯推理，穿透表象直達深層物理根因；運維知識與策略智能體作為“數(shù)字助手”，可依據(jù)具體故障診斷結(jié)果自主生成步驟級的專屬SOP并提示風(fēng)險。該智能體協(xié)同架構(gòu)可實現(xiàn)從故障精準(zhǔn)溯源到自動生成處置方案及評估報告的完整閉環(huán)，驅(qū)動運維從“人工響應(yīng)”轉(zhuǎn)向“智能決策”。

圖9. 多智能體協(xié)同智能運維閉環(huán)

4. 落地成效：三大應(yīng)用場景實現(xiàn)全域覆蓋

梁惠施提到，目前，西清能源技術(shù)體系已形成三種核心工程應(yīng)用形式，服務(wù)于不同場景需求：

站端在線風(fēng)險監(jiān)測系統(tǒng)：獨立部署于儲能場站，通過在線數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)實時評估與早期預(yù)警，并支持一鍵生成安全報告。已應(yīng)用于眾多新建及在運大型儲能電站。

圖10. 站端在線風(fēng)險監(jiān)測系統(tǒng)功能

廣域大數(shù)據(jù)安全監(jiān)控平臺：面向能源集團與主管部門，提供“集控站+場站端”協(xié)同的統(tǒng)-監(jiān)管平臺。目前已在國內(nèi)某省落地應(yīng)用，接入78座儲能電站，實現(xiàn)共計592.136萬千瓦/1195.44萬千瓦時儲能資源的集約化管理，提供全省儲能資源的廣域態(tài)勢總覽、一站一檔、AI診斷與閉環(huán)管理。 

圖11.廣域大數(shù)據(jù)安全監(jiān)控平臺功能

移動便攜式安全檢測裝置：西清能源針對定期安全評估的需求，研發(fā)了非侵入式移動檢測設(shè)備。該裝置以前期全國5.8GWh在運場站的離線數(shù)據(jù)定期評價為技術(shù)基礎(chǔ)，只需短時接入現(xiàn)場數(shù)據(jù)，即可利用內(nèi)置AI算法與大模型，在不停機情況下完成全維度安全評估并自動生成報告，該裝置采用“數(shù)據(jù)不出站”的本地化處理方式，支持多廠家BMS的零配置接入，通過內(nèi)置的輕量化高算力AI引擎進行全維度的安全評估，并生成標(biāo)準(zhǔn)化的評估報告，將安全督導(dǎo)從“人治”推向“數(shù)治”。

圖12.移動便攜式安全檢測裝置

截至目前，北京西清能源的AI儲能安全解決方案已在內(nèi)蒙古、山東、重慶等多地實現(xiàn)規(guī)?；涞?，累計守護儲能裝機容量突破33.6GWh，單站最大監(jiān)測容量超2GWh，構(gòu)建了覆蓋電池全生命周期的智能化主動防御體系。

圖13. AI儲能安全解決方案實施規(guī)模

最后，梁惠施鄭重指出：儲能產(chǎn)業(yè)邁向高質(zhì)量未來，安全是不可動搖的基石。依托深厚的工程實踐，北京西清能源已驗證，人工智能正是推動儲能電站從“被動防護”向“主動智能”演進的核心引擎。我們正以堅實的技術(shù)支撐，賦能更安全、更智慧的能源新生態(tài)。