在國家將新型儲(chǔ)能列為戰(zhàn)略支柱產(chǎn)業(yè)的今天，儲(chǔ)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(huì)議上，國家發(fā)展改革委明確提出，將重點(diǎn)打造新型儲(chǔ)能等六大新興支柱產(chǎn)業(yè)。截至2024年底，我國新型儲(chǔ)能累計(jì)裝機(jī)容量已達(dá)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(diǎn)。如何從“被動(dòng)報(bào)警”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)防御”，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的“早預(yù)警、早診斷、早處置”，是整個(gè)行業(yè)亟待破解的難題。

近日，在第十四屆儲(chǔ)能國際峰會(huì)暨展覽會(huì)上，西清能源首席科學(xué)家梁惠施發(fā)表了題為《AI賦能儲(chǔ)能電站安全與智慧運(yùn)維應(yīng)用實(shí)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(chǔ)能安全深度融合，構(gòu)建了一套引領(lǐng)行業(yè)的“AI+儲(chǔ)能”主動(dòng)安全技術(shù)體系，為儲(chǔ)能電站裝上一個(gè)“會(huì)思考的專家大腦”。

1.直面行業(yè)痛點(diǎn)：儲(chǔ)能安全呼喚“治未病”能力

演講開篇，梁惠施直指當(dāng)前儲(chǔ)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(jì)，2017年至2024年間，全球儲(chǔ)能電站火災(zāi)事故已超百起，且風(fēng)險(xiǎn)演化路徑多元、隱匿性強(qiáng)。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(chǔ)能安全風(fēng)險(xiǎn)演化呈現(xiàn)隱匿性與突發(fā)性

當(dāng)前，儲(chǔ)能安全防御體系仍整體處于“被動(dòng)防護(hù)”和“閾值報(bào)警”階段。傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)手段整體停留于“被動(dòng)防護(hù)”和“閾值報(bào)警”，在面對(duì)復(fù)雜工況與高噪聲數(shù)據(jù)時(shí)，存在精度低、誤報(bào)率高的問題。因此，如何實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能安全風(fēng)險(xiǎn)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(huì)思考的專家大腦”

梁惠施認(rèn)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(shí)序關(guān)聯(lián)，捕捉傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)手段難以識(shí)別的電池早期復(fù)雜多維參數(shù)模式異常，實(shí)現(xiàn)“早預(yù)警”；同時(shí)，通過“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+物理機(jī)理”雙驅(qū)動(dòng)，可彌補(bǔ)純機(jī)理模型在現(xiàn)場(chǎng)動(dòng)態(tài)復(fù)雜工況與高噪聲下的擬合局限，實(shí)現(xiàn)故障的“早診斷”;此外，通過深度融合垂直領(lǐng)域增強(qiáng)大模型和智能體架構(gòu)，可基于診斷結(jié)果智能生成運(yùn)維策略，落實(shí)故障“早處置”。將人工智能引入儲(chǔ)能安全防控領(lǐng)域，能夠?qū)?chǔ)能安全系統(tǒng)從一個(gè)“死板的報(bào)警器”，進(jìn)化成一個(gè)“會(huì)思考的專家大腦”。

圖2. AI賦能儲(chǔ)能安全裝置從“報(bào)警器”到“會(huì)思考的專家大腦”

為實(shí)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(chǔ)能融合技術(shù)體系。該體系并非某個(gè)單一的AI算法，而是一個(gè)融合多元海量數(shù)據(jù)、深度耦合物理機(jī)理與多種AI算法，并最終通過大模型與多智能體實(shí)現(xiàn)基于自然語言的人機(jī)協(xié)作的綜合性智能系統(tǒng)。

圖3. 西清能源AI+儲(chǔ)能安全 DMAC融合體系

3. 核心突破：三級(jí)防控體系、五項(xiàng)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(chǔ)能電站三級(jí)主動(dòng)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(jī)理模型+AI模型”結(jié)合的方法，精準(zhǔn)辨識(shí)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(hào)的時(shí)空關(guān)聯(lián)交叉驗(yàn)證，從復(fù)雜工況與噪聲干擾中剝離熱失控先兆信號(hào)，實(shí)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(chǔ)能電站三級(jí)主動(dòng)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(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)突破：

1)三位一體多元數(shù)據(jù)基座：針對(duì)故障樣本稀缺的長尾分布難題，西清構(gòu)建了“工程-實(shí)驗(yàn)-仿真”三位一體的數(shù)據(jù)基座：基于多年積累的GWh級(jí)儲(chǔ)能電站實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，從海量數(shù)據(jù)中篩選異常樣本，并進(jìn)行專家級(jí)的人工標(biāo)注；通過破壞性實(shí)驗(yàn)與老化實(shí)驗(yàn)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(chǎng)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(bǔ)的數(shù)據(jù)基座，確保AI模型在工業(yè)場(chǎng)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(shí)時(shí)智能融合與處理架構(gòu)：面對(duì)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)質(zhì)量差、實(shí)時(shí)性要求高的挑戰(zhàn)，構(gòu)建了基于AI的“異常檢測(cè)-噪聲過濾-缺失值修復(fù)”三級(jí)治理機(jī)制，以及“實(shí)時(shí)流處理+批量計(jì)算”融合架構(gòu)，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行高效批量治理，實(shí)現(xiàn)TB級(jí)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)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(jī)理與多元AI雙驅(qū)動(dòng)數(shù)值分析內(nèi)核:摒棄單純AI“黑箱”模型，采用物理機(jī)理與數(shù)據(jù)模型雙驅(qū)動(dòng)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(jìn)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(xiàng)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(dòng)態(tài)變化，實(shí)現(xiàn)可信的物理推理。

圖7. “物理機(jī)理+多元AI”雙驅(qū)動(dòng)內(nèi)核

4)大小模型協(xié)同的主動(dòng)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(jí)智能體架構(gòu)。內(nèi)層由“物理機(jī)理+多元數(shù)值A(chǔ)I模型”構(gòu)成，負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)計(jì)算與風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別;外層則構(gòu)建領(lǐng)域增強(qiáng)的垂直行業(yè)大模型，深度融合故障特征與專家知識(shí)庫，負(fù)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(jìn)行深度診斷，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)隱患的“超前預(yù)警、深度溯源、智能運(yùn)維”。

圖8.大小模型協(xié)同主動(dòng)安全智能體

5)多智能體協(xié)同的智能運(yùn)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(jí)“聯(lián)合會(huì)診”能力，通過多維驗(yàn)證與邏輯推理，穿透表象直達(dá)深層物理根因；運(yùn)維知識(shí)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(jí)的專屬SOP并提示風(fēng)險(xiǎn)。該智能體協(xié)同架構(gòu)可實(shí)現(xiàn)從故障精準(zhǔn)溯源到自動(dòng)生成處置方案及評(píng)估報(bào)告的完整閉環(huán)，驅(qū)動(dòng)運(yùn)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(yùn)維閉環(huán)

4. 落地成效：三大應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)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(chǎng)景需求：

站端在線風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)：獨(dú)立部署于儲(chǔ)能場(chǎng)站，通過在線數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)實(shí)時(shí)評(píng)估與早期預(yù)警，并支持一鍵生成安全報(bào)告。已應(yīng)用于眾多新建及在運(yùn)大型儲(chǔ)能電站。

圖10. 站端在線風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)功能

廣域大數(shù)據(jù)安全監(jiān)控平臺(tái)：面向能源集團(tuán)與主管部門，提供“集控站+場(chǎng)站端”協(xié)同的統(tǒng)-監(jiān)管平臺(tái)。目前已在國內(nèi)某省落地應(yīng)用，接入78座儲(chǔ)能電站，實(shí)現(xiàn)共計(jì)592.136萬千瓦/1195.44萬千瓦時(shí)儲(chǔ)能資源的集約化管理，提供全省儲(chǔ)能資源的廣域態(tài)勢(shì)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(tái)功能

移動(dòng)便攜式安全檢測(cè)裝置：西清能源針對(duì)定期安全評(píng)估的需求，研發(fā)了非侵入式移動(dòng)檢測(cè)設(shè)備。該裝置以前期全國5.8GWh在運(yùn)場(chǎng)站的離線數(shù)據(jù)定期評(píng)價(jià)為技術(shù)基礎(chǔ)，只需短時(shí)接入現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，即可利用內(nèi)置AI算法與大模型，在不停機(jī)情況下完成全維度安全評(píng)估并自動(dòng)生成報(bào)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(jìn)行全維度的安全評(píng)估，并生成標(biāo)準(zhǔn)化的評(píng)估報(bào)告，將安全督導(dǎo)從“人治”推向“數(shù)治”。

圖12.移動(dòng)便攜式安全檢測(cè)裝置

截至目前，北京西清能源的AI儲(chǔ)能安全解決方案已在內(nèi)蒙古、山東、重慶等多地實(shí)現(xiàn)規(guī)模化落地，累計(jì)守護(hù)儲(chǔ)能裝機(jī)容量突破33.6GWh，單站最大監(jiān)測(cè)容量超2GWh，構(gòu)建了覆蓋電池全生命周期的智能化主動(dòng)防御體系。

圖13. AI儲(chǔ)能安全解決方案實(shí)施規(guī)模

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