在國家將新型儲能列為戰略支柱產業的今天，儲能電站的規模化、產業化浪潮正澎湃向前。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業。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，年均復合增速超過80%。然而，與之相伴的安全挑戰，如頻發的火災事故，已成為行業高質量發展的核心痛點。如何從“被動報警”轉向“主動防御”，實現風險的“早預警、早診斷、早處置”，是整個行業亟待破解的難題。

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

1.直面行業痛點：儲能安全呼喚“治未病”能力

演講開篇，梁惠施直指當前儲能行業在高速發展下的核心挑戰—安全問題。她指出，據不完全統計，2017年至2024年間，全球儲能電站火災事故已超百起，且風險演化路徑多元、隱匿性強。無論是外部過充過熱，還是內部電池瑕疵，均可能引發災難性熱失控。

圖1. 儲能安全風險演化呈現隱匿性與突發性

當前，儲能安全防御體系仍整體處于“被動防護”和“閾值報警”階段。傳統監測手段整體停留于“被動防護”和“閾值報警”，在面對復雜工況與高噪聲數據時，存在精度低、誤報率高的問題。因此，如何實現儲能安全風險的“早預警、早診斷、早處置”，已成為行業發展的緊迫課題。

2. AI賦能：構建“會思考的專家大腦”

梁惠施認為，當前以大數據、大模型為代表的人工智能技術，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，可深度挖掘時序關聯，捕捉傳統監測手段難以識別的電池早期復雜多維參數模式異常，實現“早預警”；同時，通過“數據驅動+物理機理”雙驅動，可彌補純機理模型在現場動態復雜工況與高噪聲下的擬合局限，實現故障的“早診斷”;此外，通過深度融合垂直領域增強大模型和智能體架構，可基于診斷結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域，能夠將儲能安全系統從一個“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”

為實現這一目標，西清能源構建了一套名為“DMAC”（Data-Model-Algorithm-Collaboration）的AI+儲能融合技術體系。該體系并非某個單一的AI算法，而是一個融合多元海量數據、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基于自然語言的人機協作的綜合性智能系統。

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、五項核心技術筑牢安全防線

梁惠施提到，基于DMAC體系，西清能源在行業內首創了“儲能電站三級主動防控體系”：

1)誘發性隱患階段：通過AI捕捉非線性特征，可提前數周甚至數月發現如BMS失效、熱管理異常等系統性安全隱患。

2)早期故障演化階段：采用“機理模型+AI模型”結合的方法，精準辨識電池內短路、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聯交叉驗證，從復雜工況與噪聲干擾中剝離熱失控先兆信號，實現提前15分鐘以上的精準預警，為應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，源于西清能源在數據、算法與工程化上的五項關鍵技術突破：

1)三位一體多元數據基座：針對故障樣本稀缺的長尾分布難題，西清構建了“工程-實驗-仿真”三位一體的數據基座：基于多年積累的GWh級儲能電站實際運行數據，從海量數據中篩選異常樣本，并進行專家級的人工標注；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據；利用高精度多物理場仿真，模擬內短路等難以復現的故障。通過全方位交叉互補的數據基座，確保AI模型在工業場景下的有效性。

圖5. 西清能源三位一體多元數據基座

2)海量數據實時智能融合與處理架構：面對現場數據質量差、實時性要求高的挑戰，構建了基于AI的“異常檢測-噪聲過濾-缺失值修復”三級治理機制，以及“實時流處理+批量計算”融合架構，對現場海量數據進行高效批量治理，實現TB級數據的實時預警與深度挖掘。

圖6. 西清能源海量數據智能融合治理

3)物理機理與多元AI雙驅動數值分析內核:摒棄單純AI“黑箱”模型，采用物理機理與數據模型雙驅動技術路線。其核心是采用物理信息神經網絡等先進算法，將等效電路、電化學、熱力學等物理模型作為約束項嵌入AI損失函數，使AI推理既遵循物理規律，又能捕捉動態變化，實現可信的物理推理。

圖7. “物理機理+多元AI”雙驅動內核

4)大小模型協同的主動安全智能體:構建“內外解耦，大小模型融合協同”的工業級智能體架構。內層由“物理機理+多元數值AI模型”構成，負責實時計算與風險識別;外層則構建領域增強的垂直行業大模型，深度融合故障特征與專家知識庫，負責深度推理與自然語言交互。當內層發現異常后，外層可進行深度診斷，實現風險隱患的“超前預警、深度溯源、智能運維”。

圖8.大小模型協同主動安全智能體

5)多智能體協同的智能運維閉環：構建“診斷-策略-交互”多智能體協同架構。其中，故障根因診斷智能體具備專家級“聯合會診”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“數字助手”，可依據具體故障診斷結果自主生成步驟級的專屬SOP并提示風險。該智能體協同架構可實現從故障精準溯源到自動生成處置方案及評估報告的完整閉環，驅動運維從“人工響應”轉向“智能決策”。

圖9. 多智能體協同智能運維閉環

4. 落地成效：三大應用場景實現全域覆蓋

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

站端在線風險監測系統：獨立部署于儲能場站，通過在線數據分析實現設備狀態實時評估與早期預警，并支持一鍵生成安全報告。已應用于眾多新建及在運大型儲能電站。

圖10. 站端在線風險監測系統功能

廣域大數據安全監控平臺：面向能源集團與主管部門，提供“集控站+場站端”協同的統-監管平臺。目前已在國內某省落地應用，接入78座儲能電站，實現共計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勢總覽、一站一檔、AI診斷與閉環管理。 

圖11.廣域大數據安全監控平臺功能

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，研發了非侵入式移動檢測設備。該裝置以前期全國5.8GWh在運場站的離線數據定期評價為技術基礎，只需短時接入現場數據，即可利用內置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“數據不出站”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，并生成標準化的評估報告，將安全督導從“人治”推向“數治”。

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蒙古、山東、重慶等多地實現規模化落地，累計守護儲能裝機容量突破33.6GWh，單站最大監測容量超2GWh，構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模

最后，梁惠施鄭重指出：儲能產業邁向高質量未來，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支撐，賦能更安全、更智慧的能源新生態。