在碳中和目標(biāo)與能源轉(zhuǎn)型的雙重驅(qū)動下，儲能產(chǎn)業(yè)正迎來前所未有的發(fā)展機(jī)遇。在第十三屆儲能國際峰會暨展覽會(“ESIE 2025”)上，全景呈現(xiàn)了技術(shù)創(chuàng)新與市場變革的澎湃浪潮。展會上，西清能源亮出“硬核”技術(shù)，并闡述了對目前行業(yè)的看法。

西清能源成立于2018年，公司聚焦“雙碳”目標(biāo)下能源數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)字孿生等先進(jìn)數(shù)字技術(shù)為基礎(chǔ)，為客戶提供能源數(shù)字化軟硬件產(chǎn)品及一站式解決方案。

此次，西清能源推出“儲能電站主動安全預(yù)警系統(tǒng)V3.0”解決方案，相較于傳統(tǒng)安全預(yù)警方案，可通過“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-電池機(jī)理模型雙驅(qū)動”和“人工智能大模型”實(shí)現(xiàn)對電池早期故障的精準(zhǔn)檢測與部件級診斷。

西清能源首席科學(xué)家梁惠施表示，傳統(tǒng)BMS的電池監(jiān)測算法簡單，能評價的指標(biāo)有限，故障報警采用閾值管理難發(fā)現(xiàn)內(nèi)短路等更深層次的問題，并且BMS設(shè)備本身有失效分析。

而西清能源則是基于從BMS、PCS采集上來的運(yùn)行數(shù)據(jù)，采用電池機(jī)理模型進(jìn)行在線參數(shù)辨識，對人工智能模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，評估電池的健康狀態(tài);采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)人工智能技術(shù)，結(jié)合電池故障機(jī)理，捕捉電池多維數(shù)據(jù)之間的異常模式，識別包括電池故障、BMS故障、熱管理系統(tǒng)失效等在內(nèi)的各種安全隱患。

從效果來看，該方案具備全站運(yùn)行安全監(jiān)測、健康評估、早期故障診斷及熱失控預(yù)警等功能，可有效降低儲能安全事故風(fēng)險，顯著減少儲能停運(yùn)損失，支撐精細(xì)化主動運(yùn)維，提升電池循環(huán)次數(shù)與儲能電站壽命，增強(qiáng)儲能資產(chǎn)全壽命周期管理能力。

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