在国家将新型储能列为战略支柱产业的今天，储能电站的规模化、产业化浪潮正澎湃向前。2026年3月，在十四届全国人大四次会议上，国家发展改革委明确提出，将重点打造新型储能等六大新兴支柱产业。截至2024年底，我国新型储能累计装机容量已达到“十三五”末的20倍，年均复合增速超过80%。然而，与之相伴的安全挑战，如频发的火灾事故，已成为行业高质量发展的核心痛点。如何从“被动报警”转向“主动防御”，实现风险的“早预警、早诊断、早处置”，是整个行业亟待破解的难题。

近日，在第十四届储能国际峰会暨展览会上，西清能源首席科学家梁惠施发表了题为《AI赋能储能电站安全与智慧运维应用实践》的主题演讲，系统阐述了西清能源如何将前沿AI技术与储能安全深度融合，构建了一套引领行业的“AI+储能”主动安全技术体系，为储能电站装上一个“会思考的专家大脑”。

1.直面行业痛点：储能安全呼唤“治未病”能力

演讲开篇，梁惠施直指当前储能行业在高速发展下的核心挑战—安全问题。她指出，据不完全统计，2017年至2024年间，全球储能电站火灾事故已超百起，且风险演化路径多元、隐匿性强。无论是外部过充过热，还是内部电池瑕疵，均可能引发灾难性热失控。

图1.储能安全风险演化呈现隐匿性与突发性

当前，储能安全防御体系仍整体处于“被动防护”和“阈值报警”阶段。传统监测手段整体停留于“被动防护”和“阈值报警”，在面对复杂工况与高噪声数据时，存在精度低、误报率高的问题。因此，如何实现储能安全风险的“早预警、早诊断、早处置”，已成为行业发展的紧迫课题。

2.AI赋能：构建“会思考的专家大脑”

梁惠施认为，当前以大数据、大模型为代表的人工智能技术，为破解上述难题提供了全新思路。人工智能凭借其非线性特征提取能力，可深度挖掘时序关联，捕捉传统监测手段难以识别的电池早期复杂多维参数模式异常，实现“早预警”；同时，通过“数据驱动+物理机理”双驱动，可弥补纯机理模型在现场动态复杂工况与高噪声下的拟合局限，实现故障的“早诊断”;此外，通过深度融合垂直领域增强大模型和智能体架构，可基于诊断结果智能生成运维策略，落实故障“早处置”。将人工智能引入储能安全防控领域，能够将储能安全系统从一个“死板的报警器”，进化成一个“会思考的专家大脑”。

图2.AI赋能储能安全装置从“报警器”到“会思考的专家大脑”

为实现这一目标，西清能源构建了一套名为“DMAC”（Data-Model-Algorithm-Collaboration）的AI+储能融合技术体系。该体系并非某个单一的AI算法，而是一个融合多元海量数据、深度耦合物理机理与多种AI算法，并最终通过大模型与多智能体实现基于自然语言的人机协作的综合性智能系统。

图3.西清能源AI+储能安全 DMAC融合体系

3.核心突破：三级防控体系、五项核心技术筑牢安全防线

梁惠施提到，基于DMAC体系，西清能源在行业内首创了“储能电站三级主动防控体系”：

1)诱发性隐患阶段：通过AI捕捉非线性特征，可提前数周甚至数月发现如BMS失效、热管理异常等系统性安全隐患。

2)早期故障演化阶段：采用“机理模型+AI模型”结合的方法，精准辨识电池内短路、异常衰减等早期故障。

3)热失控早期阶段：通过多元信号的时空关联交叉验证，从复杂工况与噪声干扰中剥离热失控先兆信号，实现提前15分钟以上的精准预警，为应急处置争取宝贵窗口。

图4.西清能源储能电站三级主动防控体系

该体系的底层支撑，源于西清能源在数据、算法与工程化上的五项关键技术突破：

1)三位一体多元数据基座：针对故障样本稀缺的长尾分布难题，西清构建了“工程-实验-仿真”三位一体的数据基座：基于多年积累的GWh级储能电站实际运行数据，从海量数据中筛选异常样本，并进行专家级的人工标注；通过破坏性实验与老化实验获取极端故障与全生命周期老化失效数据；利用高精度多物理场仿真，模拟内短路等难以复现的故障。通过全方位交叉互补的数据基座，确保AI模型在工业场景下的有效性。

图5.西清能源三位一体多元数据基座

2)海量数据实时智能融合与处理架构：面对现场数据质量差、实时性要求高的挑战，构建了基于AI的“异常检测-噪声过滤-缺失值修复”三级治理机制，以及“实时流处理+批量计算”融合架构，对现场海量数据进行高效批量治理，实现TB级数据的实时预警与深度挖掘。

图6.西清能源海量数据智能融合治理

3)物理机理与多元AI双驱动数值分析内核:摒弃单纯AI“黑箱”模型，采用物理机理与数据模型双驱动技术路线。其核心是采用物理信息神经网络等先进算法，将等效电路、电化学、热力学等物理模型作为约束项嵌入AI损失函数，使AI推理既遵循物理规律，又能捕捉动态变化，实现可信的物理推理。

图7. “物理机理+多元AI”双驱动内核

4)大小模型协同的主动安全智能体:构建“内外解耦，大小模型融合协同”的工业级智能体架构。内层由“物理机理+多元数值AI模型”构成，负责实时计算与风险识别;外层则构建领域增强的垂直行业大模型，深度融合故障特征与专家知识库，负责深度推理与自然语言交互。当内层发现异常后，外层可进行深度诊断，实现风险隐患的“超前预警、深度溯源、智能运维”。

图8.大小模型协同主动安全智能体

5)多智能体协同的智能运维闭环：构建“诊断-策略-交互”多智能体协同架构。其中，故障根因诊断智能体具备专家级“联合会诊”能力，通过多维验证与逻辑推理，穿透表象直达深层物理根因；运维知识与策略智能体作为“数字助手”，可依据具体故障诊断结果自主生成步骤级的专属SOP并提示风险。该智能体协同架构可实现从故障精准溯源到自动生成处置方案及评估报告的完整闭环，驱动运维从“人工响应”转向“智能决策”。

图9.多智能体协同智能运维闭环

4.落地成效：三大应用场景实现全域覆盖

梁惠施提到，目前，西清能源技术体系已形成三种核心工程应用形式，服务于不同场景需求：

站端在线风险监测系统：独立部署于储能场站，通过在线数据分析实现设备状态实时评估与早期预警，并支持一键生成安全报告。已应用于众多新建及在运大型储能电站。

图10.站端在线风险监测系统功能

广域大数据安全监控平台：面向能源集团与主管部门，提供“集控站+场站端”协同的统-监管平台。目前已在国内某省落地应用，接入78座储能电站，实现共计592.136万千瓦/1195.44万千瓦时储能资源的集约化管理，提供全省储能资源的广域态势总览、一站一档、AI诊断与闭环管理。

图11.广域大数据安全监控平台功能

移动便携式安全检测装置：西清能源针对定期安全评估的需求，研发了非侵入式移动检测设备。该装置以前期全国5.8GWh在运场站的离线数据定期评价为技术基础，只需短时接入现场数据，即可利用内置AI算法与大模型，在不停机情况下完成全维度安全评估并自动生成报告，该装置采用“数据不出站”的本地化处理方式，支持多厂家BMS的零配置接入，通过内置的轻量化高算力AI引擎进行全维度的安全评估，并生成标准化的评估报告，将安全督导从“人治”推向“数治”。

图12.移动便携式安全检测装置

截至目前，北京西清能源的AI储能安全解决方案已在内蒙古、山东、重庆等多地实现规模化落地，累计守护储能装机容量突破33.6GWh，单站最大监测容量超2GWh，构建了覆盖电池全生命周期的智能化主动防御体系。

最后，梁惠施郑重指出：储能产业迈向高质量未来，安全是不可动摇的基石。依托深厚的工程实践，北京西清能源已验证，人工智能正是推动储能电站从“被动防护”向“主动智能”演进的核心引擎。我们正以坚实的技术支撑，赋能更安全、更智慧的能源新生态。

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