西清能源杨代铭：AI技术构建高效储能安全解决方案

10月10-12日，由中国电池工业协会主办的IBIE2025电池博览会同期会议2025中国国际电池应用大会暨第三届中国国际新型储能发展峰会在深圳召开。北京西清能源科技有限公司特聘专家杨代铭，分享了《储能电站主动安全预警及智能运维系统》的演讲报告。

近年来，储能行业迎来快速发展期，但安全问题始终是制约行业高质量推进的关键瓶颈。西清能源依托核心团队深厚的电力系统背景，融合人工智能与电池科学技术，在储能主动安全领域取得突破性成果，为行业安全发展提供了高效解决方案。

深耕主动安全领域，提前布局抢占技术先机

西清能源的核心团队大多源自清华大学电机系，在电力系统、变电站等领域积累了丰富经验，业务版图涵盖数据、人工智能和电池科学等关键领域。早在2018年，团队便前瞻性地聚焦储能电池安全问题，开展主动安全技术研发，这一举措较国内多项相关政策发布时间更早，为技术沉淀与实践应用赢得了宝贵先机。

“安全是储能行业的生命线。”杨代铭表示，团队在产业链上下游开展全面安全工作：针对电芯重点提升本质安全，在消防环节聚焦电池着火预警响应与快速联动，而主动安全工作的核心在于“防患于未然”，通过提前报警避免事故发生，为客户提供更具保障的选择。

直击四大行业痛点，AI技术构建高效解决方案

当前储能行业在安全领域面临诸多挑战：一是工况复杂，不同地区、电芯及应用场景带来多样化问题；二是故障诊断与安全判断多基于简单阈值，精准度不足；三是运维模式粗放，“事后补救”为主，缺乏主动预防；四是定期运维工作量大、效果有限，导致电池状态评估不准确。

针对这些痛点，西清能源跳出传统工具开发的局限，将人工智能作为核心串联纽带。“无论是Python、C语言还是Java开发的工具，本质都是通过数据分析解决问题，但AI能显著降低应用门槛。”杨代铭介绍，团队以大模型底座为基础，结合前期科研成果，实现模型对数据的快速调用，助力运维人员高效掌握系统健康状态。

定量数据案例印证了技术的实用价值：此前运维采用实时监控，问题分析每周需耗费56小时，而通过自动化数据处理技术，这一时间大幅缩短至12小时/周，效率提升近75%。在成本控制方面，以100MWh和200MWh系统为例，借助大模型主动安全分析，一年可节约人员及工具投入成本约200万元，显著缩短储能站投资回报周期。

三大关键技术突破，筑牢安全防护网

深入的电池机理研究是技术创新的基石。西清能源通过数据分析结果，结合机理进行仿真与判断，构建了三大关键技术体系：

一是适应复杂工况的储能电池健康状态在线评估技术。采用深度学习与物理模型双驱动模式，物理模型涵盖电池电化学模型和等效模型，结合SOH在线标定与迁移学习技术，解决实验室结果向现场应用的转化难题。目前，SOH估算标定MAPE（平均绝对百分比误差）约为0.76，精度处于行业领先水平。

二是电池早期故障检测技术。融合故障机理与神经网络混合模型，在故障诊断早期实现可量化指标表征。针对复杂工况下的阈值调整问题，通过神经网络模型解决复杂机理难题，应用效果显著。例如在内蒙古某电厂项目中，成功检出内短路案例，不仅能从曲线中发现异常，更能在多维数据中精准识别异常电池；同时可通过数据分析筛选传感器问题导致的电池异常衰减，避免误判。

三是深度故障诊断及智能主动运维策略生成技术。基于Deepseek大模型应用，将原有开发模型、分析及异常检出技术升级为深度故障诊断能力，可判断异常检出原因，识别度较以往大幅提高。相关技术已集成至储能主动安全监测及预警系统，实现在线与离线分析功能，目前已在多个电站落地应用。

工程应用广泛落地，标准制定引领行业规范

在工程部署方面，西清能源储能主动安全系统采用安全分区的独立部署方式，在5区独立部署数据采集服务器，经正向隔离将数据传输至IV区独立部署的存储和应用服务器，确保系统运行安全可靠。该系统适用于各类储能应用场景，可全面实现在线监测与安全预警。

在应用成效上，基于离线数据分析的定期安全检测模式已发挥重要作用。今年，开展全国设备安全体检活动，基于离线历史云数据分析的储能电站安全评估已完成3.6GWh规模。针对200MWh系统、20万检定数据等庞大工作量，系统通过自动化处理从多维度生成体检报告，包含结论及曲线图片，大幅提升评估效率。同时，团队还能根据检出问题提示后续管控措施，为储能电站安全监督工作提供有力支撑。

标准制定方面，近两年来西清能源积极参与安全运行导则等相关标准的制定工作，明确了储能电站体检时机、数据采集范围及数据反映问题等关键内容，为行业规范化发展贡献力量。

合作展望：开放共赢，共推储能安全新发展

目前，西清能源在储能安全领域已形成健康体检、团体标准制定及全新应用模式探索三大核心业务板块，并取得多项成果落地。未来，公司将持续深化技术创新，秉持开放合作态度，欢迎行业同仁前来咨询合作，共同推动储能行业安全、高效、可持续发展。