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近年來(lái)，全球儲能裝機規模持續攀升，但安全事故卻成為行業(yè)發(fā)展健康道路上揮之不去的陰影。國際能源署數據顯示，近三年全球儲能事故年均增長(cháng)47%，其中熱失控導致的火災占事故總量的82%。面對這一嚴峻形勢，行業(yè)探索了從本征安全優(yōu)化到早期診斷、消防系統升級等多元化路徑，但如何實(shí)現從“被動(dòng)防御”到“主動(dòng)治理”的跨越，仍是待解難題。‌

儲能電站的安全防線(xiàn)為何頻頻失守？事故分析表明，電池性能的梯度衰減、電芯離散性擴大及隱性失效因子累積等問(wèn)題，往往在傳統BMS電池管理系統的監控盲區中持續惡化。如何突破被動(dòng)式安全管控模式？《黃帝內經(jīng)》中“上工治未病”的千年中醫智慧，恰為儲能安全提供了啟示：消防僅屬減災手段，真正的破局之道在于構建源頭預防機制。這一洞察，也是弘正儲能安全技術(shù)研發(fā)的核心思路。

創(chuàng )新成果落地：外掛式AI電池安全智能診斷預測裝置

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在2025年ESIE儲能?chē)H峰會(huì )上，弘正儲能憑借“外掛式AI電池安全智能診斷預測裝置”斬獲國際儲能創(chuàng )新大賽TOP10獎項。該產(chǎn)品作為BMS 2.0系統的邊緣端創(chuàng )新成果，成功突破傳統BMS被動(dòng)監測的局限，通過(guò)構建電芯級異常預警、系統級態(tài)勢感知的多層防護體系，實(shí)現了儲能安全管理的技術(shù)躍遷，其創(chuàng )新路徑獲得國際權威機構的高度認可。

弘正儲能BMS研發(fā)總監文青武在接受記者采訪(fǎng)時(shí)表示，該產(chǎn)品融合了多物理場(chǎng)耦合建模與高維數據特征提取技術(shù)，通過(guò)植入云端協(xié)同的壽命預測算法和自適應主動(dòng)均衡控制策略，可在線(xiàn)解析電池組內部極化特性、析鋰傾向等隱性失效因子，有效抑制電芯參數離散化趨勢，將電池組循環(huán)壽命延長(cháng)約8%。

技術(shù)縱深：云-邊-端協(xié)同的智能防護網(wǎng)‌

安全是儲能的基石，也是弘正儲能技術(shù)創(chuàng )新的首要關(guān)注點(diǎn)，公司創(chuàng )新性地將中醫“治未病”的預防思想植入儲能安全技術(shù)研發(fā)，依托多年數字化儲能技術(shù)積淀推出了BMS 2.0系統，通過(guò)構建“動(dòng)態(tài)監測-智能診斷-主動(dòng)干預”的安全閉環(huán)，著(zhù)力破解復雜工況下微觀(guān)隱患精準識別的技術(shù)難題，其核心運行邏輯可拆解為三大技術(shù)引擎：
‌1. 全域感知與實(shí)時(shí)監測‌
弘正儲能BMS 2.0通過(guò)內嵌的7M（電壓、電流、溫度、內阻、壓力、氣體、顆粒）多維度感知系統，以毫秒級頻率捕獲電芯微觀(guān)狀態(tài)參數，覆蓋從電化學(xué)特性到機械形變的全面監測。借助邊緣端異構計算架構與高頻紋波注入技術(shù)，系統能夠在線(xiàn)解析電池極化特性，精準識別傳統BMS難以察覺(jué)的隱性失效因子。

‌2. 智能診斷與預測網(wǎng)絡(luò )‌
在邊緣側，系統采用“端-邊AI雙層故障診斷算法”，通過(guò)故障打分閥值和聚類(lèi)兩種方式，雙層故障診斷算法模型識別微短路、低容量、連接線(xiàn)故障等多種故障類(lèi)型，為運維提供精細化指導。與此同時(shí)，云端構建的數字孿生模型融合機理分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法，實(shí)現三重預測能力躍遷：
（1）熱失控預警：基于無(wú)監督算法的深度學(xué)習建立電芯級熱失控檢測模型，實(shí)現溫度分鐘級預警，預警信號直接觸發(fā)三級保護動(dòng)作。此外，該模型還具備云端自學(xué)習功能，基于異常數據庫的積累，持續優(yōu)化預警模型準確率，并及時(shí)同步至本地端。
（2）壽命精準估算：通過(guò)LSTM深度學(xué)習算法+特征工程建立單電芯級健康狀態(tài)預測模型，結合溫度、內阻，電壓等多參數融合分析，實(shí)現單電芯SOH預測誤差不超過(guò)1.5%。
（3）‌系統級安全態(tài)勢感知‌：實(shí)時(shí)追蹤電池組電壓均衡度、溫度梯度等參數，動(dòng)態(tài)生成安全邊界控制策略。

3.動(dòng)態(tài)均衡與主動(dòng)修復
在電池系統的全生命周期中，單體電芯的“健康差異”如同多米諾骨牌，可能引發(fā)連鎖式效能衰減。弘正儲能采用介入式主動(dòng)均衡，實(shí)現對容量、內阻、溫度離散度的三維協(xié)同優(yōu)化,通過(guò)實(shí)時(shí)監測電芯微觀(guān)參數，系統以能量轉移方式補償差異，使儲能系統放電深度提升 2%左右。

此外，該系統還可以對析鋰風(fēng)險進(jìn)行監測和主動(dòng)修復。當系統監測到析鋰量超安全閾值或充放電循環(huán)達500次時(shí)，修復模塊即刻啟動(dòng)特定高頻微電流脈沖，激發(fā)電芯內部離子重分布，有效抑制鋰枝晶生長(cháng)。實(shí)驗數據顯示，經(jīng)修復處理的電芯，析鋰風(fēng)險降低70%左右，真正實(shí)現“治未病”的安全防護理念。

‌閉環(huán)管理：從數據到?jīng)Q策的智能進(jìn)化‌

DeepSeek作為先進(jìn)的人工智能平臺，在儲能安全與智慧運維等方面具有廣闊應用前景。弘正儲能通過(guò)在云-邊端融合DeepSeek大模型深度推理與知識圖譜技術(shù)，實(shí)現了對設備狀態(tài)異常的部件級故障診斷及智能主動(dòng)運維策略生成，提升儲能電站運維工作的智能化水平，有效保障儲能電站全生命周期的安全運行。

DeepSeek的介入重塑了人機協(xié)作范式，其推理引擎可實(shí)時(shí)解析電池運行數據流，自動(dòng)生成涵蓋運行信息、一致性診斷、性能診斷、潛在風(fēng)險診斷與預測等維度的可視化安全診斷報告。此外，AI技術(shù)還能夠通過(guò)持續學(xué)習電池故障案例形成的認知模型，動(dòng)態(tài)優(yōu)化診斷邏輯。當新型故障模式出現時(shí)，系統能在24小時(shí)內自主更新知識圖譜并生成應對策略，推動(dòng)儲能系統運維模式從“經(jīng)驗驅動(dòng)”轉向“知識驅動(dòng)”。

在談及安全成本戰略時(shí)，文青武強調：“我們的技術(shù)內核在于將電池管理從‘被動(dòng)響應’升級為‘主動(dòng)調控’。通過(guò)‘云-邊-端’三級算力的精準分工，讓每顆電芯都處于最佳健康狀態(tài)，這是實(shí)現儲能系統全生命周期價(jià)值最大化的底層邏輯。”該技術(shù)架構突破了傳統安全治理框架，將行業(yè)主流的硬件堆砌式被動(dòng)防護，革新為基于智能預測的主動(dòng)防御體系，開(kāi)創(chuàng )了從成本投入向資產(chǎn)增值的范式躍遷。

行業(yè)擔當：弘正儲能安全戰略圖景‌

在儲能產(chǎn)業(yè)加速邁向規?；?、智能化的時(shí)代，安全不僅是底線(xiàn)，更是決定行業(yè)未來(lái)的核心命題。正如弘正儲能董事長(cháng)封安華所揭示的產(chǎn)業(yè)辯證法：安全不是成本，而是資產(chǎn)增值的杠桿支點(diǎn)。當每顆電芯都成為收益創(chuàng )造的可靠載體，安全便不再是束縛行業(yè)發(fā)展的緊箍咒，而是驅動(dòng)儲能產(chǎn)業(yè)跨越式進(jìn)化的助力。

作為業(yè)內首批堅定走3S全棧自研路線(xiàn)的儲能企業(yè)，弘正儲能將“預測為主，防消結合”安全理念深植于技術(shù)底層，依托BMS、PCS、EMS核心部件到系統集成的全鏈路自主掌控能力，構建起覆蓋技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品設計、生產(chǎn)制造與場(chǎng)景應用的「全域防控安全觀(guān)」，實(shí)現電芯級實(shí)時(shí)追蹤、模組級動(dòng)態(tài)平衡、系統級聯(lián)防聯(lián)控，在保障系統可靠性的同時(shí)，通過(guò)能效優(yōu)化與全生命周期價(jià)值管理，達成安全防護與運營(yíng)效益的動(dòng)態(tài)平衡。
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儲能安全的破局之路，本質(zhì)是技術(shù)創(chuàng )新與產(chǎn)業(yè)思維的深度共振。唯有以創(chuàng )新技術(shù)洞察隱患于未萌，用系統思維重構安全防線(xiàn)，方能在微觀(guān)失效因子與宏觀(guān)風(fēng)險傳導間建立阻斷屏障，讓安全治理從末端消防轉向源頭免疫，最終驅動(dòng)儲能產(chǎn)業(yè)在“防”與“治”的辯證統一中實(shí)現可持續發(fā)展——這既是穿越安全周期律的底層密碼，更是行業(yè)從規模擴張邁向質(zhì)量躍遷的必經(jīng)之路。