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      主動安全預警技術 儲能電站走向“主動防御”

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      作者 | 石琳琳

      工業和信息化部等八部門日前聯合印發《新型儲能制造業高質量發展行動方案》,提出重點攻關全生命周期多維度安全技術,并對主動安全預警技術提出要求,支持基于數字孿生和人工智能技術開展新型儲能安全預警技術攻關。旨在應對儲能行業由低價競爭引發的“低質減配”安全問題,引導行業重回“高安全,高可靠,高價值”健康賽道,樹立儲能行業安全底線。

      儲能電站的主動安全預警技術主要用于實現前置預警,避免熱失控。以儲能電站運行數據為基礎,AI技術通過對運行數據的實時監控和分析,提前發現潛在故障并進行預警,減少非計劃停機時間,提高系統可靠性,同時人工智能通過預測性維護可提升儲能系統電池壽命,降低運維成本。



      儲能電站高速發展的必然選擇

      我國新型儲能保持快速發展態勢,截至2024年底,全國已建成投運新型儲能項目累計裝機規模達7376萬千瓦/1.68億千瓦時,展望2025年,新型儲能累計裝機將突破一億千瓦。新型儲能電站逐步呈現集中式、大型化趨勢,截至2024年底,10萬千瓦及以上項目裝機占比高達62.3%。大容量儲能電芯的加速量產、儲能電站單體規模不斷擴大,系統復雜程度的大大提升對儲能安全提出了更為嚴格的要求。

      儲能系統的安全性是其發展過程中的關鍵制約因素,主要原因在于電池運行過程中存在安全失效,進而觸發熱失控,。因此,電池的運行工況和健康狀態需要持續地監測、診斷和管理,以防止電池性能劣化和故障加劇。為提高大型化儲能電站安全穩定運行水平,基于人工智能的主動安全預警技術應運而生,從電池安全狀態的實時評價和預測入手,跟蹤電池本體及運行條件等多因素耦合作用的長期演化特性,對儲能系統的早期故障進行識別和預警,從而扼殺可能造成電站安全風險的不利因素。

      主動安全技術推動安全防控技術革新

      儲能電站的安全防控技術包括本征安全、被動安全和主動安全三道防線。本征安全是指電池本體的安全性,從源頭降低事故發生概率。被動安全圍繞事故發生后的應急處理措施,當消防設施啟動時已無法避免財產損失。相較于被動安全技術,主動安全預警是更為前置的“安全防線”,通過主動防控從源頭降低電池系統的安全事故風險。

      主動安全技術的研究從基于信號特征的安全預警方法開始,基于傳感器直接采集原始物理信號,通過溫度、電壓、氣體種類與濃度、膨脹力等多種信號融合,全面監測電池狀態并實現早期預警,但該技術基于設定閾值輸出預警信號,對于傳感器的可靠性要求較高。

      基于模型的安全預警技術主要考慮電池的負載條件、材料性能以及降解機理,以某種具體的失效誘因作為檢測目標實現對電池狀態的預測,其中過充電、過放電的檢測較為簡單,已成為現有電池管理系統(BMS)的基本功能。

      基于數據驅動的安全預警技術不考慮具體的失效誘因,通過大數據和統計分析來捕捉異常信號,機器學習方法具備強大的擬合能力,可適用于具備復雜數據出力能力的儲能系統場景。

      基于數據—模型混合驅動的安全預警技術通過多種方法的疊加來提升模型效果、提高技術可靠性以及擴展算法應用場景。其中,多級安全預警策略通過將電池主動預警監測、電池熱管理安全技術及消防系統優化整合,實現對儲能系統安全隱患提前預警、分級管控的目的,成為儲能系統安全管理的主要發展趨勢。

      企業發力打造高安全儲能產品

      隨著儲能系統集采中標價格的大幅下降,儲能安全投入成本也在不斷壓縮,投運后的系統安全問題成為業界關注的焦點。為應對這一問題,頭部企業紛紛聚焦“AI+儲能”,推出主動安全預警技術產品,為行業的健康發展保駕護航。

      2024年4月陽光電源發布了iSolar BPS電芯預診斷產品,作為行業內首個電芯預診斷系統,產品深度融合電力電子、電化學和AI技術,通過Gene Safe算法集群和AI超算平臺的強大支持,可實現提前7天一致性預警、100小時內短路預警和提前1小時熱失控預警的三級預警。同年10月,iSolarBPS成為行業中首個通過CGC/GF246:2024儲能電池安全預警與診斷評估認證的產品。該技術已在山東省棗莊市臺陽獨立儲能電站二期項目中應用,實現對全站電芯的實時自動監測。

      2024年4月科華數能推出新一代S3-E Station智慧液冷儲能系統,深度融合科華數能全棧式高安全管控技術,其中儲能智慧運維系統依靠實驗室測試與電站實際運行的海量數據,給予自研模型算法庫,實現儲能電站全生命周期內的健康狀態評估、劣化測試與剩余壽命預測。

      今年1月,大連化物所聯合雙登集團聯合發布了最新一代智能電池管理系統“電池數字大腦PBSRD Digit2.0”,通過將人工智能算法與電池管理技術相結合,不僅能夠實現精準的電池健康監測與故障預測,還通過AI驅動的智能分析將預警時效從傳統的分鐘級別提高至天級,這一技術已成功應用于多個儲能系統云端平臺。

      近日,美國、英國、德國相繼發生儲能火災,讓儲能安全問題再次引發社會關注。安全是儲能發展的基石,隨著AI技術與儲能的深度融合,進一步優化儲能產品的全生命周期管理,必將成為儲能安全“破局”的重要手段。

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