近年來，全球儲能裝機規(guī)模持續(xù)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(shù)據(jù)顯示，近三年全球儲能事故年均增長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(tǒng)升級等多元化路徑，但如何實現(xiàn)從“被動防御”到“主動治理”的跨越，仍是待解難題。‌

儲能電站的安全防線為何頻頻失守？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題，往往在傳統(tǒng)BMS電池管理系統(tǒng)的監(jiān)控盲區(qū)中持續(xù)惡化。如何突破被動式安全管控模式？《黃帝內(nèi)經(jīng)》中“上工治未病”的千年中醫(yī)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(gòu)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儲能國際峰會上，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(tǒng)的邊緣端創(chuàng)新成果，成功突破傳統(tǒng)BMS被動監(jiān)測的局限，通過構(gòu)建電芯級異常預警、系統(tǒng)級態(tài)勢感知的多層防護體系，實現(xiàn)了儲能安全管理的技術(shù)躍遷，其創(chuàng)新路徑獲得國際權(quán)威機構(gòu)的高度認可。

弘正儲能BMS研發(fā)總監(jiān)文青武在接受記者采訪時表示，該產(chǎn)品融合了多物理場耦合建模與高維數(shù)據(jù)特征提取技術(shù)，通過植入云端協(xié)同的壽命預測算法和自適應主動均衡控制策略，可在線解析電池組內(nèi)部極化特性、析鋰傾向等隱性失效因子，有效抑制電芯參數(shù)離散化趨勢，將電池組循環(huán)壽命延長約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，公司創(chuàng)新性地將中醫(yī)“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(shù)字化儲能技術(shù)積淀推出了BMS 2.0系統(tǒng)，通過構(gòu)建“動態(tài)監(jiān)測-智能診斷-主動干預”的安全閉環(huán)，著力破解復雜工況下微觀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. 全域感知與實時監(jiān)測‌
弘正儲能BMS 2.0通過內(nèi)嵌的7M（電壓、電流、溫度、內(nèi)阻、壓力、氣體、顆粒）多維度感知系統(tǒng)，以毫秒級頻率捕獲電芯微觀狀態(tài)參數(shù)，覆蓋從電化學特性到機械形變的全面監(jiān)測。借助邊緣端異構(gòu)計算架構(gòu)與高頻紋波注入技術(shù)，系統(tǒng)能夠在線解析電池極化特性，精準識別傳統(tǒng)BMS難以察覺的隱性失效因子。

‌2. 智能診斷與預測網(wǎng)絡‌
在邊緣側(cè)，系統(tǒng)采用“端-邊AI雙層故障診斷算法”，通過故障打分閥值和聚類兩種方式，雙層故障診斷算法模型識別微短路、低容量、連接線故障等多種故障類型，為運維提供精細化指導。與此同時，云端構(gòu)建的數(shù)字孿生模型融合機理分析與神經(jīng)網(wǎng)絡算法，實現(xiàn)三重預測能力躍遷：
（1）熱失控預警：基于無監(jiān)督算法的深度學習建立電芯級熱失控檢測模型，實現(xiàn)溫度分鐘級預警，預警信號直接觸發(fā)三級保護動作。此外，該模型還具備云端自學習功能，基于異常數(shù)據(jù)庫的積累，持續(xù)優(yōu)化預警模型準確率，并及時同步至本地端。
（2）壽命精準估算：通過LSTM深度學習算法+特征工程建立單電芯級健康狀態(tài)預測模型，結(jié)合溫度、內(nèi)阻，電壓等多參數(shù)融合分析，實現(xiàn)單電芯SOH預測誤差不超過1.5%。
（3）‌系統(tǒng)級安全態(tài)勢感知‌：實時追蹤電池組電壓均衡度、溫度梯度等參數(shù)，動態(tài)生成安全邊界控制策略。

3.動態(tài)均衡與主動修復
在電池系統(tǒng)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均衡，實現(xiàn)對容量、內(nèi)阻、溫度離散度的三維協(xié)同優(yōu)化,通過實時監(jiān)測電芯微觀參數(shù)，系統(tǒng)以能量轉(zhuǎn)移方式補償差異，使儲能系統(tǒng)放電深度提升 2%左右。

此外，該系統(tǒng)還可以對析鋰風險進行監(jiān)測和主動修復。當系統(tǒng)監(jiān)測到析鋰量超安全閾值或充放電循環(huán)達500次時，修復模塊即刻啟動特定高頻微電流脈沖，激發(fā)電芯內(nèi)部離子重分布，有效抑制鋰枝晶生長。實驗數(shù)據(jù)顯示，經(jīng)修復處理的電芯，析鋰風險降低70%左右，真正實現(xiàn)“治未病”的安全防護理念。

‌閉環(huán)管理：從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的智能進化‌

DeepSeek作為先進的人工智能平臺，在儲能安全與智慧運維等方面具有廣闊應用前景。弘正儲能通過在云-邊端融合DeepSeek大模型深度推理與知識圖譜技術(shù)，實現(xiàn)了對設備狀態(tài)異常的部件級故障診斷及智能主動運維策略生成，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，其推理引擎可實時解析電池運行數(shù)據(jù)流，自動生成涵蓋運行信息、一致性診斷、性能診斷、潛在風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)還能夠通過持續(xù)學習電池故障案例形成的認知模型，動態(tài)優(yōu)化診斷邏輯。當新型故障模式出現(xiàn)時，系統(tǒng)能在24小時內(nèi)自主更新知識圖譜并生成應對策略，推動儲能系統(tǒng)運維模式從“經(jīng)驗驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“知識驅(qū)動”。

在談及安全成本戰(zhàn)略時，文青武強調(diào)：“我們的技術(shù)內(nèi)核在于將電池管理從‘被動響應’升級為‘主動調(diào)控’。通過‘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)，這是實現(xiàn)儲能系統(tǒng)全生命周期價值最大化的底層邏輯。”該技術(shù)架構(gòu)突破了傳統(tǒng)安全治理框架，將行業(yè)主流的硬件堆砌式被動防護，革新為基于智能預測的主動防御體系，開創(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(zhàn)略圖景‌

在儲能產(chǎn)業(yè)加速邁向規(guī)?；?、智能化的時代，安全不僅是底線，更是決定行業(yè)未來的核心命題。正如弘正儲能董事長封安華所揭示的產(chǎn)業(yè)辯證法：安全不是成本，而是資產(chǎn)增值的杠桿支點。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(qū)動儲能產(chǎn)業(yè)跨越式進化的助力。

作為業(yè)內(nèi)首批堅定走3S全棧自研路線的儲能企業(yè)，弘正儲能將“預測為主，防消結(jié)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(tǒng)集成的全鏈路自主掌控能力，構(gòu)建起覆蓋技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品設計、生產(chǎn)制造與場景應用的「全域防控安全觀」，實現(xiàn)電芯級實時追蹤、模組級動態(tài)平衡、系統(tǒng)級聯(lián)防聯(lián)控，在保障系統(tǒng)可靠性的同時，通過能效優(yōu)化與全生命周期價值管理，達成安全防護與運營效益的動態(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(tǒng)思維重構(gòu)安全防線，方能在微觀失效因子與宏觀風險傳導間建立阻斷屏障，讓安全治理從末端消防轉(zhuǎn)向源頭免疫，最終驅(qū)動儲能產(chǎn)業(yè)在“防”與“治”的辯證統(tǒng)一中實現(xiàn)可持續(xù)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(guī)模擴張邁向質(zhì)量躍遷的必經(jīng)之路。