主动安全预警技术 储能电站走向“主动防御”

作者 | 石琳琳

 

工业和信息化部等八部门日前联合印发《新型储能制造业高质量发展行动方案》,提出重点攻关全生命周期多维度安全技术,并对主动安全预警技术提出要求,支持基于数字孪生和人工智能技术开展新型储能安全预警技术攻关。旨在应对储能行业由低价竞争引发的“低质减配”安全问题,引导行业重回“高安全,高可靠,高价值”健康赛道,树立储能行业安全底线。

储能电站的主动安全预警技术主要用于实现前置预警,避免热失控。以储能电站运行数据为基础,AI技术通过对运行数据的实时监控和分析,提前发现潜在故障并进行预警,减少非计划停机时间,提高系统可靠性,同时人工智能通过预测性维护可提升储能系统电池寿命,降低运维成本。

储能电站高速发展的必然选择

我国新型储能保持快速发展态势,截至2024年底,全国已建成投运新型储能项目累计装机规模达7376万千瓦/1.68亿千瓦时,展望2025年,新型储能累计装机将突破一亿千瓦。新型储能电站逐步呈现集中式、大型化趋势,截至2024年底,10万千瓦及以上项目装机占比高达62.3%。大容量储能电芯的加速量产、储能电站单体规模不断扩大,系统复杂程度的大大提升对储能安全提出了更为严格的要求。

储能系统的安全性是其发展过程中的关键制约因素,主要原因在于电池运行过程中存在安全失效,进而触发热失控,。因此,电池的运行工况和健康状态需要持续地监测、诊断和管理,以防止电池性能劣化和故障加剧。为提高大型化储能电站安全稳定运行水平,基于人工智能的主动安全预警技术应运而生,从电池安全状态的实时评价和预测入手,跟踪电池本体及运行条件等多因素耦合作用的长期演化特性,对储能系统的早期故障进行识别和预警,从而扼杀可能造成电站安全风险的不利因素。

主动安全技术推动安全防控技术革新

储能电站的安全防控技术包括本征安全、被动安全和主动安全三道防线。本征安全是指电池本体的安全性,从源头降低事故发生概率。被动安全围绕事故发生后的应急处理措施,当消防设施启动时已无法避免财产损失。相较于被动安全技术,主动安全预警是更为前置的“安全防线”,通过主动防控从源头降低电池系统的安全事故风险。

主动安全技术的研究从基于信号特征的安全预警方法开始,基于传感器直接采集原始物理信号,通过温度、电压、气体种类与浓度、膨胀力等多种信号融合,全面监测电池状态并实现早期预警,但该技术基于设定阈值输出预警信号,对于传感器的可靠性要求较高。

基于模型的安全预警技术主要考虑电池的负载条件、材料性能以及降解机理,以某种具体的失效诱因作为检测目标实现对电池状态的预测,其中过充电、过放电的检测较为简单,已成为现有电池管理系统(BMS)的基本功能。

基于数据驱动的安全预警技术不考虑具体的失效诱因,通过大数据和统计分析来捕捉异常信号,机器学习方法具备强大的拟合能力,可适用于具备复杂数据出力能力的储能系统场景。

基于数据—模型混合驱动的安全预警技术通过多种方法的叠加来提升模型效果、提高技术可靠性以及扩展算法应用场景。其中,多级安全预警策略通过将电池主动预警监测、电池热管理安全技术及消防系统优化整合,实现对储能系统安全隐患提前预警、分级管控的目的,成为储能系统安全管理的主要发展趋势。

企业发力打造高安全储能产品

随着储能系统集采中标价格的大幅下降,储能安全投入成本也在不断压缩,投运后的系统安全问题成为业界关注的焦点。为应对这一问题,头部企业纷纷聚焦“AI+储能”,推出主动安全预警技术产品,为行业的健康发展保驾护航。

2024年4月阳光电源发布了iSolar BPS电芯预诊断产品,作为行业内首个电芯预诊断系统,产品深度融合电力电子、电化学和AI技术,通过Gene Safe算法集群和AI超算平台的强大支持,可实现提前7天一致性预警、100小时内短路预警和提前1小时热失控预警的三级预警。同年10月,iSolarBPS成为行业中首个通过CGC/GF246:2024储能电池安全预警与诊断评估认证的产品。该技术已在山东省枣庄市台阳独立储能电站二期项目中应用,实现对全站电芯的实时自动监测。

2024年4月科华数能推出新一代S³-E Station智慧液冷储能系统,深度融合科华数能全栈式高安全管控技术,其中储能智慧运维系统依靠实验室测试与电站实际运行的海量数据,给予自研模型算法库,实现储能电站全生命周期内的健康状态评估、劣化测试与剩余寿命预测。

今年1月,大连化物所联合双登集团联合发布了最新一代智能电池管理系统“电池数字大脑PBSRD Digit2.0”,通过将人工智能算法与电池管理技术相结合,不仅能够实现精准的电池健康监测与故障预测,还通过AI驱动的智能分析将预警时效从传统的分钟级别提高至天级,这一技术已成功应用于多个储能系统云端平台。

近日,美国、英国、德国相继发生储能火灾,让储能安全问题再次引发社会关注。安全是储能发展的基石,随着AI技术与储能的深度融合,进一步优化储能产品的全生命周期管理,必将成为储能安全“破局”的重要手段。

来源:风光储融合

2025-03-04 17:37