5月21日上午，第八届中国西部国际投资贸易洽谈会在重庆开幕。市委书记袁家军出席开幕式并致辞。作为西洽会”主题活动之一，“2026未来储能大会”在重庆国际博览中心N4馆顺利召开。

大会以“技术引领·产贸协同”“未来储能AI及可持续高质量发展”“未来储能人才生态：产教融合与培养”三大板块为核心，汇聚政府领导、院士专家、行业龙头、科研院所与产业链代表300多人，共话新型储能前沿技术、产业趋势、绿色循环与人才体系，全面展现新质生产力发展成果，助力重庆打造全国领先的新型储能产业创新高地。

大会期间，西清能源市场总监牛强受邀参会并做题为《AI赋能储能电站安全运行应用实践》的主题报告。牛强围绕“什么是储能安全的核心底线”“大数据+AI如何破解行业痛点”“安全从‘被动防护’进化到‘会思考的专家大脑’”等前沿话题，给现场300多位行业嘉宾带来了一场干货十足的深度分享。

一、狂奔的产业与隐蔽的“灰犀牛”

数字是诚实的。根据中关村储能产业技术联盟的数据，截至2025年底，我国新型储能装机已飙升至1.36亿千瓦，较“十三五”末增长超过45倍。2025年一年，新增投运66.43吉瓦，同比增幅52%。新型储能，已从能源体系的“配角”跃升为国家六大新兴支柱产业之一。

但另一组数字同样触目惊心：根据CESA储能应用分会产业数据库不完全统计，2025年前九个月，全球35起储能事故中，锂电池占了29起。不完全统计，到2025年底，全球发生储能热失控事件超过100起；而2025年前九个月，全球35起储能事故中，锂电池占了29起，热失控几乎如影随形。中电联发布的2025年储能电站运行数据显示，国内电化学储能电站非计划停运高达1922次，单次平均停运时长超过34小时。一个更值得警惕的信号——投运两年以上的电站，非计划停运次数比新投运电站高出近三成。

这揭示了一个残酷真相：储能产业正以“百米冲刺”的速度狂奔，而安全这道“灰犀牛”，不得不引起大家的关注。

二、底线思维：不求速灭，但求可控

锂电池热失控是内部化学能的自放热过程，一旦燃烧，现有消防灭火技术几乎无法彻底扑灭；即便外部明火被压制，内部高温仍可随时引发复燃。热失控带来的不仅是财产的损失、更有可能危及人身生命安全。因此，在主动防护失效的场景下，消防的目标从“彻底扑灭”转向“损失控制”——防止爆炸、阻断蔓延，避免“火烧连营”的级联灾难，将损失锁定在最小单元。诸多行业头部企业已验证“单柜燃烧、不蔓延”的工程可行性，而国标GB/T 44026-2024与国际标准UL 9540A，均将“阻断热失控传播”列为强制性要求。

那有没有一种方法，在储能电站早期有隐患和异常的时候就及时干预，能够避免储能电站进入到热失控的阶段？2025年初，工信部等八部门联合印发《新型储能制造业高质量发展行动方案》，明确要求发展基于先进算法的故障预判、热失控预警等关键技术。同年，国家发展改革委国家能源局《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》专栏新业态典型应用场景中也明确提出，要构建全生命周期安全等应用体系。AI+储能安全，不再是可选项，而是必答题。

三、范式革命：从“阈值报警器”到“会思考的专家大脑”

传统储能安全监测，本质上是一套“被动响应”体系：阈值触发、声光报警、人工介入。面对早期故障复杂的演化机理、多变工况与高噪声数据，传统储能安全监测误报率高、盲区多、主动性差。

而AI的介入，正在引发一场三层级的范式革命。

早预警——传统手段难以从海量多维参数中识别早期隐患，AI凭借非线性特征提取能力，深度挖掘时序关联，在故障萌芽期便捕捉到趋势性异常。

早诊断——纯物理模型在现场动态工况下适应性不足，而“数据+机理”双驱架构，既能动态捕捉多变量长程依赖，又能以物理方程约束AI推理边界，填补极端工况下的认知缺口。

早处置——传统运维依赖人工经验，效率低、响应慢。深度融合垂直领域大模型与多智能体架构后，系统可针对实际场景智能生成精准运维策略，实现从“发现问题”到“解决问题”的闭环。

从只会尖叫的“报警器”，进化为能够思考、判断、决策的“专家大脑”——这才是AI赋予储能安全的真正价值。

四、技术底座的关键核心

任何可靠的AI系统，都离不开高质量的数据与可解释的模型。西清能源首创的三级主动安全防控体系，建立在核心技术之上。

多维全景数据基座

针对储能安全领域故障样本稀缺、长尾分布覆盖不足的先天缺陷，团队构建了“工程-实验-仿真”三位一体的数据体系：GWh级实际工程数据，经行业专家逐帧人工标注；实验室全周期老化与破坏性试验，获取衰竭全过程；多物理场仿真，模拟枝晶生长、结构失效等极端内短路工况。三者互为校验，构成了AI训练的扎实基础。

“物理机理+多元AI”的双驱动数值分析内核

工业级场景容不得“黑盒”。该技术路线采用“物理机理+人工智能”深度融合的技术路线，解决AI模型在工业级场景中的“黑盒”与可解释性问题。这意味着，AI不再盲目地从数据中寻找统计规律，而是在物理定律划定的框架内进行推理——物理模型锚定安全边界，数据模型捕捉动态变化，两者互为锚点，既提升了精度，也守住了可解释性。

“大小模型协同”的工业级主动安全智能体

以DeepSeek等大模型为“大脑”，叠加专用异常模式识别模型，构建了“诊断-策略-交互”多智能体协同架构。故障根因诊断智能体可穿透表象，进行多维交叉验证，精准定位深层物理根因；运维知识与策略智能体则据此自动生成步骤级专属处置方案，并提示关键风险。从单纯检测到深度溯源，再到智能运维，一条完整的认知闭环就此形成。

五、从实验室到战场：三大应用场景的硬核落地

技术终究要回答一个问题：能用吗？好用吗？

演讲展示了西清能源三个已经规模落地的应用场景。

站端在线风险监测——在储能场站独立部署主动安全系统，利用现有BMS与PCS数据通道，不影响原有监控功能，实现实时状态评估与早期预警。这是最贴近“一线”的哨兵。目前储能主动安全系统覆盖储能容量超过11.6GWh，单站规模达2GWh。

广域大数据安全监管——面向省级或集团级能源主管部门，构建跨地域、大规模的统一监管平台。以已投运的某省级平台为例，78座储能电站（含电源侧20座、电网侧58座）已全部接入，电压等级从20kV到220kV全覆盖。系统实现了“一图总览”全域态势、“一站一档”动态画像、AI专家级深度诊断与运维闭环管理。广东省也已于2026年4月正式发文，将建立专业化数字监管平台，对新型储能电站实施全生命周期监测。

场站定期安全体检——传统检测需停机开舱，成本高、盲区多。基于离线数据分析的储能电站安全体检可在不开舱、不停机条件下，通过短时现场数据采集，完成全维度安全评估。截至目前，该服务已累计评估超过5.8GWh储能电站。在离线检测服务的基础上，今年4月，西清能源发布了全新的移动式储能状态检测仪，将设备与储能场站通讯打通，数据接入后，可直接输出标准化安全评估报告 ，让安全督导工作从“人治”走向“数智”。

图：储能电站安全体检报告样例

图：移动式储能状态检测仪

六、启示：储能产业要从单纯“规模扩张”转向兼顾“质量治理”

当AI开始“思考”电池的剩余寿命、内短路风险与热失控演化路径，储能安全便不再只是一纸消防验收报告，而是一套可感知、可预测、可干预的智能体系。

在国家“双碳”目标与新型电力系统加速构建的大背景下，新型储能的“黄金十年”刚刚启幕。而支撑这场长跑的，不是风口，不是补贴，而是那条不容动摇的底线——安全，永远是1，其余都是后面的0。