储能电池早期安全预警和诊断系统入选《2025新型储能关键技术应用及高价值案例汇编》
随着能源转型进程的加速推进，新型储能成为全球能源产业竞争的重要方向，迎来新的战略机遇与挑战。2025年我国政府工作报告明确将“新型储能”列为快速发展的新兴产业之一，并强调其作为国家能源战略转型的重要支撑作用。在新型储能产业爆发式发展的背景下，国家储能技术产教融合创新平台（华北电力大学）、华北电力大学技术转移转化中心、中关村华电能源电力产业联盟联合多家单位共同组织编制《2025新型储能关键技术应用及高价值案例汇编》（以下简称《汇编》），旨在助力行业突破关键技术、完善应用模式，为建设新型能源体系筑牢根基。
《汇编》聚焦新型储能多元技术领域，系统梳理了锂离子电池、液流电池、压缩空气储能、氢储能等主流技术路线的关键进展，从材料创新、性能优化到成本控制，清晰呈现各技术的迭代方向与突破难点。同时，《汇编》特别收录了部分高校及科研院所的前沿技术成果，覆盖储能系统整体性规划、关键材料、装备研发、运行控制等方向，搭建起实验室创新与产业应用的衔接桥梁，助力科研成果加速转化。
清华四川能源互联网研究院智慧微电网研究所、北京西清能源科技有限公司联合研发的储能电池早期安全预警和诊断系统入选《汇编》。
本案例针对电化学储能电站规模化发展对于安全运行的迫切需求，通过对储能电站海量运行数据的在线分析和挖掘，研究适应复杂工况的锂离子电池健康状态在线评估方法，提出从电芯级到电站级的典型故障早期识别及预警方法，并在此基础上开发一套包含安全状态评估、故障在线预警策等功能的储能电站安全风险运行监测及智能预警系统（以下简称系统），通过及时识别、排除风险隐患，避免储能电站发生火灾或爆炸等重大安全事故，大大提高储能电站的安全性。通过项目成果的推广，有利于为解决当前困扰储能行业的安全运行问题输出科学可行方案，进一步推动双碳背景下储能电站的大规模应用。
本项目具有三大创新性，一是基于深度学习与机理双驱动，构建适应复杂工况的储能电池健康状态在线评估方法；二是构建基于物理约束GAT混合模型的电池早期故障检测模型；三是DeepSeek及知识图谱融合下的深度故障诊断及智能主动运维策略生成。
项目研究成果的示范与推广应用，将有效弥补现有储能电站监控系统在储能电站安全预警和智能运维方面的不足，大幅降低储能系统发生严重事故的风险，具备较为突出的经济效益，体现在：通过实时评估电池寿命衰减情况，推荐更合理的充放电策略，提高电池循环寿命5%以上，增加项目整体收益率；通过自动缺陷识别定位与智能工单，提升运维处置操作准确性，巡检人工替代率达到50%，操作时间减少60%；通过对系统早期故障进行监测预警，使得问题能够快速处置，避免出现因较大事故隐患导致的停运检修，并由此减少事故停运带来的营收损失。
