《基于“运行大数据分析”的安全预警与智能运维系统》——大唐潜江清洁能源有限公司慧唐储能电站负责人戴迎根

2025年11月14日，大唐潜江清洁能源有限公司慧唐储能电站负责人戴迎根在深圳核博会“AI+核能创新应用场景路演”上发表《基于“运行大数据分析”的安全预警与智能运维系统》主旨报告。

演讲介绍了基于运行大数据分析的钠离子储能电站全方位安全管理体系，重点是安全预警与智能运维系统。该项目针对传统储能监测误差大、预警不足、智能诊断和运维功能缺失等问题，提出三级主动预警防控体系和智能运维方案，并已在多个储能电站应用，具备一定经济和社会效益。

关键点
1. 项目主题（00:01）
演讲者来自大唐湖北公司，介绍的课题是基于运行大数据分析的全方位安全管理体系，具体呈现为安全预警与智能运维系统。

2. 研究背景与行业痛点（00:26）
项目背景包括国家政策引导和行业难点。现有储能电池状态监测方式单一、误差较大，难以及时发现隐患；热失控监测传感器灵敏度差、安装更换复杂；报警系统和差异化控制、故障诊断、检修策略推送等自主运维功能不足，且市场上缺少适用于百兆瓦时钠离子储能电站的安全预警系统经验。

3. 核心关键技术（01:17）
项目提出钠离子储能系统三级主动预警防控体系、安全隐患识别技术和智能运维系统。系统利用电池状态综合评估模型、一致性分析、热失控预警等技术，实现电站运行监测、诊断分析、智能运维，并提升电池健康状态评估、故障识别和预警能力。

4. 电池状态评估与前两级预警（02:27）
创新点之一是建立适用于钠离子新型储能电站复杂工况的电池状态综合评估模型，并构建主动安全预警三级防控体系。一级预警面向储能电站故障早期风险源在线识别，二级预警面向复杂工况下钠电池健康状态分析，用于解决运行人员难以及时发现BMS风险源、电池不一致等安全隐患的问题。

5. 热失控第三级预警（03:21）
第三级预警采用基于联合参数特征的热失控预警算法，针对当前热失控监测参量单一、发现滞后的问题，识别相关热失控征兆并提前预警，为设备停运、隔离和消防争取时间，演讲中提到可争取约二十五分钟提前量。

6. 智能运维体系创新（03:51）
项目研发了钠离子新型储能电站智能运维体系，补足电池一致性分析、故障智能诊断、检修策略推送等功能，提高故障诊断效率和准确性，提升储能电站运行安全性和智能运维水平。演讲中提到在整站几十万级数据前提下，准确性可达到百分之九十以上。

7. 运行数据分析与隐患识别（04:29）
项目基于长周期钠离子储能系统运行数据，研发全站级安全隐患识别技术，实时监测储能系统升压、变流一体机等关键设备健康状态，并设计钠离子充放电一致性分析算法，实现全站级安全隐患识别。

8. 异常诊断与热失控监测模型（04:59）
项目提出基于簇级健康状态的钠离子电池异常诊断技术，分析电池异常缓变型故障机理并建立诊断模型，以识别电池异常衰竭故障；同时研究基于多维故障信号感知融合的钠离子电池热失控预警技术，设计热失控监测模型。

9. 系统研制与示范意义（05:47）
项目研制适用于百兆瓦时钠离子储能电站的故障诊断与安全预警系统，实现关键设备实时监测和主动预警，提高故障诊断能力与智能运维水平，保障储能电站安全稳定运行，并为大唐在钠离子安全领域提供可复制、可推广经验。

10. 经济与社会效益（06:09）
演讲中提到该项目可减少营收损失、节约运维费用，并在寿命周期内增加营收收益；累计新增效益超过一百二十八点三万元。社会效益方面，钠离子储能安全预警和智能运维应用仍处起步阶段，项目对安全稳定运行和技术示范推广具有作用。

11. 项目成果与鉴定（07:08）
项目成果包括实用新型、发明、专利、软著和论文等。演讲中提到该项目通过中国电气工程协会鉴定，整体达到国际先进水平，部分技术达到国际领先水平。

12. 推广应用情况（07:31）
该系统已应用于大唐黔江钠离子五十兆瓦一百兆瓦时项目、大唐湖南耒阳二百兆瓦四百兆瓦时项目、湖北龙岗湖一百兆瓦两百兆瓦时储能电站，在运行中提供早期预警和智能运维功能，发现电池温度异常、簇内一致性差、采样异常等隐患故障。

时间线
00:01 - 开场介绍演讲者身份和项目主题，说明本次展示的是安全预警与智能运维系统。
00:21 - 说明项目介绍框架，并从政策背景、行业痛点和现有系统不足切入研究必要性。
01:17 - 进入总体技术方案，概述三级主动预警、防控体系、安全隐患识别和智能运维能力。
02:27 - 集中讲解难点与创新点，包括电池状态评估模型、三级预警体系以及热失控提前预警能力。
04:29 - 展示效果分析和研发内容，围绕运行数据分析、关键设备监测、电池异常诊断和多维信号融合预警展开。
05:47 - 总结系统研制目标和应用价值，强调适用于百兆瓦时钠离子储能电站并具备可复制推广意义。
06:09 - 介绍社会及经济效益，包括减少营收损失、节约运维费用、增加收益和推动钠离子储能安全技术示范应用。
07:08 - 介绍项目成果、技术鉴定水平和推广应用案例，最后结束演讲。

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AI赋能钠离子储能电站安全预警与智能运维

2025年11月14日，在深圳核博会“AI+核能创新应用场景路演”上，大唐潜江清洁能源有限公司慧唐储能电站负责人戴迎根作了题为《基于“运行大数据分析”的安全预警与智能运维系统》的主旨报告。报告围绕钠离子储能电站运行安全管理，介绍了基于运行大数据分析构建全方位安全管理体系的实践路径，重点展示了通过电池状态评估、一致性分析、热失控预警、故障诊断和运维策略推送，实现储能电站早期风险识别、主动预警和智能运维的技术方案。

该项目的提出源于储能行业安全运行和智能化运维需求的快速提升。随着国家政策持续引导以及集团层面对储能安全要求不断提高，储能电站尤其是新型钠离子储能电站，对运行数据深度挖掘、故障提前识别和运维决策智能化提出了更高要求。传统储能电池监测方式往往依赖单一指标，存在误差较大、评估粗糙、隐患发现滞后等问题；热失控监测传感器也面临灵敏度不足、安装更换复杂、难以实现早期预警等局限。同时，现有报警系统普遍缺乏差异化控制策略、电池一致性分析、智能诊断和检修策略推送能力，市场上也缺少适用于百兆瓦时级钠离子储能电站的成熟安全预警系统，可借鉴经验有限。

针对这些痛点，项目构建了面向钠离子储能系统的三级主动预警防控体系，并以电站长周期运行数据为基础，对储能系统、升压设备、变流设备、一体机等关键设备开展健康状态分析，实现全站级安全隐患识别。系统集成运行监测、诊断分析、一致性分析和智能运维等功能，不仅能够提升故障诊断效率和准确性，也能够推动储能电站从被动报警向主动预警、从人工经验运维向数据驱动运维转变。

项目的重要创新之一，是提出适用于钠离子新型储能电站复杂工况的电池状态综合评估模型。该模型能够更精准地评估电池健康状态，并快速识别电池微短路、异常衰减以及热失控相关征兆。在三级主动预警体系中，一级预警聚焦储能电站故障早期风险源在线识别，帮助运行人员及时发现潜在安全隐患；二级预警面向复杂工况下钠离子电池健康状态分析，识别电池不一致、电池占用等异常状态；三级预警则基于联合参数特征构建热失控预警算法，解决传统热失控监测变量单一、发现滞后的问题。该体系可为设备停运、隔离和消防处置争取约25分钟提前量，对降低安全事故风险具有重要价值。

在技术实现层面，项目研发了基于长周期运行数据分析的全站级安全隐患识别技术，能够实时监测储能系统及关键设备健康状态，并支撑安全预警信息推送。围绕钠离子电池运行特性，项目设计了充放电一致性分析算法，可识别电池一致性差、采样异常、温度异常等隐性故障；同时提出基于簇级健康状态的钠离子电池异常诊断技术，通过分析异常缓变型故障机理，构建诊断模型，实现对电池异常衰减故障的有效识别。针对热失控风险，项目进一步发明基于多维故障信号感知融合的预警技术，通过研究钠离子电池热失控机理和故障征兆，建立热失控监测模型，以多维信号融合提升早期预警能力。

该系统面向百兆瓦时级钠离子储能电站进行研制，能够实现关键设备实时监测，并以主动预警方式提升故障诊断能力和智能运维水平。在整站几十万级数据基础上，系统识别准确率可达到90%以上，补齐了传统运维系统在电池一致性分析、故障智能诊断、检修策略推送等方面的短板，也为大唐在钠离子储能安全领域形成可复制、可推广的技术经验提供了支撑。

从经济效益看，项目预计每年可减少电站营收损失约24.84万元；按十年周期折算，每年平均至少节约运维费用7.44万元；全寿命周期可增加营收收益约960.18万元，折算年均增加营收收益约96.02万元，累计新增效益超过128.3万元。除直接经济收益外，系统通过提前发现隐性故障、优化运维策略和降低安全风险，也有助于提升储能资产全生命周期管理水平。

从社会效益看，钠离子电池储能应用目前仍处于起步阶段，行业研究较多集中在电池制造工艺和正负极材料开发方面，而面向电站运行场景的安全预警与智能运维成功应用相对不足。该项目填补了钠离子储能电站安全预警和智能运维实践应用方面的空白，对保障储能电站安全稳定运行、推动钠离子储能安全预警技术发展具有示范作用，也具备较强的行业复制和推广价值。

项目已形成实用新型、发明专利、软件著作权及论文等成果，并通过中国电机工程学会相关鉴定。鉴定结果显示，项目成果整体达到国际先进水平，部分技术达到国际领先水平。同时，项目完成了相关查询、检测和机构验证工作，为成果可靠性和工程应用价值提供了进一步支撑。

目前，该系统已在大唐黔江钠离子50兆瓦/100兆瓦时储能项目、大唐湖南耒阳200兆瓦/400兆瓦时储能项目、湖北龙岗湖100兆瓦/200兆瓦时储能电站等项目中应用。运行期间，系统已发现电池温度异常、簇内一致性差、采样异常等隐性故障，为电站提供了早期预警和智能化运维支持，有效提升了储能电站运行安全性、故障诊断效率和智能运维水平。