AI将给储能安全带来什么

来源：​中国能源新闻网 时间：2026-07-31 18:56

中国能源新闻网记者 杜明俐

　　随着全球能源转型纵深推进，我国新型电力系统加快构建，叠加AI算力中心、数据中心储能需求激增，新型储能产业发展态势持续向好。但需求高速增长的背后，全球储能火灾事故频发、算力中心储能风险凸显等问题持续发酵，安全已成为产业由规模化扩张向高质量发展转型的必答题。

　　为筑牢产业发展根基，由中关村储能产业技术联盟主办的第六届储能安全研讨会日前在安徽合肥召开，来自政产学研用各界代表齐聚合肥，围绕“AI赋能储能防控，安全筑基行稳致远”主题，共话储能安全之道。与会专家认为，储能安全已从“事后补救”，转向材料、系统、数字、标准、生态协同的全链条系统治理，AI主动防控、多元技术路线、全产业链协同成为三大核心破局方向。

　　安全监管迈入强约束时代

　　中关村储能产业技术联盟数据库统计显示，截至今年6月，我国新型储能累计装机达168.2吉瓦，同比增长58.6%。

　　除了装机容量，我国储能应用场景也日趋丰富。工业和信息化部电子信息司副司长王世江在研讨会上指出，储能产业已形成独立储能、新能源配套、用户调峰等应用格局，覆盖电力系统、工业制造、零碳园区等重点领域，市场化能力大幅度提升。随着市场规模的壮大与应用场景的拓展，安全风险已成为产业高质量发展和可持续发展突出的瓶颈。严守安全发展底线、破解产业安全痛点、规范产业发展秩序是当前储能产业提质增效的重点任务。

　　为此，无论是海外还是国内，都在紧密制定更新、更高、更严苛的规定和准则，在全流程上筑牢安全防线。

　　“随着产品迭代速度的加快和电池容量的持续攀升，储能电站迈入吉瓦时代，加之应用场景不断拓展，安全问题仍然是新型储能行业关注的焦点。”中关村储能产业技术联盟理事长、中国能源研究会储能专委会主任委员陈海生在研讨会上指出，全行业正在积极地构建更加系统、更加严格的安全防线，比如ISO 3941标准新增Class L锂电火灾专属分类，我国也发布了《新型储能电站建设工程质量监督大纲》《电力重大事故隐患判定标准及治理监督管理规定》，标志着储能安全正式走向“强制合规”。

　　AI重构安全防控逻辑

　　本次研讨会达成的最大行业共识是，AI将改写储能安全底层逻辑，推动行业从“事后补救”到“事前预警、事中干预”的范式跃迁。

　　国轩高科储能业务板块副总裁张东升表示，过去储能安全更多依赖硬件隔离、事后消防，侧重于处置明火隐患，电芯内部微短路、热失控前兆等隐形故障难以捕捉，等到冒烟起火，链式扩散已无法逆转。AI将帮助打通储能电池从材料选取、工艺设计到感知、仿真、运维全链条，构建“硬件兜底、智能预判”双层防护体系。

　　加拿大工程院院士、中国科学院大连化学物理研究所研究员陈忠伟对此持相同看法。他指出，当前储能体系应用过程中存在电芯材料拣取与设计依赖经验，制造一致性追溯难，电池状态精细化管理不足，故障识别、风险预警和运维决策智能化程度不足，电力交易策略缺少安全约束等五大痛点，亟须借助AI赋能，进行全流程智能化管理，支撑整个储能体系安全、健康、高效地运行。

　　“例如，传统BMS只能做阈值报警，属于‘事后补救’。AI的核心价值是把安全关口前置。”陈忠伟介绍，他所在团队自研的“储能AI智眸系统”，融合电化学机理与深度学习，其云边协同架构可提前72小时预警电芯潜在故障，毫秒级动态均衡电芯压差。

　　聚焦算力储能特殊风险，欧盟科学院院士孙金华表示，数据中心人员、高价值算力设备高度集中，一旦起火，不仅财产损失巨大，还会引发政务、互联网系统大面积瘫痪，可接受风险阈值远低于普通储能电站。

　　孙金华指出，储能安全要依托“三道防线”，分别是提升电池本体安全、强化过程安全、优化消防灭火。三道防线都需要AI技术赋能，例如依托多学科交叉融合AI算法，将当前单体电池10的负7次方的热失控概率，进一步降至10的负8次方甚至10的负9次方；借助AI多模态感知实现热失控提前识别；发展基于AI驱动的感知决策灭火一体化技术等。

　　“AI赋能储能安全最核心的还是以电芯和产品本真安全为基础，以智能算法为核心，以闭环运维为保障，真正做到由被动的救火模式转化为设备主动的智能防控。”国轩高科储能研究院副院长韩润生表示。

　　生态共建构筑长效安全底座

　　单一技术、单一企业难以彻底化解储能安全隐患，本次研讨会上专家们提出了两条并行突围路径：一是本质安全新技术迭代，二是跨主体产业生态协同共建。

　　天津大学讲席教授杨全红直言，锂电池有机电解液是安全风险的根源，而水系锌电池采用水溶液体系，从底层规避燃爆风险，且原材料储量丰富，生产无需严苛无水无氧环境，是长时储能理想路线。但其产业化瓶颈集中在“水的双刃剑效应”，水活性过高，会引发锌负极析氢、腐蚀、枝晶生长，正极材料长期循环易导致结构坍塌。

　　从消防的角度来说，应急管理部天津消防研究所卓萍主任在研讨会上表示，我国牵头立项两项储能火灾场景设计国际标准，划分偏远独立储能、储能专用建筑、工商业分布式、户用储能四大场景，围绕生命安全、财产保护、环境保护、文化遗产四大维度建立火灾评价体系，完整覆盖起火、增长、充分燃烧、衰减全周期火灾曲线。

　　与此同时，产业生态共建的价值不容忽视。“单一企业无法覆盖电芯材料、感知硬件、AI算法、消防标准全链条，产业生态可打通从微观电芯监测到电站全局管控的完整链路，依托联邦学习解决数据孤岛，统一智能安全产品检测规范，推动AI安全技术标准化、规模化落地。”韩润生认为。

　　为此，在研讨会上，国轩高科牵头发起新型储能数智安全生态体系共建，联动高校、电网、工业软件、传感装备企业搭建协同平台。以电芯本质安全为根基，以AI全生命周期智能管控为核心抓手，以多元安全技术路线、全产业链协同生态为长效保障，统筹硬件防护、数字智能、标准规范、产学研协同，平衡产业扩张与安全管控，为新型电力系统与全球能源绿色转型提供可靠支撑。

责任编辑：于彤彤