编者按：自2020年起，工信部和国家能源局将安全预警技术视为新型储能的关键攻关方向。绿能媒最近采访了储能行业的领导者西清能源科技有限公司。
西清能源科技有限公司（简称“西清能源”）源自清华大学四川能源互联网研究院。自2018年底成立以来，西清能源就致力于将人工智能技术应用于电力系统。
总经理贡晓旭表示，通过将电力领域的机理模型与人工智能结合，可以深入挖掘数据的潜在价值，显著提升效率。
西清能源的应用重点集中在三个领域：储能安全与运维、零碳园区的智能能碳管理以及电网设备的智能运维。
目前，储能安全与运维是西清能源的核心业务，占据了收入的三分之二。具体而言，西清能源通过自主研发的主动安全预警系统，能更早、更准确地预测储能电站的故障与风险，提升电站的安全性、在线率及预测性维护能力。
贡晓旭表示，西清能源拥有业内最大的电站运行数据库，经过七年的持续数据跟踪与标注，推动了人工智能模型的改进，并在主动安全领域确立了领先地位。
在去年的储能国际峰会中，西清能源发布的第三代主动安全预警系统准确度已达到94%，误报率降至3%以下。目前，该系统和算法已应用于超过33GWh的储能电站。
西清能源无须安装额外的传感器来收集更多数据，而是充分利用电站现有的运行数据。其主动安全预警系统可提前几周至数分钟发出不同级别的风险预警。
去年，国家发改委和能源局联合发布的政策使新能源和储能全面进入市场，西清能源的主动安全预警系统在电站生命周期中的价值也日益凸显。
首先，通过提前预警故障实现预测性维护，降低运维成本；其次，精准评估电池的荷电及健康状态，支持更优的市场交易。
基于领先的主动安全预警技术，西清能源正在拓展电站运维业务，未来将构建从主动安全预警到无人工智能运维的完整解决方案。
贡晓旭表示：“我们的目标是构建储能电站的智能驾驶系统，实现更高质量、低成本的运营。”
绿能媒：您认为主动安全预警是储能行业的趋势吗？
贡晓旭：确实如此。自2018年起，主管部门将主动安全预警技术列为新型储能行业的核心技术方向。目前锂电池储能仍未完全实现本质安全，虽然被动防护重要，但更好的方法是尽早识别隐患，及时运维解决安全风险。
绿能媒：目前储能电站的主动安全预警实施状况如何？
贡晓旭：目前只有部分储能电站采用了这一技术，只有少数地区和企业在标准要求中搭载主动安全预警系统。
绿能媒：为什么会这样？
贡晓旭：过去几年行业主要专注于储能电站的建设，运维问题未受重视。现在许多电站运行数月后，问题逐渐显现，大家开始寻找更好的手段和技术以提高运行质量。
绿能媒：西清能源的主动安全预警系统与其他公司的区别是什么？
贡晓旭：我们的技术路线类似于新能源车的自动驾驶“视觉路线”，不需要新传感器，而是基于已有数据进行深度挖掘。
西清能源主动安全预警综合研判界面。
绿能媒：与其他技术路线相比，这条技术路线的优势是什么？
贡晓旭：通过结合机理模型的大数据与人工智能，该技术路线可在隐患阶段识别微小故障，较其他技术路线更早发现隐患。
绿能媒：不同技术路线的效果如何？
贡晓旭：我们的主动安全预警系统提供三级防护，能够提前几周、数十小时及15分钟发出不同级别的安全风险预警。尤其是提前几周，电池未损坏时，人工智能模型可捕捉到非线性异常。
绿能媒：西清也发布了一款自研传感器？
贡晓旭：我们的传感器是对热失控预警的补充。热失控预警仅依赖数据，会存在滞后性。许多电池在热失控初期会释放氢气和一氧化碳，我们希望通过监测这些气体增强热失控预警能力。
目前行业内类似传感器寿命普遍为两三年，而我们的传感器采用超声波技术，寿命可达十年以上，并具备更早的预警能力，解决了行业痛点。
绿能媒：除了提高安全性，西清的主动安全预警对投资回报有帮助吗？
贡晓旭：有的。提升安全水平后，安全事故的发生将导致投资清零，这是最大的回报。主动安全预警可以促进预测性运维，避免在故障后再进行维护。电池存在短板效应，一颗故障电芯会导致其他电芯状态恶化，及时维护和更换电池可延长电池生命周期，降低运维成本。
在评估储能电站状态方面，我们的系统能够精准评估电池的荷电状态和健康状态，这是行业难点，但通过人工智能可实现更高的精准度，使电站方清楚知道电站容量，避免因容量不准确而造成的损失。
西清能源主动安全预警获评中电联电力创新一等奖。
绿能媒：西清能源在运维方面的布局是什么？
贡晓旭：我们的运维依托于主动安全预警系统带来的预测性运维优势。长期来看，我们的目标是实现无人工智能运维，将人工智能模型与机器结合。但在目前阶段，我们也在与一些运维公司考虑合作。
绿能媒：西清能源会将人工智能能力拓展到其他领域吗？
贡晓旭：我们在主动安全预警上的壁垒主要源于七年来对电站数据的清理与标识。未来还需跟踪电站在不同工况和场景下的运行数据，以进一步提升模型的可靠性与通用性。目前我们的目标是专注于储能主动安全领域，打造一家深度垂直的小而美公司。
