行业背景与核心痛点 - 双碳目标推动新型电力系统对储能需求急剧增长，2024年中国电化学储能总装机容量达37.13GW，2025年同比增长超150% [4] - 行业快速发展伴随五大核心痛点：技术路线多元化且材料体系复杂、电池故障机理不透明、电站运行状态黑箱化且数据利用率低、运行流程碎片化且标准不统一、安全事故时有发生且风险难以前置管控 [4] - AI技术已广泛贯穿电力行业发电侧、输电侧、配变电侧、用电侧及管理决策全环节 [4] 公司战略与技术路线 - 公司自2024年起连续出台储能安全政策，要求存量及新建储能电站建立独立安全监控信息平台，并将年度安全运行报告纳入考核 [5] - 公司系统梳理储能电站安全管理业务，形成四大类20个细分场景，并通过S-E-T-F四象限模型筛选，最终聚焦安全风险评估与故障诊断、智慧运维两大核心场景 [5] - 总体技术路线是构建“能感知、会诊断、可预警、善决策”的智能安全体系，核心是数据驱动、机理支撑、大模型智能三者结合 [5] - 公司明确了可量化考核的关键性能指标：电池状态评估准确率不低于95%、故障诊断时间小于2分钟且预警准确率大于95%、大模型运维方案生成时间不超过5分钟 [5] 实践成果与平台应用 - 公司团队自2022年起深耕储能安全监测，逐步构建国内首个通过CNAS权威检测的安全监测预警平台，并成立AI+储能安全特战队引入大模型技术 [6] - 该平台已部署于云南国际平坡200MW/400MWh共享储能电站，进入实用化阶段，实现了储能安全从事后补救到事前预警等六大根本性转变 [6] - 平台核心功能包括：通过数字孪生技术实现物理电站1:1映射与状态透明化、通过报警分级筛选破解“报警风暴”、融合智能算法精准解析电池状态、构建专家知识图谱与大模型智能诊断系统实现故障快速定位 [7] - 公司还研发了两大AI智能体：AI赋能运维决策体实现从被动检修到主动预防、储能电站离线评估智能体可在几分钟内为数据不全的电站输出核心评估报告 [7] 应用价值与未来展望 - AI技术落地带来三重提升：为人员减负并自动生成报告、实现电站透明化管理减少非计划停电损失、构建集团级统一安全架构实现内部电站全覆盖运维管理 [7] - 公司已构建起覆盖储能电池厂站全生命周期的AI+安全智能管理体系，实现了从技术研发到规模化应用的跨越 [8] - 未来将重点推动储能本体系统标准化与评估规范化，并拓展AI在源网荷储安全领域的应用场景，同时探索AI技术向电力之外工业领域的迁移 [8]