在2025年9月國家發展改革委、國家能源局聯合發布的《關于推進“人工智能+”能源高質量發展的實施意見》中，明確提出：到2027年，能源與人工智能融合創新體系初步構建；到2030年，能源領域人工智能專用技術與應用總體達到世界領先水平。文件還強調加快能源應用場景賦能，并列出人工智能+電網、人工智能+能源新業態、人工智能+新能源等八大典型應用場景專欄。
當能源行業邁入AI革命的新階段，如何構建堅實可靠的安全屏障？天澤智聯以AI驅動解決方案，破解安全管理痛點，助力能源產業實現高質量發展與高水平安全協同并進。
近期，天澤智聯為大唐（內蒙古）能源開發有限公司及其下屬7座儲能電站打造的超早期預警系統已正式投入運行。該系統并非簡單的數據看板，而是一個深度融合物聯網、大數據與人工智能的“智能安全管家”，其成功落地，正是AI技術深度融合能源場景、賦能安全管理的生動例證。
多維感知，一屏統管全局
熱失控難預警？火災隱患大？管控反應慢？這些問題實現全面破解。
系統通過軟硬件一體化部署，構建儲能電站全域智能監測預警體系。實時精準感知電池運行狀態，集中匯聚報警信息、設備狀態等多維數據，實現“可測、可視、可預警、可防控”，做到風險早判、數據互通、功能集成，徹底打破信息孤島，真正達成“一圖感知、一屏統管”，全面提升電站安全能級與全局把控能力。
精準定位，智能分析研判
系統依托儲能行業專業大模型，對每一條預警進行智能分析與精準定位，輔助運維人員快速掌握電池艙、電池簇的異常信息，迅速鎖定故障位置。同時，支持對監測數據與告警信息進行多維度統計分析與綜合展示，并自動提供檢修建議。
三級預警，精準防控風險
系統創新構建了“三級預警防控體系”。它以電池管理系統（BMS）數據為監測基底，引入5大核心融合算法，結合電池狀態、環境參數、設備運行數據等多維信息，構建了15類專項預警模型，實現對電池故障、熱失控風險的極早期識別，將預警窗口從傳統的數小時大幅提前至數天，形成了“風險識別—故障監測—熱失控預警”的縱深防御機制。
智能診斷，賦能科學決策
系統的核心算法采用“深度學習+機理模型”雙驅動，能夠對海量電池狀態、環境參數等數據進行深度挖掘與分析。一旦觸發預警，系統不僅能按照1-3級分類提示風險嚴重性，更能借助AI大模型能力，實時生成診斷建議與處置指導，為運維人員提供精準、科學的決策支持，變“經驗處置”為“智能處置”。
目前，該系統運行穩定，各電站健康狀態良好。該項目不僅為大唐內蒙古公司的儲能資產裝上了“智慧大腦”，更是一次安全管理模式的系統性、智能化升級。
對公司總部，實現了對7個電站安全態勢的橫向對比與宏觀把控，便于優化資源配置與安全策略；對運維中心：依托趨勢預測與AI診斷，可實現預防性維護，計劃性安排巡檢，提升運維效率；對場站管理人員：實時掌握本站設備健康狀態與風險趨勢，能夠優化運行參數，提升系統整體性能與經濟效率。
在能源數字化、智能化轉型的浪潮中，天澤智聯與大唐內蒙古公司的此次合作，不僅為規模化的儲能資產系上了“AI安全帶”，也為構建更安全、更高效的新型電力系統，提供了可復制、可落地的解決方案。（圖片由李華授權提供）
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