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AI+能源,天澤智聯助力大唐內蒙古公司打造超早期預警智能系統

本文章由注冊用戶 聚焦能手 上傳提供 2026-03-03 評論 發布 糾錯/刪除 版權聲明 0
摘要: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?天澤智聯交了一份高分答卷——其為大唐(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正式投入運行,致力于以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。

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益。

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。

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