2026年6月，一份歷時十個月調(diào)研、凝結了儲能安全領域核心智識的行業(yè)重磅報告《中國電化學儲能安全發(fā)展年度報告（2026）》正式面世。該報告由國家能源互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)及技術創(chuàng)新聯(lián)盟儲能專委會牽頭，清華大學能源互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新研究院、清華四川能源互聯(lián)網(wǎng)研究院、國家新型儲能創(chuàng)新中心、中國華能集團清潔能源技術研究院有限公司、西安熱工研究院有限公司、華電電力科學研究院有限公司、中電建新能源集團股份有限公司北京新能源技術研究分公司、上海電力設計院有限公司、能建時代(上海)新型儲能技術研究院有限公司、山東電力工程咨詢院有限公司、中意財產(chǎn)保險有限公司、北京西清能源科技有限公司聯(lián)合編制，被業(yè)界視為中國儲能產(chǎn)業(yè)進入“強約束時代”的首份系統(tǒng)性安全“體檢報告”。

報告開篇即給出一個決定性判斷：2026年，是儲能安全監(jiān)管從“寬松期”邁向“強約束元年”的轉折點。 這一判斷的背后，是41號令將儲能涉網(wǎng)性能缺陷正式納入重大事故隱患判定標準的政策定音。電網(wǎng)的安全要求第一次以如此剛性、不可通融的方式，與儲能電站的合規(guī)生命線直接綁定。

世紀儲能記者為此專訪了國家能源互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)及技術創(chuàng)新聯(lián)盟儲能專委會秘書長史梓男及相關參編單位專家，試圖從政策邏輯、技術演進與產(chǎn)業(yè)實踐的交叉地帶，解碼這份報告所揭示的行業(yè)新規(guī)則與新路徑。

強約束元年：

當涉網(wǎng)安全成為不可逾越的紅線

“過去大家關注儲能安全，目光基本都聚焦在電池本體會不會起火。但現(xiàn)在，整個邏輯變了?！笔疯髂虚_門見山。

他所說的“邏輯之變”，核心來自41號令的政策傳導效應。這份文件將儲能涉網(wǎng)性能缺陷納入重大事故隱患判定標準，意味著儲能安全不再只是“電池艙里的事”，而是“電網(wǎng)側的事”，一旦涉網(wǎng)指標不合格，電站可能面臨停工整改甚至解列的處罰。這一變化對儲能電站的并網(wǎng)檢測、日常運維及老舊電站改造，提出了必須立即響應的技術合規(guī)要求。

史梓男以并網(wǎng)檢測為例分析道：“過去偏重于并網(wǎng)前一次性通過式的測試，但現(xiàn)在必須轉向全工況的涉網(wǎng)性能驗證。低電壓穿越、高電壓穿越、慣量響應這些核心涉網(wǎng)指標，已經(jīng)成了日常運行中絕對不能碰的紅線。檢測標準和復測頻次都在加嚴?！?/p>

對于日常運維，影響更為直接?！耙郧斑\維團隊盯的是電芯電壓、溫度這些電池側數(shù)據(jù)，現(xiàn)在不僅要管電池，還得實時關注PCS和EMS的涉網(wǎng)性能是否在達標范圍內(nèi)。一旦控制系統(tǒng)出現(xiàn)參數(shù)漂移或響應延遲，在新規(guī)下就可能被判定為重大隱患。”史梓男指出，運維系統(tǒng)必須把電池數(shù)據(jù)和BMS、PCS的運行狀態(tài)打通，做跨系統(tǒng)的綜合在線評估，“不能像以前那樣各管一段了”。

而壓力最大的，無疑是大量早期投運的老舊電站?！昂芏嚯娬驹谝?guī)劃設計時，根本沒考慮構網(wǎng)能力或這么嚴苛的涉網(wǎng)要求?！笔疯髂刑寡?，這些電站首先得做全面的涉網(wǎng)性能復核，評估PCS硬件和控制邏輯能否通過軟件升級滿足要求；如果硬件底子不行，就必須考慮技改甚至部分退役。

作為報告編制單位之一，西清能源在老舊電站改造領域已積累大量一線數(shù)據(jù)。據(jù)梁惠施介紹，目前行業(yè)普遍面臨的一個現(xiàn)實困境是：大量在運場站缺乏系統(tǒng)級的健康狀態(tài)評估手段，改造決策往往依賴經(jīng)驗判斷，缺乏精準的數(shù)據(jù)支撐。“我們目前重點關注的，正是怎么用數(shù)字化手段幫業(yè)主把存量電站的真實健康底數(shù)摸清楚，給改造提供精準的數(shù)據(jù)依據(jù)?！?/p>

顛覆直覺的真相：

80.8%事故發(fā)生在運維期，電芯并非“頭號元兇”

報告中的一組統(tǒng)計數(shù)據(jù)，在行業(yè)內(nèi)引起強烈震動：在全球統(tǒng)計的102起儲能事故中，運行維護階段占比高達80.8%，且輔助系統(tǒng)因素排在事故誘因首位。“這顛覆了很多人認為‘電芯是最大元兇’的直覺?！笔疯髂姓f。

他進一步解釋，這一數(shù)據(jù)與西清能源在電站一線長期監(jiān)測的結論高度吻合。西清能源主動安全系統(tǒng)已覆蓋超過33.6GWh儲能電站，檢出的故障類型主要集中在四大類：BMS故障、制冷設備故障、電池異常、接線松動。其中BMS故障的檢出數(shù)量相對更高，尤其是NTC溫度傳感器失效和BMS均衡失效較為典型。

“相當一部分安全風險與電芯周邊的輔助系統(tǒng)以及狀態(tài)判斷系統(tǒng)相關，而不完全來自電芯本體?！笔疯髂兄赋觯@揭示了行業(yè)在“非電芯”環(huán)節(jié)存在的幾個系統(tǒng)性盲區(qū)。

第一個盲區(qū)是“BMS自身狀態(tài)監(jiān)測與診斷能力不足”。BMS是儲能系統(tǒng)的狀態(tài)感知與判斷中樞，但其對內(nèi)部傳感器漂移、均衡電路異常等問題的自診斷能力有限，而電站側又缺乏獨立于BMS的校驗機制。相當比例的電站尚未建立多源信號交叉校驗，也未對BMS采集數(shù)據(jù)有效性進行診斷。

第二個盲區(qū)是“熱管理系統(tǒng)的配置與實際運行工況的耦合性考慮不足”。制冷設備故障、風道短路、簇間溫差過大等問題，會使局部電芯長期處于偏離設計狀態(tài)的工作環(huán)境，加速老化并可能誘發(fā)熱失控。部分輔助系統(tǒng)的配置依據(jù)仍是額定工況，對極端工況的覆蓋能力有待加強。

更深層的盲區(qū)在于“全生命周期安全評估機制的完善空間”。電站在并網(wǎng)驗收階段通常狀態(tài)良好，但運行3至5年后，連接件松動、絕緣下降、傳感器老化、消防藥劑有效性等問題會逐步累積。當前行業(yè)實踐仍以定期巡檢和故障后維修為主，全生命周期的安全體檢體系尚在完善中。  

作為這份報告的參編方之一，山東電力工程咨詢院有限公司基于大量的工程實踐，指出了當前行業(yè)面臨的深層次困境：“在大量工程實踐中，我們看到了三個斷層：一是熱失控機理研究與復雜工程工況之間的斷層；二是低價競爭導致安全減配與實際運行風險之間的斷層；三是建設速度與長期運維能力之間的斷層。”這三個斷層精準地解釋了為何電芯并非唯一元兇，以及為何運維階段會成為事故高發(fā)區(qū)。

史梓男透露，行業(yè)層面正在積極推動制定相關安全評估標準，探索建立覆蓋非電芯環(huán)節(jié)的系統(tǒng)化評估機制，這將有助于持續(xù)改善運維階段事故占比偏高這一現(xiàn)狀。

“數(shù)字孿生+AI預警”：

從概念走向工程實踐的技術跨越

報告明確指出，“數(shù)字孿生+AI預警技術是趨勢”。但在業(yè)界，關于AI賦能儲能安全的一個普遍困惑是：如何解決誤報、漏報這一行業(yè)痛點？

作為報告編制單位，西清能源的首席科學家梁惠施向世紀儲能記者詳細拆解了其技術路線。

“我們解決誤報、漏報的核心思路，可以概括為‘物理AI守底線，數(shù)據(jù)AI補動態(tài)?！绷夯菔┍硎疚髑迥茉床捎谩拔锢頇C理+AI”雙驅動的技術路線，將電化學機理、熱失控演化方程等物理規(guī)律作為約束項嵌入損失函數(shù)，讓AI在學習數(shù)據(jù)的同時不違背物理規(guī)律。

這有效減少了純數(shù)據(jù)驅動模型在極端工況或訓練數(shù)據(jù)分布外的場景下產(chǎn)生不符合物理規(guī)律預測的情況，也就是降低誤報。同時，深度學習模型負責捕捉復雜工況下多變量長程依賴關系，彌補物理模型對動態(tài)、極端場景適配能力的不足，從而降低漏報。

在此基礎上，西清能源構建了“大小模型融合協(xié)同”的工業(yè)級主動安全智能體?！皟?nèi)層大腦”以“物理+多元數(shù)值AI”作為核心執(zhí)行算子，負責深層數(shù)值計算，動態(tài)評估系統(tǒng)安全狀態(tài)并即時識別安全風險；“外層大腦”則采用垂直增強大模型，深度融合儲能設備故障特征庫與運維專家知識庫，負責深度的故障診斷。

“這種‘機理約束+數(shù)據(jù)模型+專家知識’的三層架構，使得每一條預警都附帶可解釋的物理歸因，而不是單一的閾值越限報警，這就大大提升了預警的可靠性?！绷夯菔┱f。

一個典型案例足以說明這種技術路線的價值。在內(nèi)蒙古某儲能電站的現(xiàn)場運行中，西清能源的系統(tǒng)成功檢出一起內(nèi)短路電芯案例，而該電芯在整個運行周期內(nèi)，傳統(tǒng)BMS均未觸發(fā)任何報警。系統(tǒng)利用多源數(shù)據(jù)融合與長周期時序分析，敏銳捕捉到該電芯在靜置條件下的微小電壓變化模式異常、內(nèi)短路電阻持續(xù)下降以及漏電流異常等早期特征。這些微弱信號在傳統(tǒng)BMS的閾值判斷邏輯下完全被淹沒，而“物理+數(shù)據(jù)”雙驅動算法能夠在內(nèi)短路演化初期就識別出風險。

“相比傳統(tǒng)BMS只能在電壓嚴重越限或溫度急劇升高后才被動保護，我們的系統(tǒng)提前了數(shù)天識別出該隱患，為運維人員提供了充足的處置窗口，有效避免了潛在的熱失控事故。”梁惠施說。

史梓男對此評價道：“AI賦能儲能安全，不能停留在‘炫技’層面，必須落到工程實效上。誤報和漏報，一個讓運維人員‘狼來了’失去警覺，一個讓隱患‘沉默中爆發(fā)’，兩者都可能導致災難。物理機理與數(shù)據(jù)驅動相結合，是目前看到的最有希望解決這一悖論的路徑?！?/p>

當80.8%的事故在運維期爆發(fā)，當AI能在BMS“沉默”時提前數(shù)天嗅到內(nèi)短路的死亡氣息，一個清晰的信號已經(jīng)發(fā)出：儲能安全的戰(zhàn)場正從電芯內(nèi)部延伸到系統(tǒng)每一根神經(jīng)末梢，從并網(wǎng)前的及格線測試延伸到全生命周期的動態(tài)大考。

政策紅線已劃下，技術破壁正在進行，但真正的產(chǎn)業(yè)變革遠不止于此。

面對即將到來的老化電站集中“壓力測試”，低價競標擊穿的安全底線如何修復？當構網(wǎng)型儲能將設備安全升級為系統(tǒng)安全，誰在為毫秒級的“鐵三角”協(xié)同兜底？明日發(fā)布的報道下篇，我們將直面這些無法回避的產(chǎn)業(yè)治理命題——這不僅是技術的較量，更是一場關于生存邏輯的抉擇。