数字储能网讯：随着工商业储能应用场景的日益多样、工况的复杂化和客户需求的多元化，正面临着前所未有的安全挑战。行业数据显示，电池异常已成为储能电站非计划停运的核心因素，单次故障停运平均时长高达3.65小时，在安全事故中的诱因占比高达46%。这不仅严重影响了储能电站的正常运行，还带来了巨大的经济损失和安全隐患。因此，对电池健康状态的感知与诊断、寿命与故障的早期预警愈发成为行业发展的关键诉求。

前沿技术融合与创新应用

华致研发团队从工商业储能实际应用需求出发，深入挖掘近4000套设备、数百万小时真实应用场景的历史数据价值，通过精心分析和研究，成功搭建了精细化、智能化的全新MFE-GRU-TCA预测模型。该模型如同一位精准的“医生”，能对储能系统锂离子电池的健康状态和剩余寿命进行实时、准确的监控预测，并及时发出故障预警，全面提升电站的安全与能效水平。

MFE-GRU-TCA模型

MFE-GRU-TCA预测模型以模块化的形式进行设计，主要包含数据预处理模块，特征提取模块和预测网络模块。模型能够根据电池运行过程中产生的海量数据，针对不同特征和阶段展开深入数据拟合与建模，包括循环内和循环间的耦合特征挖掘、与电池容量退化密切相关的多维特征提取以及容量退化过程中不同阶段的状态镜像，从而实现对电池电压、电流和温度的实时预测，为故障的早期预警和处置提供决策依据。

电池电压、电流、温度曲线预测结果

此外，研究团队还构建了8种健康因子，实现高精度的SOH（电池健康状态）和SOC（电池荷电状态）估算，帮助客户对储能寿命的长周期进行精准管控。

电池SOH预测可视化结果

这一关键技术的突破不仅大大延展了电池储能系统故障的预测周期、提升储能电池状态的可预测性，也带来了运行控制的显著优势：一方面，实现联动均衡，使储能系统中的各电池单元能够更加协调、高效地工作；另一方面，有效降低辅助功耗、提高能源利用效率，还能够高效精准地满足电网调度需求、优化充放电策略，为储能系统与电网的协同运行提供有力支撑。

推动行业发展，实现全生命周期价值最大化

当前，电池管理技术正处于从以电池状态监测向主动控制、提前预期性管理转变的关键时期，这是为了适应未来更高比例的可再生能源并网以及新型电力系统的严格要求。华致能源始终站在行业前沿，致力于以更科学、更先进的技术手段来判断和精准预测锂离子电池的健康状态，不断探索新的算法和策略，力求提高预估的准确性和及时性、增强系统的自适应能力，大幅降低维护成本。

华致能源以其卓越的技术创新能力和对行业发展的深刻洞察，持续助力助力储能系统实现安全、高效、长寿运行，真正实现全生命周期价值最大化，为能源转型和可持续发展贡献坚实的力量，让更智慧、更可靠的能源服务千行百业。