数字储能网讯：2025年，全球储能行业在高速增长的同时，安全挑战日益严峻，据不完全统计，全年相关火灾事故接近20起。与此同时，行业政策与监管要求正在发生根本性转变：国家及行业标准明确鼓励引入人工智能、大数据等技术，实现从“被动防护”向“主动安全预警”的跨越。昇科能源基于伏龙 AIOS，在某300MWh独立储能电站成功实现天级别热失控早期预警。

该电站于2022 年 6 月并网运行，截至 2025 年 8 月已运行 超 3 年，面临电池系统老化、簇间一致性差异大等问题，安全隐患日益增大。为实现风险早发现、早预警、早处置，项目引入昇科能源伏龙 AIOS，实现从数据接入、特征工程到推理预警的全链路智能化。

仅用 2 天完成接入，效率提升 15 倍

Step1：在场站安全一区部署伏龙 AIStation，导入数据点表，按照伏龙  AIOS 标准点表进行一键匹配。

Step2：基于对电站、储能柜、逆变器、告警、工单、交易策略、收益指标业务对象的清晰定义，按照属性、关联关系、动作等建立各系统层级的映射，统一语义。这是让 AI Agent 实现精准预警、分析的关键。

Step3：基于内置「热失控模型」，快速生成一个热失控预警 Agent。

Step4：将内置 EnerX-储能AI 主动安全运维系统、热失控预警模型及生成的 Agent 进行打包、下载。

Step5：将应用部署在伏龙 AIStation 上，实现冷启动。把分析结果直接变成业务动作，直接帮助场站运维人员及早发现潜在热失控风险。

从数据集成到冷启动全程基于伏龙 AIOS 高效运行，仅用了 2 天时间，相比传统方法约 1 个月的周期，效率提升了 15 倍。

提前 8 天预警，成功阻断热失控

早期识别（T-8天）：10月14日#2电池舱#1电池堆#7电池簇#8Pack首次报出热失控风险概率80%，并诊断原因为疑似电池自放电（微内短路），运维人员经过简单排查，由于未出现温度、电压等异常，选择了暂时“忽略”，开始重点观察。

再次预警（T-1天）：10月21日，随着内短路持续演化，系统第二次发出风险预警，实现“天级别”风险锁定。原厂EMS系统仍旧未报任何异常，但由于昇科EnerX系统两次预警，运维人员将该电芯作为重点监控对象，并随时待命。

事故阻断：10月22日22时09分，原厂EMS 系统对#2电池舱#1电池堆#7电池簇发出电池温度高报警，运维人员现场排查发现#8Pack温度最高达到 125℃，系统随即触发安全保护策略：直流接触器断开、电池簇退出运行。运维人员随后将该Pack拆出并送回工厂检修，发现该电芯防爆阀已经开启，确认存在内部异常反应，由于现场及时隔离了问题Pack，未造成更大范围事故，保障了电站整体安全运行。

事件回溯，传统监测手段失效

在本案例中，事故发生前电压、温度变化较为平稳，说明传统电压、温度监测难以提前识别风险，当温度迅速攀升时，实际上已经进入事故阶段。

而基于伏龙 AIOS 的EnerX和热失控预警Agent实现了在电压、温度等物理参数异常之前的电池热失控早期洞察，这种“天级别”的预警能力为运维争取了充足的处置窗口，可大幅降低事故概率与资产损失风险。