在2025年9月国家发展改革委、国家能源局联合发布的《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》中，明确提出：到2027年，能源与人工智能融合创新体系初步构建；到2030年，能源领域人工智能专用技术与应用总体达到世界领先水平。文件还强调加快能源应用场景赋能，并列出人工智能+电网、人工智能+能源新业态、人工智能+新能源等八大典型应用场景专栏。
当能源行业迈入AI革命的新阶段，如何构建坚实可靠的安全屏障？天泽智联以AI驱动解决方案，破解安全管理痛点，助力能源产业实现高质量发展与高水平安全协同并进。
近期，天泽智联为大唐（内蒙古）能源开发有限公司及其下属7座储能电站打造的超早期预警系统已正式投入运行。该系统并非简单的数据看板，而是一个深度融合物联网、大数据与人工智能的“智能安全管家”，其成功落地，正是AI技术深度融合能源场景、赋能安全管理的生动例证。
多维感知，一屏统管全局
热失控难预警？火灾隐患大？管控反应慢？这些问题实现全面破解。
系统通过软硬件一体化部署，构建储能电站全域智能监测预警体系。实时精准感知电池运行状态，集中汇聚报警信息、设备状态等多维数据，实现“可测、可视、可预警、可防控”，做到风险早判、数据互通、功能集成，彻底打破信息孤岛，真正达成“一图感知、一屏统管”，全面提升电站安全能级与全局把控能力。
精准定位，智能分析研判
系统依托储能行业专业大模型，对每一条预警进行智能分析与精准定位，辅助运维人员快速掌握电池舱、电池簇的异常信息，迅速锁定故障位置。同时，支持对监测数据与告警信息进行多维度统计分析与综合展示，并自动提供检修建议。
三级预警，精准防控风险
系统创新构建了“三级预警防控体系”。它以电池管理系统（BMS）数据为监测基底，引入5大核心融合算法，结合电池状态、环境参数、设备运行数据等多维信息，构建了15类专项预警模型，实现对电池故障、热失控风险的极早期识别，将预警窗口从传统的数小时大幅提前至数天，形成了“风险识别—故障监测—热失控预警”的纵深防御机制。
智能诊断，赋能科学决策
系统的核心算法采用“深度学习+机理模型”双驱动，能够对海量电池状态、环境参数等数据进行深度挖掘与分析。一旦触发预警，系统不仅能按照1-3级分类提示风险严重性，更能借助AI大模型能力，实时生成诊断建议与处置指导，为运维人员提供精准、科学的决策支持，变“经验处置”为“智能处置”。
目前，该系统运行稳定，各电站健康状态良好。该项目不仅为大唐内蒙古公司的储能资产装上了“智慧大脑”，更是一次安全管理模式的系统性、智能化升级。
对公司总部，实现了对7个电站安全态势的横向对比与宏观把控，便于优化资源配置与安全策略；对运维中心：依托趋势预测与AI诊断，可实现预防性维护，计划性安排巡检，提升运维效率；对场站管理人员：实时掌握本站设备健康状态与风险趋势，能够优化运行参数，提升系统整体性能与经济效率。
在能源数字化、智能化转型的浪潮中，天泽智联与大唐内蒙古公司的此次合作，不仅为规模化的储能资产系上了“AI安全带”，也为构建更安全、更高效的新型电力系统，提供了可复制、可落地的解决方案。（图片由李华授权提供）
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