建设背景
随着“双碳”目标的推进，电化学储能（尤其是锂离子电池储能）迎来爆发式增长。然而，锂电池固有的热失控风险使得储能电站的安全问题日益凸显。近年来，全球范围内发生了多起储能电站火灾事故，造成了巨大的经济损失和社会影响。
传统储能消防系统多依赖烟雾或温度探测，存在响应滞后（往往在明火产生后才报警）、误报率高、缺乏早期预警能力以及被动灭火等缺陷。一旦电芯发生热失控，火势蔓延极快（秒级），传统手段难以在初期遏制。
旨在构建一套集“多维感知、AI研判、毫秒级联动、主动抑制”于一体的储能安全AI预警系统。通过红外热成像提前发现温度异常，结合AI视频复核，并在检测到电芯失效临界点时，自动触发全氟己酮灭火装置进行精准喷放，将火灾隐患消灭在萌芽状态，实现从“事后救灾”到“事前预防、事中秒级处置”的跨越。
产品介绍
| 模块分类 | 核心功能项 | 功能描述 |
| 多维感知与数据采集 | 红外热成像实时监测 | 集成红外热成像模块，对储能舱内电池模组进行不间断温度扫描，精准捕捉异常温升，实现早期隐患的可视化感知。 |
| 多物理量融合采集 | 同步采集烟雾浓度及环境温湿度等多维数据，构建全方位感知网络，消除单一传感器的监测盲区。 | |
| 毫秒级数据上报 | 依托边缘计算架构与高频采样芯片，实现全链路数据传输延迟≤10s，确保底层感知数据能够支撑上层的极速响应决策。 | |
| AI研判与智能预警 | AI视频复核机制 | 当热成像或传感器触发初步报警时，系统自动联动监控摄像头进行视频画面抓拍与二次确认，大幅降低因环境干扰导致的误报率。 |
| AI烟火识别与弹窗告警 | 基于深度学习算法，实时分析视频流以精准识别初期烟雾与明火；一旦检测到火情，系统在中控大屏立即触发高亮弹窗报警，并同步推送至移动端APP，实现秒级视觉预警与快速人工干预。 | |
| 主动抑制与秒级联动 | PACK/簇级精准喷放 | 支持按电池箱（PACK）或电池簇级别定向喷洒灭火药剂，将火情精准控制在最小单元范围内，有效阻断热蔓延与次生灾害。 |
| 平台管理与运维决策 | 安消一体化数字看板 | 打造“一图感知、一屏统管”的可视化中控平台，集中展示全站报警信息、设备状态、视频画面及处置进度，打破安防与消防的数据孤岛。 |
| 智能诊断与处置建议 | 基于AI大模型能力，针对触发的预警自动生成包含故障原因、风险等级及检修指导的科学处置预案，变“经验排查”为“智能决策”。 | |
| 全生命周期闭环追溯 | 对每一次预警、视频复核、灭火喷放及事后恢复过程进行全程留痕与云端存储，形成完整的事故分析知识图谱，持续反哺优化AI模型。 |
