【常务理事】昇科能源时序大模型的“宁夏实战”

一个大型储能电站投运后，业主通常会委托第三方运维团队管理。后者的报价逻辑通常会参考传统电力设备运维，按储能电站规模匹配人头，按人头核算成本。于是你会看到这样一份典型的运维合同：6-10人的团队（通常匹配 200-300MWh），7×24小时轮班，服务内容包括每天人工监盘、例行巡检、填写台账，定期清理杂草、擦洗灰尘、计划性运维等，当然也有一些承诺性指标，如全年充放电量、在线率、可用率等。但在实际执行中，却存在结构性问题：

一是日常状态下，电站设备运行平稳，运维团队大多在“待命”，尽管例行工作非常有必要，但可能远不需要如此规模的专职团队。

二是第三方运维团队为控制成本，招聘的往往是具备相关证件的初级人员。他们能完成标准化动作，却很难通过传统EMS平台看懂深层数据逻辑，因为传统EMS平台只是基于固定阈值监测，告诉他们“某个点位温度异常”，却无法回答“这意味着什么”，导致运维人员一旦遇到真正的技术难题，并不能上手解决，标准流程是：停机→通知厂家→等待支援，尤其是尚在质保期的项目。

三是通过调研了解到，有些项目中，看似严肃的考核指标，可能由于运维人员水平、运维工具等条件有限，首先在合同中就不会设置得太苛刻，其次是在执行中，往往会结合复杂的实际情况另行“商议”，导致考核在一定程度上沦为形式。

这种模式正在形成路径依赖：业主担心出事，只能接受更多人头；运维团队为了做大合同规模，有动力继续堆人；厂家则乐于躲在幕后，只在出问题时派人排查。这在AI时代，甚至有点讽刺意味。

昇科解法：AI主动安全预警系统+少量人员，精准聚焦问题，实现范式革新

昇科能源正在打破这个困局：用时序大模型驱动的AI主动安全预警系统为储能系统穿上一层全新的防护铠甲，让3-5个真正懂技术的人，加上一套7×24小时不眠的AI系统，搞定原本需要10人才能覆盖的运维工作。同时，让AI真正“融入”运维体系，实现储能运维的范式革新。

预警系统：业内最大专家模型库，让运维从“盲目排查”到“精准聚焦”

这套预警系统的核心突破在于构建了一套“风险演化”的认知框架——不依赖具体故障机理，而是学习“风险在发生前72小时的共性模式”。

“我们关注的不是某个传感器数值超标，而是风险是如何一步步积累到临界点的。”项目技术负责人解释，“比如热失控，从最初期的SEI膜分解到最终的链式反应，会经历数十个微观阶段的演变。我们的模型学习的是这个演变轨迹，而非单一结果。”

业内最大专家模型库

基于10000+组电池失效样本，5000+条运维工单，以及每年平均参与10起以上的电池、储能系统事故调查积累，昇科能源训练了涵盖电池系统、PCS、BM、辅助系统多个关键器件的320个专家模型。

系统自动标注风险等级（如“24小时内需干预”），这种风险分级与处置建议，让运维资源得以精准配置，精准锁定高危故障，告别“大海捞针”。

天级热失控预警

热失控是电化学储能系统最核心的安全隐患，也是行业内的运维难点。目前，传统的热失控预警提前量仅为15分钟-3小时，且需额外增加传感器，不仅提升了项目建设成本，还增加了系统运维复杂度。

昇科能源突破传统故障机理依赖的技术局限，通过学习“风险在发生前72小时的共性模式”（如电压微幅波动、温度梯度变化），实现了天级别的热失控预警。无论何种故障，只要在发生前存在可积累的风险轨迹，系统就能提前识别、精准预警，给运维团队留出充足的处置时间，从源头避免安全事故的发生。

底层引擎：新能源专用的时序大模型预训练框架EnerS

昇科能源自主研发的储能时序大模型预训练框架EnerS，对标谷歌时序预测基础模型TimesFM，在同一数据集下开展任务测试，不仅性能更优，且聚焦新能源储能领域，专业性更强、泛化能力更突出。

在储能运维领域融合BMS/PCS/遥信/遥测等多源异构数据，将其映射至同一高维空间；通过时序大模型预训练框架，仅需少量数据即可还原全生命周期特征，可大幅降低数据标签依赖，是直面新储能站真实故障标签少、模型冷启动的最优解。

时序数据集成：从多源异构到物理AI

采用IOT自动化接入工具，针对不同场景多源异构数据的自动化接入，完成EMS时序数据的语义标准化+特征归一化预处理，让AI可以真正“理解风险”。

专家模型训练：从安全到运营的全栈能力

利用EnerS跨任务泛化能力，不仅可以实现主动安全，还能延伸到功率预测、负荷预测、电价预测，这种”一底座多应用“的架构，意味着客户无需为每个功能部署独立系统，大幅降低智能化改造的总体成本。

范式革新：让AI真正”融入“运维体系

技术价值的最终体现，不在于实验室指标，而在于一线运维人员的真实使用体验。

从"系统交付"到"能力共建"

昇科能源的交付逻辑不止于”系统部署-培训操作-交付钥匙“，而是与运维团队共建风险认知能力：

• 标签体系共建：与运维专家共同定义”什么是这个站点的异常模式“，将隐性经验转化为可量化的标签；

• 决策闭环训练：每次预警后的处置结果反馈至系统，持续优化”预警-处置“的匹配度。

从"买人头"到"买确定性"

昇科能源希望打造的服务模式并非”按系统造价付费“，而是按”预警有效“"和”运维效率提升“付费，让AI系统起到运维团队缩编、非计划停机减少、厂家外修费用降低的效果。

这种模式倒逼技术方真正”融入“运维：不是交付一套软件就离场，而是”用更少的人，管好更大的站“，与业主共同承担风险与收益。

作为采日能源首个“投建运”一体化储能示范项目，昇科能源与采日能源实现了深度协同、优势互补：首先是专家模型库构建充分结合了采日能源多年的历史运维数据，确保解决方案更贴合实际运维场景、更具针对性；其次是昇科能源的AI主动安全预警系统与采日智能安全预警盒子形成强强联合，共同构成了全链条安全防护体系，全方位保障电站安全稳定运行。

方案价值：多维赋能，实现“成本中心”到“利润引擎”的转变

技术深度最终必须转化为商业价值。在该项目的运营逻辑中，我们关注以下四个核心指标：

运维效率提升：彻底告警“信号杂音”。系统自动生成的优先级待办单，让运维人员从“大海捞针”变为“按图索骥”。根据运维人员反馈，目前每天已能降低80%以上的告警噪音。

非计划停机减少：通过72小时提前预判，将“故障后紧急停机”转化为“计划内预防检修”，提升电站的可利用小时数，全年充放电量提升10-15%。

资产寿命延长：早期识别容量衰减与内短路风险，避免了电池的“带病作业”，通过精细化均衡策略，预计可将电池整体循环寿命有效延长10%以上。

安全事故规避：通过长周期的应用，去证明在电化学储能领域“零重大安全事故”是可以通过技术手段系统性实现的目标，而非依赖运气或过度保守的运维策略。