在前不久举办的第十三届储能国际峰会暨展览会上，“储能AI智眸系统”斩获2025年度第九届国际储能创新大赛“创新典范TOP奖”。
这套凝结着科研智慧与产业经验的系统，由中国科学院大连化学物理研究所（以下简称“大连化物所”）陈忠伟团队与双登集团联合研发，目前已部署在全国多地电力储能系统及工商业储能电站中，为零碳能源体系筑牢技术基石。
国务院8月26日发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，“深入实施‘人工智能+’行动”，“使全体人民共享人工智能发展成果，更好服务中国式现代化建设”。
“储能AI智眸系统”的研发和应用，是大连化物所从实验室原理突破到产业应用的科技成果转化的成功探索，也是“人工智能+储能”深度融合的生动实践。
从“机理密码”到“智能大脑”
8月29日，大连化物所能源催化转化全国重点实验室内，电池测试平台上的电芯正实时传输着电压、温度、内阻等数据。屏幕上跳动曲线的背后，是科研团队对电池健康状态所蕴含的“机理密码”的持续破解。
“传统电池管理系统往往要等故障发生才能响应，而我们要做的是‘未卜先知’。”该实验室技术负责人、副研究员毛治宇说，“储能AI智眸系统”作为“电池数字大脑”的重要部分，是团队攻坚的重点。
团队的突破，源于对电池电化学机理的深度挖掘。通过上万次实验，他们清晰还原了电池内部化学反应路径，掌握了不同工况下电池性能衰退的规律。这也构成了“电池数字大脑”的“底层逻辑”。
但是，只有机理还远远不够。为了让成果适配复杂的实际场景，团队创新性地搭建了“实验室+云端”双数据通道：一方面，实验室积累的上万组基础电化学数据构成“训练样本库”，为算法提供“理论依据”；另一方面，云端实时汇聚的电站运行数据形成“动态优化库”，让模型在实战中不断学习、进化。
“我们的‘大脑’在持续升级与迭代。”毛治宇介绍，升级后的第二代系统实现了三大跃升。预警时效从传统分钟级提升至天级；首创三级告警机制与多层级一致性评分系统；通过“云端大数据分析+边缘实时计算”的协同模式，实现“精准预测+即时反馈”的闭环管理。
更令人振奋的是，团队联合西安交通大学教授冯江涛开发的深度学习模型，仅需15个充电周期的数据，就能将电池剩余使用寿命、当前循环寿命的预测误差分别控制在5.40%、4.64%以内。
从“一纸协议”到“千站守护”
“实验室里的成果再好，如果不能落地，那就是‘空中楼阁’。”2024年4月30日，在江苏泰州双登集团总部，陈忠伟与企业负责人共同签署技术合作协议时说。
彼时，新能源行业正面临储能电站安全运维的痛点——依赖人工巡检的传统运维模式，不仅成本高，还难以发现潜在故障。而大连化物所的“电池数字大脑”，恰好为破解这一难题提供了技术方案。
“我们看重的是这套系统能够实现‘从电芯到电站’的全维度管理能力。”双登集团董事长杨锐回忆，合作初期，团队带着系统在西藏大储电站进行测试。当地昼夜温差大、海拔高，对电池性能是极大考验。
测试中，“电池数字大脑”通过实时监控电芯状态，预警了一组电池的衰减风险。随后，团队及时调整运行策略，不仅避免了可能发生的故障，还延长了电池的使用寿命。
如今，在华北工商储能电站的控制中心，工作人员只需观测屏幕上的“电池健康图谱”，就能清晰掌握每一组电池的运行状态。电站运维负责人感慨道：“以前巡检要围着电站跑，现在系统会主动‘说话’，哪里有风险、该怎么调整，一目了然。”
为适应不同场景下的部署需求，“电池数字大脑”支持多种灵活部署方案。系统既可全面上云，实现集中智能监控，也支持本地化部署，尤其适合对数据安全性要求极高的大规模储能项目。此外，系统还能运行于边缘侧，完成近端实时计算与诊断，更可构建云边协同架构，在保障响应速度的同时，持续获得云端模型的迭代升级。
从西藏高原电站到华北工商业储能项目，从5G基站电池系统到大规模储能电站，再到新疆立新能源三塘湖800兆瓦时储能项目，“电池数字大脑”的应用版图不断扩大。而这一切离不开产学研的紧密协作，中国科学院大连化物所专注技术迭代，双登集团负责工程化落地，相关项目基金的资助，则为研发提供了坚实保障。
“我们的目标，是让‘电池数字大脑’守护更多储能项目，为零碳能源体系保驾护航。”陈忠伟表示，团队将继续深化“云边端”一体化解决方案，不断拓展技术在分布式储能、离网储能等多元场景中发挥作用，助力全球能源结构优化与“双碳”目标的实现。
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