4月21日，由新能源院研发的“基于物理AI的电化学储能电站全寿命周期质量与安全管控关键技术研究与应用”经中国电力企业联合会鉴定，项目成果整体达国际先进水平。

图为新能源院研发的基于物理AI储能电池健康状态评估框架

新能源院针对电化学储能电站质量与安全管控不足、性能下降等问题，在健康状态评估、电站运行评价及质量与安全管控等方面开展深入研究。研发了基于物理信息神经网络的高泛化性储能电池健康状态评估模型，提出基于整站物理实验与大数据分析融合的储能电站运行评价方法，实现对电站整站性能、运行状态及电池健康状态的精准评估，电池单体异常识别精度达95%以上；构建了一套贯通项目前期、建设期、运营期三大阶段的全寿命周期多层级质量与安全管控技术体系，实现电站安全风险的源头防控与闭环管理，有效解决质量安全管控碎片化、可靠性与经济性协同提升的难题。

该成果已在浙江梅屿、山东蓬莱、宁夏灵州等电化学储能电站成功应用，累计服务集团电化学储能电站3吉瓦时，有效提升集团储能电站整体性能与利用效率，保障电站安全稳定运行，取得了显著经济效益和社会效益，为推动新型储能高质量发展提供核心科技支撑。