摘 要：在全球积极响应碳达峰与碳中和目标的背景下，新型储能产业的发展成了实现这些环保目标和构建未来电力系统的关键。它不仅代表着未来发展的新机遇，也是推进经济向绿色转型的战略性新兴产业。与此同时，新型储能电站的安全性问题成为政府和社会关注的焦点。本研究利用数字孪生技术，通过在数字世界中创建虚拟储能电站来反映现实中的新型储能电站安全管理状况，从而对建模对象、架构以及实施策略进行深入分析。通过实现实体新型储能电站与其数字孪生之间的数据互通，本研究旨在加强新型储能电站风险管理和安全运行的能力，实现对关键设备的早期预警、故障排除、应急处置，确保新型储能电站的安全可控，并促进其协调可持续发展。

关键词：新型储能；数字孪生；风险管理；运行安全

引言

习近平总书记高度重视新能源高质量发展，在中共中央政治局第十二次集体学习时强调：要大力推动我国新能源高质量发展，为共建清洁美丽世界作出更大贡献。风能、太阳能发电的不确定性、波动性和间歇性让新型储能的发展显得十分迫切。新型储能技术不仅是实现碳峰值和碳中和目标、建立新型电力系统的关键，也是占据未来发展先机、推动经济向绿色转型的战略性新兴行业。截至2023年末，我国新型储能项目的装机总容量已达到3139万千瓦时/6687万千瓦时，平均储能时长为2.1小时[1]。然而，新型储能设备的质量良莠不齐，安全隐患频发。到目前为止，全球新型储能事故累计超过80起，国内也有多起事故，其中就包括2021年在北京发生的“4.16”储能电站爆炸事故，导致3人死亡、1人受伤的严重后果[2]。

数字孪生技术，通过综合应用物理模型、传感器数据更新以及历史运营数据，实现了一种跨学科、多物理量的仿真流程，能够将现实世界中的实体设备完美地投射到虚拟环境中，以此来模拟其整个生命周期的各个阶段[3]。随着该技术的持续进步，它在工业生产、海洋运输、核电站运维以及城市安全管理等领域展现出了极具价值的能力，成为推动各行业数字化转型不可或缺的关键技术。本文基于数字孪生技术的基础上，尝试探索建立新型储能电站风险管理模型，提高新型储能电站安全管理水平。

一、应用数字孪生技术的必要性

新型储能电站普遍采用锂离子电池作为主要储能组件。这类电池的能量密度较高，但在过度充电、短路、高温或撞击等特定情况下，可能会发生热失控现象，进而引起火灾或爆炸。此外，产品质量问题、设计与安装的不规范操作，以及退役动力电池进行梯次利用，均可能影响储能电站的安全性，增加事故发生的风险。近年来，在国内外的锂电池储能项目中，已经发生了数起火灾事故，不仅造成了巨大的经济损失，还对社会造成了不良影响。因此，安全问题已经成为锂电池储能电站建设和大规模应用的核心关注点。传统的安全管理模式，即通过大量投入人力、物力和财力来进行，面对储能电站这一新兴领域时显得难以适应，主要体现在以下三个方面：

1.电站数据应用差距较大。尽管数据的应用在储能电站设备的建设和运营过程中至关重要，目前的管理方法还未能充分利用这些数据的潜力。大量的设备数据被收集，但仅用于单一任务的分析，未能发掘其真正价值。存在着对历史数据和在线检测数据进行科学分析和高效决策的需求，这是目前数据分析领域的一大挑战，也是利用大数据技术优化生产操作的关键。

2.安全风险评估体系不全。虽然新型储能电站大量采用各种自动化和信息化设备，已经减少了控制室的人员需求，但现场作业人员依然依赖于有限的、离线的数据和指导文件来执行任务。且由于新型储能电站的快速发展，相关安全标准和安全管理机制未能跟得上现实的需求，安全风险识别、评估、应对体系不健全，安全风险预警和处理能力较弱。

3.安全防护手段较为单一。目前，现场作业的安全防护措施主要依赖于人工执行和监督，这种方法较为被动，缺乏智能化的纠错和主动防御机制。为了提高安全水平，探索数字化转型并利用历史数据的价值成为了必要的选择，这不仅能够提升安全防护水平，也是实现智能化管理的关键步骤。

二、储能电站数字孪生建模探索

随着信息技术的不断进步，储能电站在运营过程中生成的数据量日益庞大，展现出典型的大数据特征。这些数据不仅涵盖了储能设备的实时运行信息，也包含了设备的内在属性。然而，传统的管理方法往往忽视了设备内在特性的重要性，未能认识到这些特性中蕴含的复杂逻辑和算法模型，这些模型很难仅凭物理手段来识别。此外，现有的运行数据的不完整性进一步削弱了基于数据驱动决策的可靠性和实施性。

在数字化技术的推动下，新型储能电站有了通过传感器实时监测运行状态的能力，数字孪生技术能够通过虚拟与实际的映射分析解读各种状态数据。结合智能算法或策略，这种技术不仅能够对设备和系统的运行状态进行实时监控和数据处理，还能对性能进行分析，并在发生异常时，提供更有效的解决方案。

数字孪生技术在新型储能电站的应用涉及创建与现实世界中的新型储能电站设备、系统相对应的多样化数字模型。这种数字化建模过程要求综合考虑设备的多样性、参数的多样性以及属性的复杂性。关键在于对设备的性能、参数、特征及其相互关系进行精确的数字化描述，以满足对设备和系统在静态和动态状态下建模的需求，确保能够精确定义不同的设备、系统和柜组。

通过对新型储能电站运营涉及的关键设施、系统和信息的详细分析，本研究采用分层方法，对这些基础组件进行了数字化建模，包括功能和性能两个方面，进而实现了它们的综合整合。本研究把BMS（电池管理系统）、PCS（功率控制系统）和EMS（能源管理系统）这三个储能电站的核心组件作为建模的重点内容。BMS是储能电站的关键技术，负责监控电池组的电压、电流以及绝缘状态，以实施对电池单元的层级管理与控制。PCS作为连接储能系统与电网的桥梁，其性能直接影响新型储能电站参与电网调峰、调频等辅助服务的能力。EMS通过实时收集电池组和PCS的数据，对储能系统进行实时监控和控制。

通过整合数字孪生技术，本项目旨在创建一个高度仿真的环境，以支持储能电站的巡视、故障排除、运维及数据收集等关键操作。该系统采用先进的数字孪生模型，能够实时接入并分析数据，从而为决策提供科学依据。此外，系统利用三维建模技术，在虚拟空间中通过动画展示设备的工作原理和运行状态，使运维人员能够有效进行消防和隐患管理。通过对设备全生命周期的实时监控与分析，系统能够精确掌握设备运行状况及能耗，及时发现并解决问题，避免问题恶化，从而提升能源使用效率和系统稳定性。该系统还整合了现有的智能化、信息化、PCS、EMS和视频监控等系统，通过融合视频和信息流进行数字化建模，并利用物联网传感技术将数据映射至数字模型中，实现对生产运行的立体监控、信息互联及安全稳定控制。

通过实地采集储能电站的数据，并结合三维扫描与建模技术，创建一个数字孪生储能站。该站内的每个数字化设备均配有独一无二的标识码，与现实中的物理设备一一对应[4]。这些设备的数据，通过唯一标识码，可以实时地从现场同步至数字孪生模型中。模型要体现数据驱动、闭环反馈、实时互动数字孪生技术的特征，能有效利用大数据资源，在动态预测和优化控制方面实现更精准的态势感知和超实时的虚拟测试功能。

三、数字孪生背景下储能电站风险管理实现路径

新型储能电站的运行安全是维护整个电力系统稳定的关键，因此，实施有效的风险管理措施对于确保安全至关重要。风险管理，作为提升应急管理预见性和主动性的根本，扮演着推进“预防优先、主动防控”的重要角色。其核心目标是通过最经济的手段确保安全，通过对风险发生的规律及其控制的有效管理，为新型储能电站的安全运行提供全面的风险识别和评估工具，同时，有效的风险解决策略也能够促进对风险的合理决策，显著降低风险可能导致的损失。新型储能电站在运行过程中面临的主要风险包括电池系统缺陷、电气故障应对保护系统的不完善、运营环境管理不当以及储能系统综合管理体系的不足[5]。本文通过引入数字孪生技术，将风险的识别、分析和处理集成到孪生模型中，以期达到更高效的风险管理效果。

1.全面收集筛选安全隐患。新型储能电站孪生模型汇聚了包括电站档案、运营数据、安全审查以及关键监控等多元数据源，通过数字孪生技术可以实现对新型储能电站状态信息的实时采集，通过传感器获取温度、电流、电压、电阻、电荷状态等重要信息，对储能电站本体的健康状态进行实时监测，及时筛查电站火灾隐患、电气隐患等相关安全隐患[6]。孪生模型融合各种系统数据，实现在单一界面上展示储能电站的全面数据信息。通过实现场景化的可视监控，并结合状态监测、场景巡检和实时调度等功能，该系统为储能电站的安全运营提供了更为全面的保障。

2.有效实施风险管理。通过深入分析储能电站运营中的各类风险元素，包括但不限于设备环境内外及其他不可预测的因素，我们能够识别出潜在的风险并据此发出预警。借助于大数据中心，储能电站的数字孪生系统能实时追踪电站数据并分析历史信息，从而支持动态的风险应对决策。一旦识别出风险达到风险阈值，系统将通过语音提示、视觉信息展示以及在储能电站模型上进行标红等多种方式向操作人员发出警告。此外，利用先进的系统交互技术，能够有效实施储能电站的预警机制并实施应对措施降低热失控等安全风险，从而降低储能电站发生火灾爆炸事故的可能性。

3.实现快速应对处置。利用数字孪生技术，储能电站的应急响应能够实现实时监控与协调，确保应急响应队伍随时待命，按照“1、3、5、10”分钟应急处置力量部署，加强应急救援队伍准备。孪生技术提供了全面的监控视野，覆盖储能电站全域，让储能电站的状态一目了然。还可以应用数字孪生技术对灾害场景进行虚拟，对应急救援提供有力支撑。借助实时更新的储能电站温度、电压、气体浓度等数据，判断火灾属于初起阶段、发展阶段或者猛烈燃烧阶段，结合火灾扩散模型，它能够预测火势的可能蔓延路径，并追溯至火源，针对不同部位、不同着火物质采取不同的灭火药剂和处置方法，同时引入专家意见进行模拟论证，显著提升储能电站在安全事故应对中的效率和成功率。

四、结论

数字孪生技术，通过数字化和虚拟化现实世界，为储能电站的风险管理与运营维护开辟了创新途径和解决策略。此项研究利用数字孪生技术构建了储能电站的数字化模型，实现对电站运行状态和安全风险的实时监控与预警，以此映射出物理储能电站全生命周期的各个阶段。这一过程不仅能及时识别并处理储能站的安全隐患，保障电站的安全运行，还使得安全管理工作人员能够直观了解储能站设备的运行状况，提供了精确运维的可靠数据支持。通过指导安全管理人员的工作，提升了风险管理的准确性，降低了储能电站的安全风险。这对于储能电站的发展不仅提供了安全保障，还促进了在大规模发展的背景下，储能电站协调可持续发展的良性局面。在信息技术迅猛发展的当下，数字孪生技术在风险管理方面呈现出巨大潜力。尽管如此，数字孪生技术与当前新兴储能技术之间仍存在显著的技术鸿沟。这主要体现在一些基础技术尚未达到应用要求，特别是在传感器及其融合技术方面与实际应用场景的融合还有待加强。因此，要想充分发挥数字孪生技术的潜力，就必须通过不断地实践探索来对这些技术进行优化和完善。

参考文献：

[1]巨星，徐超，郝俊红，等. 新型储能技术进展与挑战I：电化学储能技术[J]. 太阳能， 2024， （07）： 98-108.

[2]张宗玟，梁双，严超. 碳达峰碳中和背景下电化学储能安全有序发展研究与建议[J]. 中国工程咨询， 2021， （10）： 41-45.

[3]董瀚，于世杰，吕新立，等. 数字孪生打造海事新质监管模式[J]. 中国海事， 2024， （06）： 21-23.

[4]相晨萌，曾四鸣，闫鹏，等.数字孪生技术在电网运行中的典型应用与展望[J]. 高电压技术，2021，（05）： 1564-1575.

[5]北极星储能网. 针对储能电站事故原因韩国提出四大改善措施（附报告） [EB/OL]. [2019-06-13]. http：//chuneng.bjx.com.cn/news/20190613/985892.shtml.

[6]马海伟. 电化学储能电站安全管理问题研究[J]. 中国电力企业管理， 2022， （33）： 42-43.