如何破解储能安全困境？关键在于早期的安全预警监测。
采日能源近日在储能系统安全监测领域取得重要突破！公司已正式交付自主研发的“智能安全预警盒子”，这款专为储能系统安全设计的创新设备，集成了人工智能技术，旨在实时监测储能系统的运行状态，并通过智能算法预测并诊断潜在故障，从而确保储能系统的具有更高安全性，并显著提升运维效率。
为助力储能行业安全建设，该设备的相关技术研究成果已于4月13日在国际顶级期刊《Applied Energy》(中科院SCI一区、TOP期刊，影响因子11.2)上发表，具有重要的应用价值。
采日能源“智能安全预警盒子”集成了人工智能技术，其核心功能是基于机器学习、深度学习等高级算法，结合多种传感器，实现对多种故障类型的精准识别和预警。
核心功能
热失控预警：通过实时监测结合电池热失控风险评估模型，精准预测电池热失控风险，有效防范电池热失控引发的安全事故，守护储能系统的安全。
一致性偏差预警：运用电池一致性分析算法，分析电池一致性偏差并基于电芯模型及历史数据进行预测，确保电池组内部各电池性能一致，提升系统可靠性和延长设备寿命。
过充预警：实时监测电池的充电状态，一旦充电电压有超过安全阈值的趋势，便触发预警，有效避免因电池过充而导致的寿命衰减和安全问题。
异常衰减预警：基于电池容量异常衰减预测模型，及早发现电池异常衰减趋势，延长电池使用寿命，降低运维成本。
此外，这款预警盒子具备广泛的适用性，不仅适用于采日能源的工商业储能系统，还适用于集装箱式储能系统，为客户提供更加安全、可靠的储能解决方案。
采日能源的“智能安全预警盒子”技术成果在能源行业安全建设中具有重要的应用价值，为行业的安全发展树立了新的标杆。
值得一提的是，为有效推动行业安全建设，采日能源“智能安全预警盒子”相关技术最新研究成果已于4月13日发表于国际顶级期刊《Applied Energy》(中科院SCI一区、TOP期刊，影响因子11.2)。
该研究成果题为“基于小样本学习下的多源迁移学习算法的锂电池热失控诊断（Multi-source domain transfer learning with small sample learning for thermal runaway diagnosis of lithium-ion battery）”，针对锂电池热失控诊断中数据获取成本高、诊断准确性难以保证的问题，提出了创新的解决方案。
采日能源研究团队开发了一种多源域迁移学习的诊断方法（MDTL-FSL），该方法结合了小样本学习和对抗学习的思想，通过利用多个相关的热失控案例数据，实现了高效且准确的热失控诊断。
实验验证表明，在不同类型的电池和不同工况下触发热失控时，MDTL-FSL算法均能在热失控发生前发出预警，为储能系统的安全运行提供了有力保障。
采日能源的这项创新技术和设备不仅助力了储能行业安全建设，也为全球储能系统的安全运行提供了新的解决方案。
未来，采日能源将继续深耕储能系统安全技术领域，致力于为客户提供更加安全、可靠的储能解决方案。同时，公司也将积极推动相关技术的推广和应用，为行业的可持续发展贡献力量。
