储能电站火灾自动化预警系统基于多传感器应用案例分享
来源：慧闻科技
发布时间：2025-08-18
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为全面反映储能电站的运行状态，提升火灾自动化预警的可靠性与稳定性，基于多种传感器信息的储能电站火灾自动化预警系统是现在的设计方向。通过分析储能电站火灾发生机理，确定储能电站火灾自动化预警的特征参数，设计复合火灾探测器，实时采集储能电站内部温度、CO浓度与烟雾浓度信息。利用算法处理实时采集的多种传感器信息，得到储能电站火灾自动化检测结果，实现储能电站火灾自动化预警。
储能电站通常存储大量的能量，一旦发生火灾，不仅会导致设备损坏，还可能引发严重的安全事故，对人员和环境造成巨大威胁。
因此，一套高效、可靠的储能电站火灾自动化预警系统显得尤为重要。火灾自动化预警系统能够在火灾发生初期迅速响应，通过预警系统及时发现异常情况，并启动相应的灭火或防护措施，有效控制火势蔓延，最大程度减少火灾对储能电站的损害，保障系统的安全运行。
随着大规模的电化学储能项目落地，许多机构企业已对火灾自动化预警系统进行了广泛的研究。参考多项国家标准及项目实际需求来看，目前主流的预警措施主要以多传感器数据融合、特征提取与智能算法建模等方面开展了火灾预警技术研究，基于多种传感器信息的储能电站火灾自动化预警系统可以提升储能电站的安全性。
在正常运作的储能电站中，电池组是能量的核心载体。一旦电池遭受外部的物理冲击，电池的散热系统无法及时将这些热量排出，电池内部的温度就会飙升。
随着温度的持续升高，电极材料与电解质溶液之间发生的化学交互作用会导致热量的急剧增加，当电池内部热量积聚到一定程度，超出电池的承受能力时，便会出现热失控现象。
此时，电池可能因内部压力剧增而鼓包，甚至因高温引发电解液燃烧或电池爆炸等灾难性后果。
因此，储能电站火灾的发生机理可以看作是一个由外部诱因触发、内部连锁反应加速、最终热量积聚导致热失控的复杂过程。
▲储能电站火灾发生机理
多种传感器的储能电站
复合火灾探测器设计
储能电站内部复杂的电气设备和大量的储能介质使得其火灾风险显著增加。传统的火灾预警方法往往存在响应滞后、误报率高、无法实现早期预警等问题，难以满足现代储能电站提升系统抗干扰能力，利用多传感器探测环境参数，结合算法打造的预警系统可精准自动化检测储能电站的火灾风险。
储能电站内部电池的电解液燃烧或电池爆炸时，会产生大量烟雾、CO和CO2，利用烟雾浓度可以衡量储能电站燃烧程度。
但由于未发生火灾时，储能电站环境内部便包含CO2，因此CO2不适合当成储能电站火灾自动化预警的特征参量，为此可以用温度、CO浓度与烟雾浓度为储能电站火灾自动化预警的特征参量来设计复合火灾探测器。
实时采集储能电站内部的多种传感器信息(温度、CO浓度与烟雾浓度)，以CO 浓度与温度信息为例，多种传感器信息采集结果如图所示。系统可实时采集储能电站内部的CO浓度与温度信息，CO 浓度主要在200 ppm~900 ppm之间波动，温度主要在100℃~400℃之间波动。整合并分析来自多种传感器的信息，成功实现储能电站火灾的自动化监测。
火灾自动化预警控制器利用算法处理复合火灾探测器集成的多种传感器信息，得到储能电站火灾自动化检测结果，提升火灾自动化预警的可靠性与稳定性。
通过储能电站火灾自动化检测函数便可获取储能电站火灾自动化检测结果，判断储能电站火灾萌芽期、火灾蔓延期或无火状态。
当检测到储能电站有火灾时，则经由火灾自动化预警控制器，启动声光报警器, 提醒工作人员。
储能安全预警传感器推荐
那么选择合适的传感器就是提升电池热失控监测预警有效性的关键。电池热失控探测需要灵敏度和准确度高、稳定性强、经济性好的传感器。同时， 储能系统的运行时长达10年以上，更换传感器给系统运维增加了很大工作量，因此还需要传感器寿命长。
慧闻科技作为一家创新型智能传感综合服务商，围绕储能安全开发了多种可用于锂电池热失控安全检测的传感器产品，主要用于检测锂电池热失控发生时产生的目标特征气体。如长寿命电化学一氧化碳（CO）气体传感器SEP1003，具备高效的CO探测能力，检测精度高、使用寿命长；光电类烟雾传感器芯片HWPD188，可用于消防烟雾报警，专为消防烟雾、颗粒物检测等气溶胶浓度检测应用而设计。
慧闻科技还可以提供压力传感器、可燃气体传感器、烟雾粉尘传感器、氢气传感器、温度传感器、以及各类传感器模组等多种可用于电池安全的传感器检测方案。
慧闻科技自主研发的锂离子电池箱复合型火灾预警装置BSP1000，是一款专业用于锂电池储能安全的预警监测模块，可以应用于锂电池热失控火灾早期预警及火灾发生期紧急报警。探测装置具有气体、温度、烟雾探测报警功能，能实时监测锂电池箱内的电解液气体、燃烧特征气体、烟雾、温度等参数的变化，通过多传感器数据融合算法判断是否有火灾隐患或者已经发生火灾，并发出分级报警信息。
随着物联网、大数据、人工智能等技术飞速发展，传感器在锂电池储能应用的管理运行也越来越广泛，利用储能电站温度、CO浓度与烟雾浓度等多种传感器信息，检测储能电站内部是否存在火灾隐患，提升火灾自动化预警的可靠性与稳定性。物联网传感器监测和人工智能算法可在工作过程中高效精准地实时评估安全风险，保证锂电池在储能应用等领域的安全运行。
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