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囊括了商用密码、区块链、数据可信、物联网、人工智能、大数据、边缘计算等多项技术的底层研究和安全应用开发。
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储能电站安全现状问题
在储能市场高速发展当下,储能电站安全现状主要存在以下问题:
BMS只对电池本体进行监控
常规电气设备监测相对独立,不具备针对性
现有消防属于被动感知,无法在线监测
采用先进的纳米微粒子和特征气体融合探测技术对储能预制舱的纳米微粒子、H2、CO、电解液挥发物、温湿度等参量一体化探测,全方位在线监测。提前发现隐患,进行超前预警,预留充足的处置消缺时间,避免安全事故的发生。
采用纳米微粒子、特征气体融合探测技术,结合主动采样、人工智能分析技术,覆盖整个舱体光学精确分析,实现预制舱的大范围、全方位在线监测。
能够探测2纳米~20微米的微粒子浓度变化 ,在设备过热/放电隐患萌芽阶段实现超前预警。
对热失控早期及绝缘材料过热产生的一氧化碳进行监测,提高预警可靠性。
采用主动吸气方式,实时采样,告别传统的被动感知,无探测死角。
储能燃隐患智动排查预警装置-小型化体积小巧,可分布式布置在各电池簇中,实现纳米微粒子、多种特征气体、温湿度、紫外线等参量一体化在线监测及预警,并定位到具体隐患区域,实现电池簇级监测预警。
能够探测100纳米~20微米的微粒子浓度变化 ,在设备过热/放电隐患萌芽阶段实现超前预警。
对热失控早期产生的特征气体(H2、CO、电解液挥发物)进行监测,提高预警可靠性。
利用紫外对火焰、放电的高敏感特性,结合微粒子、气体产物浓度变化,提升安全隐患识别能力,筑牢最后一道屏障。
采取主动吸入式探测,适用于分布探测方式和电池簇互相隔绝的舱体。
采用先进的纳米微粒子探测技术,对电池本体及设备、线缆出现过热、放电隐患的纳米级产物进行灵敏探测,保证储能电站的安全。
将纳米微粒子、特征气体探测及紫外探测技术结合 ,对热失控早期产生的特征气体 ( H2、 CO、 电解液挥发物) 进行监测 , 提高预警可靠性。
采取主动采样的方式 ,根据不同预制舱进行配置选型,适用于预制舱级及电池簇级监测与预警。
多重防误报设计,抗干扰能力更强;系统具备自学习功能,实现各监测参量融合分析、横向/纵向趋势对比,根据现场环境、数据积累、典型案例等进行自动优化。
根据监测数据与趋势对危险程度进行告警分级,分为气体告警、5级微粒子预警和温度预警,并能对预制舱运行环境进行评估。
后台软件主要包含实时监测状态、联合分析、告警信息、设备管理、历史数据查询等功能。后台软件的服务器可根据需求布设 ,并满足相应的网络、信息安全规定。
实时监测状态可查看各监测装置实时运行状态、告警阈值、各监测量的变化趋势等 。
BMS数据联合分析界面可将BMS的电池监测数据进行展示,发现告警时软件可自动诊断故障类型及位置。
江西区域火电调频储能项目(10MW/
20MWh)--预制舱级
山东区域储能电站100MW/
200MWh--预制舱级
湖北区域储能电站项目 50MW/
100MWh--预制舱级
山东区域储能电站示范项目 100MW/
200MWh--预制舱级
湖北区域储能电站项目 25MW/
50MWh--电池簇级