AI储能舱热管理预警：温升预测与风冷联动

能源AI实验室近期在储能舱热管理方向完成阶段性验证。我们以2 MWh磷酸铁锂储能舱为对象，接入电芯温度、簇级电流、风冷转速、舱内环境温度与空调运行状态，先做数据对齐和异常剔除，再训练轻量时序模型，预测未来15~30分钟的电芯热点温升。模型不直接下发控制，而是作为BMS之外的旁路预警，输出热点风险等级和风冷/空调联动建议。

要点：

• 在三个月运行数据上，热点温升预测MAE约0.8℃，提前20分钟识别温度异常簇的召回率约87%，误报主要集中在午后环境温度快速波动时段。
• 下一步将引入充放电计划与电价信号，验证“热管理-调度”联合优化能否在不过热前提下降低空调能耗，并开展多舱迁移测试。