蓄电池是电力系统应急和备用电源的核心，其可靠性关乎电厂安全。传统管理依赖人工定期放电检测，只能事后告警，缺乏早期预警和主动防护，导致突发故障多、损失大，急需智能化技术解决监测滞后、故障阻断能力弱等问题。管理技术难点包括状态感知滞后，缺乏全生命周期动态监测，难以精准预测健康状态；故障阻断困难，现有系统无法快速隔离故障，易引发连锁反应；核容效率低下，人工核容周期长、成本高，无法实时评估容量；数据驱动不足，多品牌、多型号蓄电池数据复杂，难以构建通用模型。 本项目成果融合人工智能、电化学理论与电力电子技术，构建三大核心系统。智能感知系统基于深度学习算法，建立“多态运行特征参数神经网络模型”，实现全生命周期状态监测，容量估算准确度超85%；故障阻断系统创新研发调压续流装置，0.2秒内隔离故障回路，保障母线供电连续性；远程核容系统集成智能放电与预充电技术，支持50%容量远程核容，效率提升80%，减少浮充电量消耗。创新性体现在技术融合，首次将边缘计算与电化学模型结合，实现早期故障诊断；算法模型突破，构建跨品牌、多场景数据库，支持自学习、自适应分析；装置设计首创，开发国内首套“智能防开路主机系统”；管理模式升级，形成“状态可测、故障可控、管理无死角”的智能体系。 成果已在云南那兰水电站试点，系统兼容性强，可替代传统监控设备，扩展为“一体化直流电源智能管理系统”，适用于电力、通信、轨道交通等领域，具备推广价值。经济效益显著，延长蓄电池寿命0.5倍，单组电池全生命周期成本节约50%，试点电厂年节省维护费用超30万元，推广效益可达亿元级。社会效益方面，提升电力系统安全等级，减少事故风险，推动智能化、绿色化转型，助力“双碳”目标。同时，推动行业进步，形成发明专利1项、论文1篇，实现从“被动告警”到“主动防护”的跨越，带动相关技术发展，促进产业生态升级。本成果攻克蓄电池管理难题，为能源设备智能化管理提供实践参考。