来源：中国网

随着全球能源转型加速，电力系统对大规模、长时程储能需求日益提升。抽水蓄能作为“水电中的巨型电池”，凭借其高安全性、长寿命及可调峰抗波动特性，成为新能源配套储能的中坚力量。MDPI数据显示，中国抽水蓄能装机容量已达约50.94 GW，占国内电网级储能容量的62%，并以显著增速快速扩张，在全球占比达到28.44%，位居世界第一。这一高速增长趋势不仅彰显了技术成熟度，也反映出国家在构建新型电力系统中的战略重视。然而，该行业在快速发展的同时，仍面临低成本覆盖规划难、数据分析难与高精度预警难等挑战，亟待技术与模式上的创新突破。

针对抽水蓄能储能蓄水池安全监测的技术瓶颈，浙江师范大学“安储智监”团队创新性地提出了"多模态认知计算+动态优化"的协同监测新范式。该方案有效解决了传感器覆盖成本高、海量数据处理效率低与环境干扰下预警精度不足等核心难题，实现了监测系统性能的全面提升。团队由项目负责人梅严之带领，通过自主研发的系统，优化传感器网络布局，结合分层压缩技术和动态因子加权修正模型，成功降低设备成本和数据运算量，提升预警准确率。

由本团队首创技术，智能高效，技术成熟，运算简单，其技术成熟度高且具备坚实理论与实践支撑。该技术有效解决了传统传感器布设方式中存在的冗余和成本上升问题，实现了以较少的传感器实现广泛覆盖的监测效果，优化监测点的布局。通过在覆盖率与传感器数量之间取得平衡，实现了传感器布设数量的最小化，最终降低了整套传感系统的成本。

数据智能分层压缩引擎是团队自主研发的核心技术，基于小波分解算法对监测数据进行智能分层处理：低频部分反映长期趋势，采用拟合方式压缩以提高效率；高频部分保留关键突变特征，确保预警准确性。系统具备高精度、快响应和低资源消耗等优势，支持大规模传感器接入运行，在保持数据完整性的同时，大幅降低存储压力并提升检索效率，有效解决了储能蓄水池在面对复杂数据时的处理瓶颈。

浙江师范大学“安储智监”团队自主研发，创新构建了自适应阈值模型，结合多源数据融合与智能学习机制，实现了对储能蓄水池的精准风险识别。该算法可根据不同季节或环境自动调整预警阈值，有效降低误报率；同时整合多类关键监测参数，并利用关联规则挖掘算法识别潜在高风险因素组合，显著提升预警准确性。经过长期数据训练与实际工程应用验证，该算法在复杂工况下表现出高可靠性与快速响应能力，已在实际场景中成功识别多起重大风险，展现出良好的实用价值。

该团队研究成果为构建高性能、实用化的抽水蓄能蓄水池智能监测系统提供了坚实的技术支撑和落地路径。