4月16日12时17分，北京市119指挥中心接报丰台区南四环永外大红门西马厂甲14号院内储能电站起火的警情，调派15个消防站47辆消防车235名指战员到场处置。14时15分许，在对电站南区进行处置过程中，电站北区突发爆炸，导致2名消防员牺牲，1名消防员受伤（伤情稳定），电站内1名员工失联。

（事故现场图）

经初步调查了解，起火现场为北京国轩福威斯光储充技术有限公司储能电站。事发前，该电站正在进行施工调试。

什么是储能电站？

储能电站，是为了调节峰谷用电问题所设立的电站。众所周知，居民生产生活用电量会因为人们的生活习惯，在24小时内有极大的波动。在白天和晚上12点前，用电量比12点后用电量多得多。虽然可以控制发电厂功率来调节，但仍无法适应这么大的变化。由于电网中没有储能环节，只能把多余的电量浪费掉。储能电站就是为了解决这一问题而设立的。简单地来说，就是把我们在用电低峰时段要浪费掉的电量储存起来，在用电高峰的时候重新释放到电网中，来达到解决能源问题的目的。目前储能电站一般有两种方式：1，抽水储能电站；2，超大型电池组。抽水式好理解，就是闲时用多余的电把水抽到高处，用电高峰时用高处的水发电。着火爆炸的这个储能电站用的是第二种。该电站属于“光储充”一体电站，具有光伏发电、储存电能、大功率充电三个方面的作用，而储存电量用的就是大量的锂离子电池组。

（储能电站资料图）

锂离子电池组现在有两种主流形式，三元锂电池和磷酸铁锂电池，北京储能电站使用的是磷酸铁锂电，安全性虽然相对更高，但依然会存在热失控的现象（产品因素、环境因素、安装因素，也有些电池本身是二手的，也就是动力电池退役后再次使用的）。当磷酸铁锂电池热失控时，电解液中会析出很多易燃易燃爆的气体，比如一氧化碳、氢气、乙烯、甲烷、乙烷、碳酸甲乙酯、碳酸乙烯酯、碳酸二甲酯等，这些气体与空气混合形成了爆炸性混合物，遇火源即会发生剧烈爆炸。

如何避免类似悲剧再次发生？

目前电化学储能项目爆炸案例比较多，救援难度大。据统计，在过去的一年中全世界此类储能电站发生火灾超过30起。2017年8月-2019年6月，韩国发生了23起锂电池储能项目的火灾，就在今年4月6日下午，韩国又一光伏电站的储能系统起火，共造成约4.4亿韩元损失。其他各国包括我国的江苏、北京都发生过储能电站火灾。目前受技术制约，还没有好的办法不让电池室发生爆炸（快速释放的易燃气体，空气，火源都具备）。这个爆炸主要是混合气体爆炸，所以，没看到火，只看到烟（其实里面有很多就是混合爆炸气体），也许会更加危险，这时候就差个火源，或就差些空气了。

（事故现场图）因此，针对以上问题消防员到现场处置时要注意做好防爆准备。在前往现场处置时，与电池室保持足够的安全距离，防止爆炸伤亡。没有十分把握的情况下，不得进入电池室，不得打开有关的门或窗户，防止给现场生成爆炸性气体环境，或给现场提供点火源。同时，还要与储能单位建立密切联系，请他们切断充电（从电网给电池的），从而确定是否能射水，避免盲目射水导致短路打火或其他意外事故。但防火胜灭火，防患于未“燃”才能从根源上杜绝悲剧的再次发生。因此，针对危化品场所，提前预知潜在的火灾爆炸危险，并能提前采取相应的防护措施，实现危化品火灾的事前主动预防具有重要意义。

面对灾情，无人机能做什么？

作为救援人员的“得力助手”，在事故发生前，无人机通过搭载多样化载荷从空中可进行日常巡检，及时发现火灾隐患并主动发出预警，相关工作人员收到预警后可及时处置，将火灾消灭在萌芽阶段；在火灾发生后，利用空中视角总览灾害详情，监测灾害发生进程，及时采集有效数据，协助指挥中心救援和决策。

(1）无人机搭载红外探测器实现火灾隐患的监测预警

火灾监测预警是目前预防危化品重大事故较为有效的手段，利用无人机搭载红外热成像实时对危化品区域温度进行重点监控，通过对关键目标热像特点、热成像检测区域及火灾隐患判定标准的研究，实现关键区域精确测温、各项指标自动分析诊断，实现危化品区域的火灾监测和预警。火灾发生后，通过火点检测技术可以精准识别起火区域，辅助决策者和救援人员进行科学合理的现场处置。危化品场所火灾发生是一个发展过程。火焰是火灾的一个重要物理特征，火焰在火灾的发生过程中表现出了很多的静态特性和动态特性。所谓静态特性是指在一张图像中火焰出现的特征，而动态特性是随着时间的变化火焰在图像中表现出来的特征。火焰的静态特征有：温度特性、尖角、圆度角，而动态特征有：面积变化特性、整体移动性和相对稳定性、相关特性、边缘抖动性、闪烁特性。

2021年2月17日武商广场火情（热成像画面VS可见光画面）

2021年2月15日万科小区火情（热成像画面VS可见光画面）借助于红外热成像可以检测物体热辐射的红外线特定波段信号，将该信号转换成可供人视觉分辨的图像，通过图像的特征可以实现火情的实时检测识别。目前火情检测技术主要分为基于传统特征的算法和基于深度学习的算法。基于传统的算法而言，主要基于人为设定的特征进行检测。传统的火情检测算法主要还是依赖特征提取和学习方法，深度学习的成功在某种程度上已经揭露，目前的人为设计和提取的特征比不上神经网络自己学习的特征。而且普通的分类方法较神经网络而言，由于缺少非线性的能力，容易欠拟合。但是深度学习在火情检测因为数据集比较难以建立，火情检测和通用的目标检测没有本质的区别，随着行业数据的大量积累，基于深度学习算法效果将会超越传统的特征检测算法。

（2）无人机搭载特殊气体检测设备实现危化品区域危害气体的监测预警

一般危化品场所在事故早期会产生很多易燃易燃爆的气体，比如一氧化碳、氢气、乙烯、甲烷、乙烷、碳酸甲乙酯、碳酸乙烯酯、碳酸二甲酯等，这些气体与空气混合形成了爆炸性混合物，遇火源即会发生剧烈爆炸。针对危化品场所，无人机可在远距离起飞先行到达灾害现场，侦查危险化学品的种类，灾害现场环境是否易燃易爆或有毒，通过气体探测技术实现对危化品场所的重点监测，尽最大可能消除隐患或为现场指挥员决策提供决策方案和依据。无人机携带气体探测器可支持NO2、CO、SO2、O3等15种气体及浓度检测，单个气体检测模块同时最大可安装6种气体检测单元，输出气体浓度等指标。

（3）航拍快速拼图技术实现应急快速响应和辅助救援决策

航拍快速拼图是将无人机多张航拍影像经过数据处理后合并为一张场景更大的相片，根据处理数据方式的不同一般将拼图分为两类：其一为快速拼图，直接对影像进行配准，不对数据进行像控点定位及地形纠正，生成的快拼图不具备地理坐标，即使后期给这样的快拼图处理成带坐标数据，坐标精度也不高，这种有区别于测绘的拼图，快速拼图的特点主要是快速，拼图效率为测绘拼图的30~50倍；其二是测绘拼图，也称正射影像图（DOM），DOM经过更复杂的数据处理流程，最终生成的拼图精度更高，但是拼图效率也比较慢。往往应急救援场所需要无人机的快速拼图信息，一方面，可以直接提供灾后地区的完整图像给救援人员进行现场处置。另外一方面，结合当前卫星地图系统，可以对拼图上的位置进行具体定位，辅助救援人员进行救援路径的决策规划。

（4）危化品火灾预警侦查软件平台实现系统联动，态势分析

危化品火灾预警侦查软件平台整合红外火灾预警监控系统、气体检测系统以及其他救援设备信息，可对图像进行智能分析，结合图像传输、物联网、大数据、人工智能等新兴技术，可全天候无人值守，自动报警、信息联动，并可对火灾情势及现场救援情况实时监控，形成火灾现场的整体态势分析。

作为一家无人机企业，普宙希望以科技进化守护力，用我们的微薄之力，构筑起消防救援的“科技防线”，努力让悲剧减少甚至杜绝发生！