得益于电池储能体系（BESS）所具有的循环寿命长、能量密度高及保护成本低一级优势，其在民用与工业范畴得到广泛使用。截至2023年底，全球BESS项目累计装机容量已达92.3吉瓦[1]。IDTechEx猜测，到2035年全球锂离子BESS市场规模将达到1090亿美元，到时全球累计安装的锂离子BESS容量将超过4.4太瓦时[2]。但是，电池的电化学结构易发生毛病，或许引发热失控、火灾甚至爆破。2020年英国利物浦20MW电池储能体系火灾持续超过10小时且未能彻底扑灭，经溯源系电池内部缺点导致的热失控引发；2025年韩国某光伏储能设施火灾形成691万美元损失，经查源自母线连接器劣化产生的电弧毛病。因而，对电池储能体系展开体系性火灾爆破危险剖析至关重要。
根据事情的危险剖析办法已得到广泛使用，包含事情树剖析(ETA)[3]、毛病树剖析(FTA)[4]、蝴蝶结模型(BT)[5]以及贝叶斯网络(BN)[6,7]。根据体系的危险剖析办法包含功用共振剖析办法(FRAM)[8,9]、体系理论事端模型与进程(STAMP)[10]以及事端地图(AcciMap)[11]。根据历史数据与专家常识，Jiang等[10]将FTA与含糊BN相结合，剖析了电动汽车滚装船的火灾危险。Tan等文献[12]提出了一种结合含糊毛病树剖析与专家常识聚合的危险剖析办法，用于评价电池储能体系(BESS)的危险。该研讨倡议选用数据驱动办法以增强危险剖析的客观性。数据驱动的贝叶斯网络已被证明能有用剖析杂乱体系及其相关危险。Sun等[13]对无人机(UAV)事端进行了危险剖析，而Kamalian等[14]则运用该办法剖析了气候驱动的极端天气事情对英国列车延误的影响。Jia等[15]提出了一种根据运行数据的数据驱动办法，用于评价电动汽车电池体系的危险。Meng等[16]通过交融物理信息与数据驱动办法，对锂离子电池事端危险进行了剖析。该团队还提出了一种根据虚拟现实生成数据的数据驱动危险剖析办法[17]。但是，事端数据的稀缺性约束了数据驱动危险剖析办法的使用。
近年来，以ChatGPT和DeepSeek为代表的大言语模型（LLMs）展现出杰出的人机对话能力与任务解决推理能力，其使用已包括医疗健康[18]、金融[19]、制造业[20]、毛病诊断、保护决策[21]及安全工程[22,23]等多个范畴。在这一新式研讨方向上，Xiao等[24]提出通过交融LLMs与传统办法及常识图谱进行人因可靠性剖析的立异办法；Zheng等[25]则开发了根据LLMs的体系毛病诊断结构。其中，大型言语模型（LLM）在安全范畴的使用逐渐增多。Zhou等[26]将LLM与机器学习相结合，增强常识图谱在下降高空掉落事端危险方面的适用性。Ren等[27]提出检索增强生成（RAG）辅佐的因果识别模型，结合LLM提升航空安全决策与危险管理能力。Sujan等[28]研讨了根据LLM的功用共振剖析办法（FRAM）以辅佐事端剖析。与传统办法比较，选用LLM进行安全剖析可辅佐事端调查并取得更全面的剖析成果。因为LLM具有海量练习数据库，能减少传统专家剖析事端时带来的主观性。一起，根据LLM剖析成果的修正可提升其剖析定论的专业性。
因为在体系安全层面展现出杰出的剖析功用，功用共振剖析办法模型已被广泛使用于各类危险剖析场景。研讨者常将其与贝叶斯网络结合进行定量剖析。Qiao等[29]选用功用共振剖析办法与贝叶斯网络对丙烯泄漏事端展开危险剖析。Wang等[30]根据功用共振剖析办法与贝叶斯网络对大型卡车地道火灾事端进行定量剖析。Guo等[31]将功用共振剖析办法模型与动态贝叶斯网络相结合，完成了船舶引航体系的定量危险剖析。因而，功用共振剖析办法与贝叶斯网络的交融兼具体系性剖析能力和定量剖析优势。
既往研讨指出，危险剖析范畴存在数据稀缺性与专家判断依靠性等应战。本研讨通过引进大言语模型（LLM）旨在下降专家依靠办法的主观性，一起提出应对数据不足的办法论。差异于微调技能，本工作选用检索增强生成（RAG）与提示工程相结合的策略完成范畴专业化。该方案在保持模型根底推理能力的一起，通过外部常识库注入专业化常识。用于RAG的外部数据库根据来自BESS毛病事情数据库和Web of Science的通过验证的电池事端记载与科学文献构建。因为通过RAG生成的输出均来源于从专业外部语料库中检索的证据，该架构能有用缓解大言语模型固有的幻觉问题。随后，利用范畴专用的大言语模型生成FRAM模型所需的信息。已树立的FRAM模型进一步映射至BN网络，以完成对BESS事端场景的定量危险剖析。

上一篇：roadhawk蓄电池面向城市轨道交通的超导-电池混合储能的氢电混动系统：设计、案例研究与技术经济分析
下一篇：量子电池：解锁高科技储能的未来