远景完成行业最大规模储能火烧测试 极限验证回应大容量安全挑战
电池网 媒体档案 本站收录 825 篇 近 180 天 807 篇 营销维度扣分 95/n=822 篇 在档更正 0 次 查看档案 →信源数 1家
同一件事有几家不同来源报道过。≥3 家才够本站的「已核验」。
电池网
具名引用 0处
正文里点名到的信源（机构 / 人名 / 公告）。判决里没有这一项的老稿留空。
判决里这一项是空的——正文没点名到可核的信源。
情绪强度 0分
情绪化表述的扣分，0 = 没量到情绪词。
完全
独有数字 —
本篇写了、同事件另一家没写的关键数字。不代表对方漏了，只是这篇多给了。
这篇没有这一项：它不在任何多源事件簇里（孤篇）。
正文重合 —
与同源最相似那篇的正文重合度。高不等于抄——同一场发布会出来的稿子，本来就会用同一批数字和同一段官方表述。
这篇没有这一项：它不在任何多源事件簇里（孤篇）。
为什么是这个分？（点开看判定依据）
这个分怎么自己复算
- 口径版本
- quality-rules-v1+3e8acca1e74a
- 原文指纹
- f924d93f07fead501050437c797d0ae9…
- 判决方式
- 规则版 —— 逐位复现：同一条原文、同一个口径版本， 任何人都该跑出一模一样的四维扣分和总分。
- 复算命令
- python manage.py recompute_verdict 5513
这条命令不写库、不调模型、不联网：拿着这个仓库和那条原文就能跑。 口径参数表在 判定口径 页上， 和上面这个版本号是同一份。
这篇全文共 40 句 —— 逐句过检结果：
「有据」= 句中有具名信源或带单位的可核查数据；「无据断言」= 用了绝对化说法但整句既无信源也无数据。 自动判定会出错，这只是对句子用词的机器观测，不是对内容真伪的结论。
镜下逐句 · 这几句被判到了
相邻柜体电芯最高温未超50℃，远低于热失控阈值。
极端工况下，远景Gen 8 AI储能系统以电芯本征安全、Pack与簇级安全防护、柜体系统隔热与热阻断等创新设计层层设防，用“不蔓延、不串燃、不熔穿、不断电”的硬核实证，始终将风险限制在最小范围内，严守系统级与场站级安全边界。
在此背景下，本次火烧测试整站容量64MWh，由4台16MWh储能系统组成，搭载全球最大方壳卷绕电芯700+Ah，首次实现“最大电芯+最大单柜+最大整站”三级容量的同步极限验证，覆盖从核心部件到整站应用，进一步突破了行业容量、测试工况的验证边界，为GW级大规模储能电站的安全设计与工程建设提供了硬核实证。
此外，本次测试主动关闭预警、探测、控制及灭火系统，直接考验储能系统自身被动防火、隔热及热蔓延控制能力，完全还原热失控突发、主动系统失效后的真实极端场景。
测试过程中，主测试柜的热辐射持续作用于相邻柜体，但邻柜电芯最高温度未超过50°C，远低于电芯热失控阈值；
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你也判一下：这篇写得客观吗？
先说你的判断，再看 AI 判了什么——我们不写谁对谁错。
两边不一样很正常——本站表述倾向抽检准确率 只有 56.5%， AI 的判定不是标准答案。你的判断记在读者信号里， 与人工金标分开存放；是否纳入训练要等标注口径会定。
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