中國儲能網(wǎng)訊：過去幾年，儲能行業(yè)的主旋律是規(guī)模擴(kuò)張與成本下探，但隨著裝機(jī)容量爆發(fā)式增長，安全事故發(fā)生、系統(tǒng)同質(zhì)化、盈利模式不清晰等“成長煩惱”，正慢慢拖慢儲能產(chǎn)業(yè)邁向高質(zhì)量發(fā)展的步伐。
如今，AI技術(shù)正以前所未有的速度和深度，滲透到儲能系統(tǒng)的每一個環(huán)節(jié)，被業(yè)內(nèi)視為推動儲能進(jìn)入自主決策、融合共生新階段的核心引擎。這場由數(shù)字化和智能化技術(shù)驅(qū)動的變革，不僅能提升效率，更將重塑儲能產(chǎn)品的核心競爭力，并重新定義萬億級市場價值。
預(yù)測即價值，AI大模型錨定市場不確定性
儲能的商業(yè)價值，核心在于其充放電行為能否精準(zhǔn)匹配電力市場的價格波動和電網(wǎng)的調(diào)度需求，這種匹配的關(guān)鍵在于對未來的精準(zhǔn)預(yù)測。
在國能日新所布局的“AI數(shù)云”戰(zhàn)略中，就明確指出了預(yù)測能力在價值運(yùn)營中的樞紐地位。圍繞該戰(zhàn)略推出的“曠冥”AI大模型，通過構(gòu)建獨(dú)特的場站級數(shù)據(jù)池，整合了近6000家新能源場站的實(shí)測數(shù)據(jù)、高質(zhì)量分析資料以及全球觀測數(shù)據(jù)，從而真實(shí)模擬了新能源的物理時空場景。
這種底層支撐讓模型能夠輸出從短期到中長期、從氣象要素到功率預(yù)測的全面結(jié)果，并且誤差顯著低于行業(yè)基準(zhǔn)。
圖1：「曠冥」AI大模型風(fēng)速預(yù)測
強(qiáng)大預(yù)測能力有效解決了新能源出力波動與市場定價的雙重不確定性問題。在電力市場化改革背景下，AI將氣象、功率、電價等多維預(yù)測，轉(zhuǎn)化為實(shí)實(shí)在在的收益提升。例如針對現(xiàn)貨市場超短期功率預(yù)測與極端天氣預(yù)警的結(jié)合，能夠精準(zhǔn)捕捉15分鐘定價窗口的波動特征，幫助儲能資產(chǎn)規(guī)避因出力偏差帶來的考核風(fēng)險。有技術(shù)人員指出，這種能力讓全系列智慧運(yùn)營平臺不再依賴單一數(shù)據(jù)，而是能從多維度提供決策支持。
這種“預(yù)測即價值”的邏輯，正在被行業(yè)廣泛采納。陽光電源推出的PowerTitan 3.0 全液冷交流儲能系統(tǒng)，集成了 AI 電池管理 2.0，鋰電鍍檢測準(zhǔn)確率超過 95%，熱風(fēng)險預(yù)警準(zhǔn)確率超過 99%。通過優(yōu)化電池組設(shè)計(jì)，能量密度提升至每平方米467千瓦時，比上一代減少22%。
在日常運(yùn)維上，PowerDoctor智能運(yùn)維平臺搭載AI大模型，能對30多種故障進(jìn)行極早預(yù)警，根因定位準(zhǔn)確率高達(dá)99%。內(nèi)置的AI助手不僅能即時回答問題，還能自主訓(xùn)練，將非計(jì)劃停機(jī)率降低99%，運(yùn)維效率提升92%。
寧德時代發(fā)布的“天恒·智儲”智慧管理平臺，則充分展示了AI大模型在儲能電站運(yùn)營中的深度應(yīng)用。該平臺通過“大數(shù)據(jù)平臺+AI大模型+機(jī)理算法融合+AI助手工具”的創(chuàng)新架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了智能預(yù)警、運(yùn)行分析、電站體檢和智慧運(yùn)維的全鏈條標(biāo)準(zhǔn)化管理。實(shí)測數(shù)據(jù)顯示，其故障預(yù)警時間提前7天，典型案例電站綜合效率平均提升3%，可用損耗下降25%。
場景化賦能！從電源側(cè)到用戶側(cè)的價值閉環(huán)
儲能的應(yīng)用場景日益多元化，從大型新能源電站的配套，到電網(wǎng)側(cè)的獨(dú)立儲能，再到工商業(yè)園區(qū)的用戶側(cè)應(yīng)用，每種場景對AI的需求都截然不同。國能日新在應(yīng)對儲能應(yīng)用差異化需求時，提出了一套從精準(zhǔn)預(yù)測到智能調(diào)度，最終實(shí)現(xiàn)多元收益的閉環(huán)解決方案。
電源側(cè)場景中，AI的核心價值體現(xiàn)在平滑新能源出力波動與優(yōu)化設(shè)備健康管理。國能日新在海南某農(nóng)光互補(bǔ)電站的實(shí)踐顯示，其AI驅(qū)動的儲能智慧EMS系統(tǒng)，通過整合光伏出力預(yù)測、變壓器負(fù)載數(shù)據(jù)和電網(wǎng)實(shí)時指令，生成毫秒級充放電策略，將功率波動標(biāo)準(zhǔn)差降低至2%以內(nèi)，同時年棄光率下降18%，既保障了電網(wǎng)穩(wěn)定性，又直接提升了新能源資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益。
作為國內(nèi)風(fēng)電龍頭，金風(fēng)科技透露正在利用AI大模型技術(shù)升級現(xiàn)有的負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)，以期通過對歷史發(fā)電數(shù)據(jù)、實(shí)時氣象數(shù)據(jù)、電網(wǎng)負(fù)荷等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的分析和計(jì)算，幫助電網(wǎng)制定更加優(yōu)化的調(diào)度計(jì)劃，減少能源浪費(fèi)。
獨(dú)立儲能場景作為電力市場化改革的產(chǎn)物，其收益高度依賴對現(xiàn)貨電價的精準(zhǔn)預(yù)測與高頻交易決策。國能日新構(gòu)建了市場預(yù)測、智能交易、安全調(diào)控“三位一體”的技術(shù)體系，通過Bi-LSTM與Transformer混合模型預(yù)測現(xiàn)貨電價，在蒙西某儲能項(xiàng)目中，單月峰谷套利收益比傳統(tǒng)策略提升了35%。
海博思創(chuàng)董事長張劍輝判斷：“在全球能源格局重塑的當(dāng)下，AI技術(shù)正成為推動能源變革的關(guān)鍵變量。”而海博思創(chuàng)也正在完成從“功能設(shè)備”向“智慧能源決策中樞”的質(zhì)變升級，其中，通過基于大數(shù)據(jù)的反演技術(shù)建立的儲能電站AI模型，在電站運(yùn)維中實(shí)現(xiàn)了99.7%的告警預(yù)警精確率，降低了電站故障發(fā)生的概率和維護(hù)成本。
用戶側(cè)場景的關(guān)鍵在于多能源流的協(xié)同優(yōu)化與分散資源的聚合管理。國能日新通過AI算法的發(fā)電和負(fù)荷預(yù)測模型，自主生成多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度策略，兼顧六類電價，實(shí)現(xiàn)了場站收益與新能源消納的雙重最大化；針對用戶側(cè)儲能“散點(diǎn)化、低協(xié)同”的挑戰(zhàn)，AI通過云邊端架構(gòu)聚合分散資源，使其具備參與電網(wǎng)調(diào)度的能力。
國內(nèi)充電樁及光儲充一體化龍頭特來電同樣將AI技術(shù)深度融入硬件與運(yùn)營體系。在硬件層面，推出內(nèi)置AI芯片的特來勁2代AI充電模塊，具備故障預(yù)測、健康管理等智能運(yùn)維功能，并可基于環(huán)境與車型數(shù)據(jù)動態(tài)優(yōu)化充電策略。
在運(yùn)營層面，特來電構(gòu)建了“全場景智能化等級能力模型”，目前已實(shí)現(xiàn)L3級系統(tǒng)主導(dǎo)運(yùn)營，目標(biāo)在1-2年內(nèi)達(dá)成L4級高度智能托管運(yùn)營。AI管家可實(shí)時診斷30余項(xiàng)運(yùn)營指標(biāo)，智能客服與促銷系統(tǒng)則提升用戶服務(wù)效率與粘性。通過軟件能力和硬件工藝的結(jié)合，推動充電網(wǎng)向自學(xué)習(xí)、自進(jìn)化的智慧能源系統(tǒng)演進(jìn)。
AI驅(qū)動虛擬電廠實(shí)現(xiàn)分布式資源聚合
如果說AI是儲能的“大腦”，那么虛擬電廠（VPP）就是將這些智能資產(chǎn)連接起來的“神經(jīng)系統(tǒng)”。隨著電力市場改革向現(xiàn)貨、輔助服務(wù)等多元場景延伸，分布式儲能、工商業(yè)負(fù)荷等靈活資源的聚合價值持續(xù)釋放，為虛擬電廠提供了廣闊的收益空間。
國能日新認(rèn)為，虛擬電廠的規(guī)?；涞厥钱?dāng)前最值得把握的戰(zhàn)略機(jī)遇之一。分布式電源因單體規(guī)模小、議價能力弱，急需通過虛擬電廠聚合起來參與市場。其自研的虛擬電廠智慧管控平臺，依托“曠冥”AI大模型的高精度氣象預(yù)測和電力價格研判能力，能動態(tài)優(yōu)化充放電與負(fù)荷響應(yīng)策略，打通聚合、預(yù)測、申報(bào)、結(jié)算的全流程。
虛擬電廠的核心挑戰(zhàn)在于如何高效、安全地管理海量、異構(gòu)的分布式資源。AI在其中扮演了“樞紐”和“連接器”的角色。國內(nèi)虛擬電廠技術(shù)服務(wù)商恒實(shí)科技，在江蘇蘇州虛擬電廠項(xiàng)目中借助“分布式資源AI聚合調(diào)度平臺”，聚合了500余個分布式光伏站、200余個用戶側(cè)儲能項(xiàng)目、3000余個電動汽車充電樁。平臺采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+多目標(biāo)優(yōu)化算法，對分布式資源可調(diào)潛力進(jìn)行實(shí)時評估，并基于電網(wǎng)調(diào)度指令動態(tài)分配響應(yīng)任務(wù)，2023年夏季電網(wǎng)負(fù)荷高峰時平臺聚合100MWh儲能和2000臺V2G參與削峰，響應(yīng)速度較傳統(tǒng)人工調(diào)度提升60%，資源調(diào)用成本降低35%。
同時，AI模型通過歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)用戶行為，優(yōu)化響應(yīng)策略，使用戶參與意愿提升40%，推動分布式資源向規(guī)?；瘍r值釋放。
國網(wǎng)信通產(chǎn)業(yè)集團(tuán)等電網(wǎng)側(cè)企業(yè)，在虛擬電廠的建設(shè)中，重點(diǎn)利用AI進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測和資源評估。通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型對區(qū)域內(nèi)的分布式光伏、電動汽車、儲能等資源進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測和潛力評估，確保VPP在參與電網(wǎng)調(diào)度時，能夠提供可靠的容量和響應(yīng)速度。AI的介入，讓VPP不再是簡單的資源堆砌，而是具備了高度的協(xié)同性和可靠性。
儲能技術(shù)迭代與全球化布局助力
AI+儲能的協(xié)同進(jìn)化，不僅體現(xiàn)在運(yùn)營層面，更深入到了儲能技術(shù)本身的迭代和全球業(yè)務(wù)的布局。
在技術(shù)迭代方面，AI正在成為提升電池安全和壽命的關(guān)鍵。國能日新通過電池機(jī)理算法和LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)時監(jiān)測電芯健康狀態(tài)，能夠提前30天預(yù)警熱失控風(fēng)險，從而實(shí)現(xiàn)電池壽命延長15%，系統(tǒng)效率提升至92%。這種基于AI的預(yù)測性維護(hù)，是儲能系統(tǒng)向主動管理轉(zhuǎn)變的標(biāo)志。
在構(gòu)網(wǎng)型儲能技術(shù)迭代中，華為數(shù)字能源在西藏那曲光伏+儲能微電網(wǎng)項(xiàng)目中，通過構(gòu)網(wǎng)型儲能AI控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)主動支撐。系統(tǒng)通過AI算法實(shí)時分析電網(wǎng)阻抗、負(fù)荷波動及新能源出力，動態(tài)調(diào)整構(gòu)網(wǎng)型儲能的輸出特性，在電網(wǎng)故障時，儲能系統(tǒng)可在10ms內(nèi)響應(yīng)并穩(wěn)定電壓/頻率（波動≤±2%）。同時AI模型通過歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)優(yōu)化控制參數(shù)，使構(gòu)網(wǎng)型儲能系統(tǒng)效率提升至94%。
比亞迪等電池制造商，在儲能系統(tǒng)設(shè)計(jì)之初就融入了AI算法。其BMS系統(tǒng)通過深度學(xué)習(xí)海量運(yùn)行數(shù)據(jù)，能夠精確識別電池內(nèi)部的微小變化，如鋰枝晶生長、電解液分解等，從而在不影響性能的前提下，優(yōu)化充放電窗口，最大限度地延長電池的循環(huán)壽命。
在業(yè)務(wù)布局上，AI正在加速儲能解決方案的全球化拓展。國能日新判斷海外微電網(wǎng)市場是另一個重要的戰(zhàn)略機(jī)遇。在一帶一路沿線電力基礎(chǔ)設(shè)施薄弱的東南亞、非洲，對孤島型微電網(wǎng)的需求非常迫切。國能日新將數(shù)字技術(shù)與微電網(wǎng)解決方案相結(jié)合，打造出光伏儲能加智能調(diào)度的一體化方案。
AI在海外微電網(wǎng)中的作用是實(shí)現(xiàn)能源的高效協(xié)同調(diào)控。智控系統(tǒng)集合了功率預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、發(fā)電量預(yù)測、能耗監(jiān)測等模塊，能夠根據(jù)當(dāng)?shù)氐馁Y源稟賦和用電需求實(shí)現(xiàn)定制化部署。這種云邊端架構(gòu)，確保了在通信條件不佳的偏遠(yuǎn)地區(qū)，儲能系統(tǒng)仍能保持穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行。國能日新在非洲尼日利亞、肯尼亞、南非等地都有微電網(wǎng)項(xiàng)目應(yīng)用，支持當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)地使用綠色能源，并計(jì)劃以“數(shù)字技術(shù)輸出+本地化合作”的模式，深耕重點(diǎn)區(qū)域市場。
算力與人才支撐AI+儲能底層進(jìn)化
AI與儲能的深度融合，對底層支撐提出了極高的要求。這不僅是算法的競爭，更是算力、數(shù)據(jù)和人才的綜合較量。國能日新深刻認(rèn)識到了底層支撐的重要性，將重點(diǎn)投入AI算法、構(gòu)網(wǎng)型儲能控制等領(lǐng)域，組建跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)并與高校建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室加速技術(shù)轉(zhuǎn)化。
AI驅(qū)動的儲能系統(tǒng)需要處理PB級的數(shù)據(jù)，包括氣象數(shù)據(jù)、電網(wǎng)數(shù)據(jù)、市場交易數(shù)據(jù)以及電池內(nèi)部的毫秒級運(yùn)行數(shù)據(jù)。這要求企業(yè)必須具備強(qiáng)大的HPC與GPU集群，才能實(shí)現(xiàn)PB級數(shù)據(jù)的智能調(diào)度與并行運(yùn)算。
此外，構(gòu)網(wǎng)型儲能是儲能技術(shù)未來的重要方向，它要求儲能系統(tǒng)不僅能被動響應(yīng)電網(wǎng)，還能主動支撐電網(wǎng)電壓和頻率。AI在構(gòu)網(wǎng)型儲能中的作用，是實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的控制策略和更快的響應(yīng)速度，確保在電網(wǎng)故障或孤島運(yùn)行時，儲能系統(tǒng)能夠迅速接管并穩(wěn)定供電。
寫在結(jié)尾
“AI+儲能”的浪潮，正在將儲能產(chǎn)業(yè)推向一個全新的智能化能源時代。AI通過其強(qiáng)大的預(yù)測、優(yōu)化和協(xié)同能力，不僅顯著提升了儲能系統(tǒng)的運(yùn)行效率與動態(tài)響應(yīng)能力，更將儲能資產(chǎn)從單一的能量存儲單元，升級為電力系統(tǒng)中具備智能調(diào)節(jié)特性的柔性資源。
從國能日新的“曠冥”大模型驅(qū)動的價值運(yùn)營，到陽光電源、寧德時代、科華數(shù)據(jù)、遠(yuǎn)景能源、金風(fēng)科技、海博思創(chuàng)、特來電等行業(yè)巨頭在不同場景下的AI賦能實(shí)踐，我們看到，AI正在重塑儲能的價值邊界，使其在電力交易、輔助服務(wù)、分布式協(xié)同乃至全球微電網(wǎng)建設(shè)中，發(fā)揮出前所未有的核心作用。
未來，隨著AI技術(shù)的持續(xù)進(jìn)化，特別是強(qiáng)化學(xué)習(xí)、數(shù)字孿生等技術(shù)的成熟應(yīng)用，儲能系統(tǒng)將具備更強(qiáng)的自適應(yīng)能力和更廣闊的市場參與度。儲能不再僅僅是能源轉(zhuǎn)型的穩(wěn)定器，更是驅(qū)動電力系統(tǒng)高效、靈活、低碳運(yùn)行的“智慧大腦”。這場由算力驅(qū)動的能源革命，正以前所未有的速度，加速構(gòu)建一個更綠色、更智能的電力未來。
