中國儲能網訊：過去幾年，儲能行業(yè)的主旋律是規(guī)模擴張與成本下探，但隨著裝機容量爆發(fā)式增長，安全事故發(fā)生、系統同質化、盈利模式不清晰等“成長煩惱”，正慢慢拖慢儲能產業(yè)邁向高質量發(fā)展的步伐。
如今，AI技術正以前所未有的速度和深度，滲透到儲能系統的每一個環(huán)節(jié)，被業(yè)內視為推動儲能進入自主決策、融合共生新階段的核心引擎。這場由數字化和智能化技術驅動的變革，不僅能提升效率，更將重塑儲能產品的核心競爭力，并重新定義萬億級市場價值。
預測即價值，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匹配電力市場的價格波動和電網的調度需求，這種匹配的關鍵在于對未來的精準預測。
在國能日新所布局的“AI數云”戰(zhàn)略中，就明確指出了預測能力在價值運營中的樞紐地位。圍繞該戰(zhàn)略推出的“曠冥”AI大模型，通過構建獨特的場站級數據池，整合了近6000家新能源場站的實測數據、高質量分析資料以及全球觀測數據，從而真實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測的全面結果，并且誤差顯著低于行業(yè)基準。
圖1：「曠冥」AI大模型風速預測
強大預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、電價等多維預測，轉化為實實在在的收益提升。例如針對現貨市場超短期功率預測與極端天氣預警的結合，能夠精準捕捉15分鐘定價窗口的波動特征，幫助儲能資產規(guī)避因出力偏差帶來的考核風險。有技術人員指出，這種能力讓全系列智慧運營平臺不再依賴單一數據，而是能從多維度提供決策支持。
這種“預測即價值”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，集成了 AI 電池管理 2.0，鋰電鍍檢測準確率超過 95%，熱風險預警準確率超過 99%。通過優(yōu)化電池組設計，能量密度提升至每平方米467千瓦時，比上一代減少22%。
在日常運維上，PowerDoctor智能運維平臺搭載AI大模型，能對30多種故障進行極早預警，根因定位準確率高達99%。內置的AI助手不僅能即時回答問題，還能自主訓練，將非計劃停機率降低99%，運維效率提升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營中的深度應用。該平臺通過“大數據平臺+AI大模型+機理算法融合+AI助手工具”的創(chuàng)新架構，實現了智能預警、運行分析、電站體檢和智慧運維的全鏈條標準化管理。實測數據顯示，其故障預警時間提前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！從電源側到用戶側的價值閉環(huán)
儲能的應用場景日益多元化，從大型新能源電站的配套，到電網側的獨立儲能，再到工商業(yè)園區(qū)的用戶側應用，每種場景對AI的需求都截然不同。國能日新在應對儲能應用差異化需求時，提出了一套從精準預測到智能調度，最終實現多元收益的閉環(huán)解決方案。
電源側場景中，AI的核心價值體現在平滑新能源出力波動與優(yōu)化設備健康管理。國能日新在海南某農光互補電站的實踐顯示，其AI驅動的儲能智慧EMS系統，通過整合光伏出力預測、變壓器負載數據和電網實時指令，生成毫秒級充放電策略，將功率波動標準差降低至2%以內，同時年棄光率下降18%，既保障了電網穩(wěn)定性，又直接提升了新能源資產的經濟效益。
作為國內風電龍頭，金風科技透露正在利用AI大模型技術升級現有的負荷預測系統，以期通過對歷史發(fā)電數據、實時氣象數據、電網負荷等多源異構數據的分析和計算，幫助電網制定更加優(yōu)化的調度計劃，減少能源浪費。
獨立儲能場景作為電力市場化改革的產物，其收益高度依賴對現貨電價的精準預測與高頻交易決策。國能日新構建了市場預測、智能交易、安全調控“三位一體”的技術體系，通過Bi-LSTM與Transformer混合模型預測現貨電價，在蒙西某儲能項目中，單月峰谷套利收益比傳統策略提升了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下，AI技術正成為推動能源變革的關鍵變量?！倍２┧紕?chuàng)也正在完成從“功能設備”向“智慧能源決策中樞”的質變升級，其中，通過基于大數據的反演技術建立的儲能電站AI模型，在電站運維中實現了99.7%的告警預警精確率，降低了電站故障發(fā)生的概率和維護成本。
用戶側場景的關鍵在于多能源流的協同優(yōu)化與分散資源的聚合管理。國能日新通過AI算法的發(fā)電和負荷預測模型，自主生成多目標優(yōu)化調度策略，兼顧六類電價，實現了場站收益與新能源消納的雙重最大化；針對用戶側儲能“散點化、低協同”的挑戰(zhàn)，AI通過云邊端架構聚合分散資源，使其具備參與電網調度的能力。
國內充電樁及光儲充一體化龍頭特來電同樣將AI技術深度融入硬件與運營體系。在硬件層面，推出內置AI芯片的特來勁2代AI充電模塊，具備故障預測、健康管理等智能運維功能，并可基于環(huán)境與車型數據動態(tài)優(yōu)化充電策略。
在運營層面，特來電構建了“全場景智能化等級能力模型”，目前已實現L3級系統主導運營，目標在1-2年內達成L4級高度智能托管運營。AI管家可實時診斷30余項運營指標，智能客服與促銷系統則提升用戶服務效率與粘性。通過軟件能力和硬件工藝的結合，推動充電網向自學習、自進化的智慧能源系統演進。
AI驅動虛擬電廠實現分布式資源聚合
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連接起來的“神經系統”。隨著電力市場改革向現貨、輔助服務等多元場景延伸，分布式儲能、工商業(yè)負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。
國能日新認為，虛擬電廠的規(guī)?；涞厥钱斍白钪档冒盐盏膽?zhàn)略機遇之一。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測和電力價格研判能力，能動態(tài)優(yōu)化充放電與負荷響應策略，打通聚合、預測、申報、結算的全流程。
虛擬電廠的核心挑戰(zhàn)在于如何高效、安全地管理海量、異構的分布式資源。AI在其中扮演了“樞紐”和“連接器”的角色。國內虛擬電廠技術服務商恒實科技，在江蘇蘇州虛擬電廠項目中借助“分布式資源AI聚合調度平臺”，聚合了500余個分布式光伏站、200余個用戶側儲能項目、3000余個電動汽車充電樁。平臺采用圖神經網絡+多目標優(yōu)化算法，對分布式資源可調潛力進行實時評估，并基于電網調度指令動態(tài)分配響應任務，2023年夏季電網負荷高峰時平臺聚合100MWh儲能和2000臺V2G參與削峰，響應速度較傳統人工調度提升60%，資源調用成本降低35%。
同時，AI模型通過歷史數據學習用戶行為，優(yōu)化響應策略，使用戶參與意愿提升40%，推動分布式資源向規(guī)模化價值釋放。
國網信通產業(yè)集團等電網側企業(yè)，在虛擬電廠的建設中，重點利用AI進行負荷預測和資源評估。通過機器學習模型對區(qū)域內的分布式光伏、電動汽車、儲能等資源進行實時監(jiān)測和潛力評估，確保VPP在參與電網調度時，能夠提供可靠的容量和響應速度。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同性和可靠性。
儲能技術迭代與全球化布局助力
AI+儲能的協同進化，不僅體現在運營層面，更深入到了儲能技術本身的迭代和全球業(yè)務的布局。
在技術迭代方面，AI正在成為提升電池安全和壽命的關鍵。國能日新通過電池機理算法和LSTM神經網絡，實時監(jiān)測電芯健康狀態(tài)，能夠提前30天預警熱失控風險，從而實現電池壽命延長15%，系統效率提升至92%。這種基于AI的預測性維護，是儲能系統向主動管理轉變的標志。
在構網型儲能技術迭代中，華為數字能源在西藏那曲光伏+儲能微電網項目中，通過構網型儲能AI控制系統實現主動支撐。系統通過AI算法實時分析電網阻抗、負荷波動及新能源出力，動態(tài)調整構網型儲能的輸出特性，在電網故障時，儲能系統可在10ms內響應并穩(wěn)定電壓/頻率（波動≤±2%）。同時AI模型通過歷史運行數據優(yōu)化控制參數，使構網型儲能系統效率提升至94%。
比亞迪等電池制造商，在儲能系統設計之初就融入了AI算法。其BMS系統通過深度學習海量運行數據，能夠精確識別電池內部的微小變化，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市場是另一個重要的戰(zhàn)略機遇。在一帶一路沿線電力基礎設施薄弱的東南亞、非洲，對孤島型微電網的需求非常迫切。國能日新將數字技術與微電網解決方案相結合，打造出光伏儲能加智能調度的一體化方案。
AI在海外微電網中的作用是實現能源的高效協同調控。智控系統集合了功率預測、負荷預測、發(fā)電量預測、能耗監(jiān)測等模塊，能夠根據當地的資源稟賦和用電需求實現定制化部署。這種云邊端架構，確保了在通信條件不佳的偏遠地區(qū)，儲能系統仍能保持穩(wěn)定、經濟的運行。國能日新在非洲尼日利亞、肯尼亞、南非等地都有微電網項目應用，支持當地經濟地使用綠色能源，并計劃以“數字技術輸出+本地化合作”的模式，深耕重點區(qū)域市場。
算力與人才支撐AI+儲能底層進化
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、數據和人才的綜合較量。國能日新深刻認識到了底層支撐的重要性，將重點投入AI算法、構網型儲能控制等領域，組建跨學科團隊并與高校建立聯合實驗室加速技術轉化。
AI驅動的儲能系統需要處理PB級的數據，包括氣象數據、電網數據、市場交易數據以及電池內部的毫秒級運行數據。這要求企業(yè)必須具備強大的HPC與GPU集群，才能實現PB級數據的智能調度與并行運算。
此外，構網型儲能是儲能技術未來的重要方向，它要求儲能系統不僅能被動響應電網，還能主動支撐電網電壓和頻率。AI在構網型儲能中的作用，是實現更復雜的控制策略和更快的響應速度，確保在電網故障或孤島運行時，儲能系統能夠迅速接管并穩(wěn)定供電。
寫在結尾
“AI+儲能”的浪潮，正在將儲能產業(yè)推向一個全新的智能化能源時代。AI通過其強大的預測、優(yōu)化和協同能力，不僅顯著提升了儲能系統的運行效率與動態(tài)響應能力，更將儲能資產從單一的能量存儲單元，升級為電力系統中具備智能調節(jié)特性的柔性資源。
從國能日新的“曠冥”大模型驅動的價值運營，到陽光電源、寧德時代、科華數據、遠景能源、金風科技、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、分布式協同乃至全球微電網建設中，發(fā)揮出前所未有的核心作用。
未來，隨著AI技術的持續(xù)進化，特別是強化學習、數字孿生等技術的成熟應用，儲能系統將具備更強的自適應能力和更廣闊的市場參與度。儲能不再僅僅是能源轉型的穩(wěn)定器，更是驅動電力系統高效、靈活、低碳運行的“智慧大腦”。這場由算力驅動的能源革命，正以前所未有的速度，加速構建一個更綠色、更智能的電力未來。
