中國儲能網訊：人工智能浪潮正席卷全球，其感知、理解和推理能力使其具備自主學習能力和高度的智能化水平，人工智能驅動也正驅動各行各業(yè)傳統(tǒng)生態(tài)體系發(fā)生深刻變革，人工智能將改變一切、賦能一切。
作為儲能行業(yè)的從業(yè)者，我們需思考儲能行業(yè)如何適應人工智能的發(fā)展，如何通過人工智能驅動儲能行業(yè)高質量發(fā)展，建設具備自感知、自學習、自決策、自執(zhí)行、自適應的智能電化學儲能電站。
分析人工智能技術發(fā)展的關鍵要素，數(shù)據、算法和算力是三個關鍵要素。
數(shù)據是基礎。人工智能依賴海量、實時、多樣性的數(shù)據訓練模型，儲能的數(shù)據主要來源于各類傳感器和電流、電壓互感器采集的基礎數(shù)據，例如電流、電壓、溫度、流量、壓力等數(shù)據，同時儲能電站作為參與電力現(xiàn)貨市場和輔助服務市場的主體，電力市場歷史價格數(shù)據以及氣象、燃料價格、生產周期、負荷水平等數(shù)據均是重要的基礎數(shù)據。
算法是核心。人工智能通過線性回歸、決策樹、神經網絡等算法提供批量化解決問題的方法，算法決定了人工智能的學習能力和決策效率。電化學儲能在SOC、SOH狀態(tài)診斷，主動安全預警，EMS控制策略，電力市場交易等方面可依托人工智能算法實現(xiàn)運行水平的提升。
算力是支撐。算力是實現(xiàn)人工智能算法的基礎，滿足海量復雜數(shù)據的處理需求。隨著GWh以上儲能電站的建設以及云計算技術的應用，儲能電站BMS、EMS和調度自動化系統(tǒng)對算力的需求也逐步提高。
分析電化學儲能電站的運行機理，儲能依賴采集的各類電氣量和非電氣量數(shù)據進行存儲、分析、監(jiān)測、控制等，研究利用人工智能技術基于海量數(shù)據分析突破電化學儲能電站在消防安全、狀態(tài)評估、智能運維等方面的諸多難題。此外，隨著電力市場加快建設，如何通過精準價格預測自主制定運營策略，實現(xiàn)利益最大化是用戶關心的問題。
人工智能技術可在狀態(tài)評估、運行維護、安全管理和智能運營等方面提升電化學儲能電站的運行水平，實現(xiàn)儲能電站的“AI化”。
在狀態(tài)評估方面，儲能系統(tǒng)的SOC、SOH的狀態(tài)量的精準計算是行業(yè)的難點，以SOC為例，現(xiàn)有的安時積分法、開路電壓法、卡爾曼濾波法仍難以高精度的狀態(tài)評估，未來結合人工智能算法技術提升儲能系統(tǒng)的狀態(tài)評估精度，并適應各類復雜工況下的狀態(tài)量差異化的計算要求。
在運行維護方面，結合儲能電站運行機理和各類設備設施數(shù)字仿真模型，利用人工智能自動推理出自適應規(guī)則，同時全面識別設備的性能劣化，自主完成規(guī)則的修正，并可將人工智能結合機器人、無人機等技術輔助運維人員實現(xiàn)儲能電站的高效運維管理。
在安全管理方面，消防安全特別是鋰離子電池的熱失控風險是行業(yè)高質量發(fā)展面臨的首要問題之一，利用人工智能的自感知、自學習、自適應能力，對熱失控等安全失效行為實現(xiàn)早期預警，并自動給出各類故障及應急事故的處置指導，提升電化學儲能電站的本質安全水平。
在智能運營方面，儲能電站參與電力現(xiàn)貨市場和輔助服務市場是未來的主要趨勢，如何適應“能漲能跌”的電力市場機制是用戶關注的首要問題。利用人工智能技術處理并分析大量數(shù)據，包括市場動態(tài)、歷史電價和政策變化，以預測不同時間尺度的電價，并通過海量歷史數(shù)據訓練與不斷的自學習，自動制定充放電等運營策略，提升電站收益水平。
2025年將是人工智能技術發(fā)展的元年，人工智能技術將深層次地重塑各行各業(yè)的產業(yè)形態(tài)。針對儲能行業(yè)，人工智能技術將實現(xiàn)儲能電站的數(shù)字化、智能化轉型，提升儲能電站全壽命周期的安全性、經濟性和對電力系統(tǒng)的高效支撐，助推行業(yè)高質量發(fā)展。
