中國儲能網訊：AI與能源的融合，已不再停留于行業(yè)構想，而是正式被納入國家戰(zhàn)略體系。
近期，國家發(fā)改委、能源局印發(fā)《關于推進“人工智能+”能源高質量發(fā)展的實施意見》（下稱《實施意見》），首次將“AI+儲能”納入國家能源戰(zhàn)略，并提出到2027年，目標建成5個以上能源行業(yè)專業(yè)大模型、10個以上可復制示范項目、探索100個典型場景賦能路徑；到2030年，能源AI技術總體達到世界領先水平，算力與電力協同機制全面完善。
具體到新能源儲能環(huán)節(jié)，AI對儲能系統(tǒng)的賦能體現在哪些環(huán)節(jié)、現在業(yè)內企業(yè)的應用落地進度如何、還有哪些風險或挑戰(zhàn)亟待解決等話題值得探討。
AI重塑儲能產業(yè)
目前產業(yè)內的共識是，AI技術可以提升儲能系統(tǒng)的運行效率、安全性和經濟性?；诖?，相關能源企業(yè)正從安全保障、運維提效、收益增值等角度切入，加大其在AI領域的投入。
記者注意到，基于AI的資產運營理念正在頭部公司形成共識。例如，10月15日，海博思創(chuàng)（688411.SH）在投資者平臺公開表示，未來3~5年，公司將加大社會化資本投資的獨立儲能項目拓展與合作，基于公司現有的AI+大數據分析能力，規(guī)劃儲能資產的后端運營布局。
據其2025年半年報“在研項目”章節(jié)信息，公司“AI+儲能應用場景解決方案研發(fā)項目”累計投入約201萬元，以服務儲能全生命周期的價值實現。
此外，跨界合作成為企業(yè)快速補齊AI能力短板的另一路徑。今年9月，能輝科技（301046.SZ）與螞蟻數科在外灘大會達成戰(zhàn)略合作，共同開發(fā)“能源AI智能體”應用，從投資、運營、資產退出三大環(huán)節(jié)重構新能源項目的管理范式。
而對于大型電站的運營者而言，東方日升（300118.SZ）儲能相關負責人道出了投資AI的必要性。他告訴第一財經記者，大型電站每天面臨不斷變化的發(fā)電數據和市場波動，如果沒有智能化的管理系統(tǒng)，運營者很可能無法及時作出最優(yōu)的能源調度決策，進而影響電站收益的最大化。
在所有智能化應用的底層，是對系統(tǒng)核心部件——電池安全狀態(tài)的精準管控。業(yè)內人士認為，作為儲能系統(tǒng)的核心部件，電池的健康狀態(tài)直接關系到儲能系統(tǒng)的安全性和使用壽命。目前的AI融合診斷技術可以實現電池故障的精準識別與提前預警，有益于儲能電站的安全。
“AI可以預測電池安全壽命，降低電芯的衰減率，從而達到延長電池使用壽命的效果?！币患覈鴥葍δ芟到y(tǒng)集成企業(yè)的技術負責人何峰對第一財經記者表示，尤其是在發(fā)現潛在風險時，接入AI大模型可縮短公司解決問題的時間，在設備出現故障時自動生成報告，形成知識庫，還可以降低后續(xù)的故障率。
“積累的故障電芯數據還可反推上游電芯廠商優(yōu)化電池設計，進而使得新電芯故障率根源性降低?！焙畏逖a充道。
AI的價值遠不止于“治已病”，更在于“防未病”。多位產業(yè)內人士對記者表示，在儲能后市場的運維環(huán)節(jié)，區(qū)別于人工運維，AI的運用可顯著提升電站運營效率。
據國網綜合能源服務集團有限公司儲能事業(yè)部系統(tǒng)集成中心負責人周喜超介紹，當前大量項目已進入運營階段，帶來了海量運行數據、復雜的故障管理需求和更高的資產回報要求?！皞鹘y(tǒng)運維是在故障出現后進行維修的被動鏈，但如果通過AI將其變?yōu)樘崆邦A警的主動鏈，運維人員角色將從‘修理工’轉為‘決策把關者’，效率提升核心是流程重構而非技術替代?！?/span>
“公司在智慧運營、智能運維等多個場景內都引入了技術，正在嘗試引入最近比較火的模型框架輔助訓練和推理?！鳖I儲宇能相關負責人對第一財經記者介紹稱，在智慧運營領域，公司正在以儲能電站為載體，打造源網荷儲一體化平臺?！澳壳霸诎l(fā)電預測、負荷預測以及電力交易都已經引入了算法模型。在智能運維領域，公司在電芯的安全性診斷、壽命分析等方面都在訓練具體的AI模型?！?/span>
“AI的運用可驅動安全監(jiān)測的升級，包括聲音監(jiān)測、溫度監(jiān)測、視覺監(jiān)測、氣體監(jiān)測等等。”何峰舉例稱，比如在儲能電站內部安裝聲音采集設備后，可利用AI算法識別如電池閥門破裂聲、短路火花聲等異常聲音，繼而實現及時預警。企業(yè)還可以在關鍵部位安裝溫度傳感器和紅外熱像儀，通過AI分析溫度趨勢，識別過熱或火災風險，自動啟動預案。
據周喜超介紹，儲能后市場整體服務市場規(guī)模預計在2030年將達到400億元至500億元。
從預測性維護到退役評估，AI可以驅動儲能項目全周期的智能化升級。“比如在預測性維護方面，通過實時監(jiān)測電池健康狀態(tài)（SOH）等參數，可提前預警潛在故障，減少非計劃停機。”周喜超表示。
“不過，AI不是替代運維人員，而是讓運維更智能高效?！绷硪粐鴥葍δ芷髽I(yè)內人士對記者表示，比如通過利用AI對電站的歷史運行數據進行訓練，建立電池老化模型，實時評估單體電池及模組的健康狀態(tài)，支持梯次利用決策與更換優(yōu)先級排序。此外，借助AI還可以優(yōu)化充放策略，最大化收益。
在夯實了安全與運維的根基后，AI的終極價值指向了項目的經濟回報。在電站交易運營環(huán)節(jié)，據海博思創(chuàng)介紹，基于AI模型的交易算法可以實現高精度的電價預測、整站調度決策、充放電策略優(yōu)化、中長周期綜合優(yōu)化等，提升運營收益。
科華數能（002335.SZ）總裁崔劍告訴第一財經記者，AI技術可以將電源、電網、負荷和儲能系統(tǒng)深度融合。通過AI實時優(yōu)化能源系統(tǒng)的運行策略，動態(tài)調整儲能充放電、預測負荷需求等，最大化能源利用效率?！霸淳W荷儲優(yōu)化后也可以為AI算力中心提供清潔電力，降低運營成本和AI算力中心碳排放?！?/span>
遠景儲能總裁田慶軍認為，在電力市場化改革和離網模式并行發(fā)展的背景下，AI儲能將成為破解源網荷儲協同難題的關鍵技術路徑。
市場的共識正在形成，頭部企業(yè)的布局也已全面鋪開。第一財經記者注意到，從電池廠商到系統(tǒng)集成商，海博思創(chuàng)、寧德時代（300750.SZ）、陽光電源（300274.SZ）、比亞迪（002594.SZ）、華為、科華數能、遠景能源、天合光能（688599.SH）等企業(yè)紛紛推出各自的解決方案。
比如，電池巨頭寧德時代推出的天恒·智儲平臺，致力于通過融合AI大模型與機理算法，構建覆蓋預警、分析、體檢和運維的全套標準化能力；逆變器龍頭陽光電源則聚焦電芯級安全，其iSolarBPS系統(tǒng)可實現50多項指標的五維診斷，百兆瓦電站診斷報告生成僅需1分鐘，運維效率提升30%；而華為的AIBMS系統(tǒng)主打安全預警的精準性與前瞻性，能對熱失控等關鍵故障實現24小時提前預警，并將誤報率控制在每月0.1%的低水平。
瓶頸亟待突破
盡管AI作為高效的數字化工具，其降本增效的潛力有目共睹，但多位業(yè)內人士也提醒，其發(fā)展過程伴隨著不容忽視的潛在風險。首先，便是AI大模型訓練本身帶來的電力供需矛盾問題。尤其在新能源消納能力受限的背景下，AI的發(fā)展或進一步加重電網在電力調配與承載方面的壓力。
何峰對記者介紹，現在國家在西北部建設很多算力中心，用不掉的光能、風能直供給這些算力中心，已經可以緩解一部分電力供需矛盾，西北的綠電跨省給缺電力的省份使用也可以再消解部分缺口?！暗@依賴于跨區(qū)域電網的輸送能力和調度效率，是個復雜的系統(tǒng)性工程?！?/span>
另外，考慮到AI在儲能應用中涉及大量數據，數據安全與隱私保護至關重要。
“比如在電力現貨交易環(huán)節(jié)，如果數據被篡改會直接導致經濟損失?！绷硪粌δ芷髽I(yè)內人士認為，安全性問題的不斷暴露，對各大安全公司是很好的市場藍海，企業(yè)可通過跟進給出有效的安全策略，以及市場機制來推動安全性問題的解決。
多位儲能業(yè)內人士告訴記者，企業(yè)可以通過建立健全數據安全管理體系，加強技術防護等方式，保障數據安全和用戶隱私。
此外，針對數據安全的潛在問題，兩部門近期發(fā)布的《實施意見》提出，針對能源領域高質量數據集構建和數據安全需求，推動數據智能標注、智能增強、數據合成等技術應用，推進能源數據分類分級技術、隱私計算技術以及智能數據動態(tài)加密和跨域可信溯源等技術研發(fā)，優(yōu)化數據分享機制，加快形成能源領域高質量數據集，確保能源數據全流程安全可靠。
解決了數據安全的“軟肋”，“AI+儲能”還面臨著一個“硬約束”——算力。隨著應用場景向長時儲能和高性能分析深入，整個系統(tǒng)對算力的需求水漲船高，甚至可能出現“算力饑渴”。而這一瓶頸的解決，依賴于算力基礎設施AIDC（人工智能數據中心），“AI+儲能”的發(fā)展趨勢正轉化為驅動AIDC賽道增長的新引擎。
不過，這種協同背后存在巨大的商業(yè)邏輯挑戰(zhàn)。一位電力新能源行業(yè)分析人士對第一財經記者表示，“AI+儲能”與AIDC的協同，本質可視作算力與電力的相互賦能?！暗斍癆IDC的高能耗與儲能項目的收益不確定性，使得兩者的深度耦合仍然面臨商業(yè)模式的考驗?！?/span>
陽光電源近期宣布成立AIDC事業(yè)部切入AIDC電源賽道。公司管理層近期在電話會上表示：“公司在電源端和電子電力轉換技術上有技術沉淀和待應用的創(chuàng)新成果，與AIDC電源有很好的技術協同。目前正抓緊研發(fā)，爭取明年出一些產品?！?/span>
全球計算聯盟（GCC）秘書處CTO苗福友表示，從多方預測來看，未來兩三年內，AIDC建設仍將保持每年40%以上的年增速，隨后每年新增建設量還會增加，然后慢慢趨于平緩，預計到2030年前后，年增長率或在10%左右。
盡管有上述瓶頸和潛在風險待解，業(yè)內認為，AI在新能源領域的應用是機遇大于挑戰(zhàn)?！氨热鐢祿踩缘膯栴}可通過加密技術和AI驅動的安全監(jiān)控來防范網絡攻擊和數據泄露?！鄙鲜鰞δ芷髽I(yè)內人士舉例并強調稱，未來競爭的核心是面向場景以及誰能掌握更多有效數據。如果經濟效益足夠高，復雜度再高也值得嘗試。
（文內何峰為化名）
