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隨著Deepseek、Manus的快速走紅，人工智能（AI）正以前所未有的速度主導新能源行業(yè)，而以AI為核心的新能源儲能行業(yè)正迎來全面變革的浪潮，這股變革勢不可擋。然而，AI在推動這一變革過程中也面臨著能耗高、安全性等實際問題，這些都是值得深入探討的課題。

“AI+儲能”熱潮正興起

AI正通過推動儲能電站的安全性和效率得到提升，從而擴大了儲能行業(yè)的市場需求。據相關企業(yè)表示，國內的新能源企業(yè)已經在光伏、儲能等業(yè)務領域逐步引入AI技術，從大型電站到智能終端，能源管理正朝著更加智能、高效的方向穩(wěn)步前進。

大型光伏電站每天都會面臨發(fā)電數據不斷變化和市場波動的挑戰(zhàn)，如果沒有智能化的管理系統，運營者很可能無法及時做出最優(yōu)的能源調度決策，從而影響電站收益的最大化。對此，東方日升儲能相關負責人在接受記者采訪時表示，智能化管理系統是實現電站效益最大化的關鍵。

廈門科華數能科技有限公司總裁崔劍對記者表示，公司在AI+儲能領域的目標是將AI技術深度融入儲能電站的全生命周期。通過AI技術，他們旨在提升儲能系統的運行效率、安全性和經濟性。

崔劍介紹道，公司的戰(zhàn)略方向包括三個方面。首先，利用AI優(yōu)化儲能系統的能量管理和調度。通過AI算法，公司能夠預測光伏發(fā)電量和用戶用電需求，從而優(yōu)化儲能的充放電策略。其次，公司通過AI實現智能運維和實時監(jiān)控設備狀態(tài)，降低設備故障率并提前預警潛在故障。例如，他們的AI模型能夠預測儲能電池的健康狀態(tài)，幫助客戶提前進行維護，避免系統停機。

此外，崔劍補充道，AI大數據還可以提升儲能系統在新能源消納和電網調頻中的應用價值。通過快速響應電網調頻需求，AI系統能夠實現毫秒級的功率調節(jié)，從而顯著提升電網穩(wěn)定性。

以東方日升Risen Cloud能源管理系統為例，該公司儲能業(yè)務負責人介紹稱，該系統能夠通過分析電站數據和用戶行為優(yōu)化電站運行，確保電站在各種條件下都能保持最佳狀態(tài)。同時，該平臺支持私有化部署，客戶的數據將由自己掌握，從而確保隱私安全。

在智慧運營和智能運維等場景中，公司正在引入最新的技術框架輔助訓練和推理。領儲宇能助理總裁霍佳龍表示，公司正在以儲能電站為載體，打造源網荷儲一體化平臺。在發(fā)電預測、負荷預測以及電力交易等領域，他們已經引入了多種算法模型。

在智能運維領域，公司正在打造云端協同、以電芯大數據分析為核心的儲能電站智能運維云平臺。在電芯安全性和壽命分析方面，公司正在訓練具體的AI模型，以進一步提升儲能系統的性能和可靠性。

AI算力需求的快速增長正在對儲能行業(yè)產生顯著影響，這種趨勢逐漸體現在企業(yè)的訂單表現中。

某國內儲能企業(yè)負責人龍彥表示，隨著數據中心、云計算等領域的快速發(fā)展，對電力供應的穩(wěn)定性和可靠性要求日益提高，這正是儲能技術發(fā)揮作用的場合。儲能系統通過平衡電力供需，能夠更好地保障電力供應。

龍彥指出，近期確實能感受到來自數據中心、算力中心的儲能訂單明顯增加。舉例而言，公司為某大型云服務商的AI算力中心提供光儲一體化解決方案，有效保障了電力供應的穩(wěn)定性，并通過智能調度降低了運營成本。

霍佳龍在接受采訪時表示，公司訂單的反應（帶動效應）較為明顯?！癉eepseek的出現顯著降低了算力成本，再加上新能源電力價格市場化政策的實施，推動儲能企業(yè)從單純的價格競爭向綜合解決方案廠商轉型，而這種轉型的核心是AI技術的應用?！?/p>

"競爭與矛盾"依然存在

盡管AI與儲能等新能源行業(yè)呈現出良好的協同發(fā)展態(tài)勢，但背地里存在"競爭與矛盾"。目前，AI對電力需求的急劇增長與電力供應穩(wěn)定性之間的矛盾日益突出，同時AI高能耗現狀與實現綠色低碳轉型的目標之間的沖突也需要解決。

隨著AI大模型訓練的普及，數據中心的電力需求正呈現爆發(fā)式增長。然而，目前新能源的消納能力仍受限制，AI的發(fā)展進一步加重了電網在電力調配和承載方面的壓力。據第一財經記者了解，如果某個數據中心需要 sudden執(zhí)行大量AI計算任務，將在幾秒內從電網獲取大量電力，這種電力激增可能影響當地電網的穩(wěn)定運行。

霍佳龍認為，AI能耗與綠色轉型的沖突是暫時的、局部的。

他進一步解釋道，隨著國家在西北部建設大量算力中心，利用棄風、棄光等未被利用的新能源直接供給這些算力中心，可以緩解一部分電力供應壓力。此外，隨著國家能源大市場的推進，包括各地能源消納細則的出臺，這種"競爭與矛盾"關系有望逐步得到緩解。

崔劍補充道，"AI大模型的訓練確實需要大量電力支撐，新能源的間歇性和波動性給電網帶來壓力，但這種沖突是暫時的。"他認為，隨著技術進步，AI算力可以通過更高效算法和硬件實現需求的降低，從而實現與新能源的協同發(fā)展。例如，通過技術創(chuàng)新，研發(fā)出更高效的AI算法和硬件，可以有效降低算力需求。

霍佳龍表示，當前AI大模型的競爭已從單純比拼計算能力轉向算法效率的較量。在新能源領域，西北部地區(qū)的光能和風能未能得到有效利用，主要源于電力調度和利用過程中的效率問題。

關于高能耗問題，崔劍指出，AI的訓練和推理過程確實需要大量計算資源，但通過優(yōu)化算法和硬件設計，能耗正在逐步降低。值得注意的是，公司正在采用輕量化模型和低功耗芯片來減少算力需求。

霍佳龍指出，AI在新能源領域的應用既面臨機遇也伴隨著挑戰(zhàn)。隨著大模型技術的不斷進步，AI在算力與能耗方面的優(yōu)勢將逐步顯現。特別是DeepSeek的出現，顯著降低了AI的使用成本，同時也降低了對算力的需求。

龍彥介紹稱，企業(yè)可以通過AI優(yōu)化儲能系統的運行策略，在新能源出力高峰期進行充電，在低谷時段進行放電。通過"新能源+儲能"模式，可以有效平抑新能源波動性，保障電力供應的穩(wěn)定性。

同時，新能源領域的許多AI應用場景對數據安全性的要求極為嚴格。

某儲能企業(yè)負責人指出，電力現貨交易中一旦數據被篡改，將可能導致企業(yè)的直接經濟損失。隨著數據安全問題逐漸暴露，這一領域正成為新的市場藍海。企業(yè)可以通過提供有效的安全策略，借助市場機制推動行業(yè)安全問題的解決。

崔劍總結道，當前面臨的安全挑戰(zhàn)都是技術發(fā)展過程中不可避免的。隨著技術的進步和行業(yè)協作的不斷深化，這些問題最終都將得到妥善解決。

霍佳龍認為，新能源領域的AI技術發(fā)展已呈現多元化趨勢。未來的核心競爭力將取決于誰能更精準地滿足特定場景需求，并有效利用數據資源。如果經濟效益足夠高，技術復雜度再高也是值得嘗試的；但如果經濟效益不足，再簡單的技術也不值得投入。

基于AI強大的數據分析和智能決策能力，業(yè)內普遍認為，"AI+源網荷儲"一體化解決方案將成為未來發(fā)展的主流方向。這一模式將實現發(fā)電預測、負荷調度和儲能管理的精準化，為行業(yè)注入新的活力。

崔劍進一步補充道，AI技術可以通過深度融合電源、電網、負荷和儲能系統，實現能源系統的動態(tài)優(yōu)化。通過AI實時調整儲能充放電策略、預測負荷需求等，可以最大化能源利用效率。

崔劍表示，源網荷儲優(yōu)化后的成果，也可以為AI算力中心提供清潔電力，從而實現降低運營成本和減少AI算力中心碳排放的目的。

霍佳龍指出，未來，整個國家的新型電網將成為一個大型的源網荷儲平臺，而人工智能技術則將在其中發(fā)揮關鍵作用，如同潤滑劑和加速器一般，推動整個系統的高效運行。

（受訪者為化名）