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隨著Deepseek、Manus的爆火，人工智能（AI）正在重塑新能源行業(yè)，由AI驅動的新能源儲能行業(yè)變革已勢在必行。這一變革不僅體現(xiàn)在技術層面，也涉及到了行業(yè)的深層問題，如AI的高能耗和安全性等。

"AI+儲能"的深度融合正掀起新浪潮。這一趨勢不僅受到行業(yè)關注，也在推動能源管理向更智能、更高效的 direction 發(fā)展。值得注意的是，這一變革不僅涉及技術層面的創(chuàng)新，還涉及到了行業(yè)的生態(tài)重構和價值重構。

AI正在成為推動儲能行業(yè)變革的核心驅動力。從提升儲能電站的安全性和效率水平，到擴大儲能市場需求，AI正通過技術創(chuàng)新重新定義儲能行業(yè)的邊界。據(jù)第一財經記者了解，國內新能源企業(yè)在光伏、儲能等業(yè)務領域已經開始引入AI技術，從大型電站到智能終端，推動能源管理向著更加智能、高效的方向發(fā)展。

大型光伏電站每天面臨不斷變化的發(fā)電數(shù)據(jù)和市場波動。在缺乏智能化管理系統(tǒng)的情況下，運營者可能無法及時作出最優(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指出，智能化管理系統(tǒng)對于提升電站運營效率至關重要。

在AI+儲能領域，廈門科華數(shù)能科技有限公司的愿景是將AI技術深度融入儲能的全生命周期。通過AI技術，公司致力于提升儲能系統(tǒng)的運行效率、安全性和經濟性。

廈門科華數(shù)能科技有限公司總裁崔劍表示，公司的戰(zhàn)略方向包括三個方面：第一，利用AI優(yōu)化儲能系統(tǒng)的能量管理和調度策略，通過AI算法預測光伏發(fā)電量和用戶用電需求，實現(xiàn)更優(yōu)的充放電策略。第二，通過AI實現(xiàn)智能運維和實時監(jiān)控設備狀態(tài)，降低設備故障率，提前預警潛在故障。第三，利用AI提升儲能系統(tǒng)的應用價值，特別是在新能源消納和電網(wǎng)調頻方面。

以東方日升Risen Cloud能源管理系統(tǒng)為例，該公司通過分析電站數(shù)據(jù)和用戶行為模式，優(yōu)化電站運行狀態(tài)，確保電站在各種復雜條件下的最佳運行狀態(tài)。此外，該平臺支持私有化部署，數(shù)據(jù)由用戶自行掌控，確保隱私和安全。

在智慧運營領域，廈門科華數(shù)能科技有限公司正在打造源網(wǎng)荷儲一體化平臺?；艏妖埥榻B稱，公司在發(fā)電預測、負荷預測和電力交易等領域引入了算法模型，構建了完整的智慧運營體系。

在智能運維領域，公司正在開發(fā)云端協(xié)同、以電芯大數(shù)據(jù)分析為核心的儲能電站智能運維云平臺。崔劍表示，公司在電芯的安全性診斷和壽命分析等方面正在訓練具體的AI模型，為儲能電站的高效運營提供數(shù)據(jù)支持。

通過這些具體舉措，廈門科華數(shù)能科技有限公司正在將AI技術轉化為實際應用，推動儲能行業(yè)的技術進步和行業(yè)發(fā)展。

AI算力需求的增長對儲能行業(yè)的推動作用逐漸顯現(xiàn)，這一趨勢正在通過企業(yè)的訂單情況端體現(xiàn)出來。

某國內儲能企業(yè)的負責人龍彥告訴第一財經記者，隨著數(shù)據(jù)中心、云計算等領域的快速發(fā)展，對電力供應的穩(wěn)定性與可靠性要求日益提高，這正是儲能技術發(fā)揮作用的地方。儲能系統(tǒng)作為保障電力供應的重要一環(huán)，能夠更好地平衡電力供需。

“我們的訂單確實反映了這一趨勢?！贝迍ο虻谝回斀浻浾呓榻B道，能感受到來自數(shù)據(jù)中心、算力中心的儲能訂單正顯著增加。公司近期為某大型云服務商的AI算力中心提供了光儲一體化解決方案，以保障其電力供應的穩(wěn)定性，同時通過智能調度降低公司的運營成本。

霍佳龍在接受第一財經記者采訪時表示，公司最近訂單出現(xiàn)明顯反應。“Deepseek出現(xiàn)后，算力的成本大幅度降低，再加上新能源電力價格市場化政策的頒布，推動儲能企業(yè)從單純依賴價格競爭轉向綜合解決方案 provider，而綜合解決方案的內核就是AI技術?！?/p>

“博弈矛盾”仍存

AI與儲能等新能源行業(yè)呈現(xiàn)出協(xié)同發(fā)展的態(tài)勢，但背后存在“博弈矛盾”。當前，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，以及AI高能耗現(xiàn)狀與綠色轉型目標之間的沖突，已成為亟待解決的現(xiàn)實問題。

AI大模型的訓練正推動數(shù)據(jù)中心電力需求激增。但目前新能源消納能力受限，AI的發(fā)展進一步加重了電網(wǎng)在電力調配與承載方面的壓力。第一財經記者從業(yè)內了解到，如果某個數(shù)據(jù)中心突然需要執(zhí)行大量的AI計算任務，將在幾秒內從電網(wǎng)獲取大量電力，這可能導致電力激增影響當?shù)仉娋W(wǎng)的穩(wěn)定運行。

不過，在霍佳龍看來，AI能耗與綠色轉型的沖突是暫時的、局部的。

“現(xiàn)在國家在西北地區(qū)建設大量算力中心，可以利用用不掉的光能、風能直供給這些算力中心，緩解一部分壓力。西北的綠電還可以跨省輸送到缺電的省份，進一步緩解部分問題。”他進一步對記者介紹道，隨著國家電力大市場的推進，包括各地能源消納細則的出臺，這種博弈矛盾的關系有辦法逐步得到緩解。

“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(wǎng)帶來壓力，但這種沖突是暫時的?！贝迍σ舱J為，隨著技術進步，兩者可以實現(xiàn)協(xié)同發(fā)展。例如，通過技術創(chuàng)新研發(fā)更高效、更節(jié)能的AI算法和硬件設備降低算力需求。

霍佳龍向第一財經記者表示，當前AI大模型領域已不再是單純比拼算力，而是誰的算法效率更高將決定勝負。西北部的光能和風能未能得到充分利用，主要源于電力調度和使用上的問題。

在能源效率方面，崔劍指出，AI訓練和推理確實需要大量算力，但通過優(yōu)化算法和硬件設計，正在逐步降低能耗。崔劍進一步解釋道，"公司正在采用輕量化模型和低功耗芯片來減少算力需求。"

霍佳龍對第一財經記者表示，AI在新能源領域的應用，機遇大于挑戰(zhàn)。隨著大模型技術的不斷發(fā)展，AI的高算力和高能耗問題將得到一定程度的緩解。特別是DeepSeek的出現(xiàn)，顯著降低了AI的使用成本，同時也降低了對算力的需求。

龍彥對第一財經記者介紹，企業(yè)可以通過AI優(yōu)化儲能系統(tǒng)的運行策略，在新能源出力高峰時段充電，在低谷時段放電。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。

另外，許多新能源領域的AI應用場景對數(shù)據(jù)安全性要求極為嚴格。

某儲能企業(yè)內部的一位人士向第一財經記者透露，例如在電力現(xiàn)貨交易中，如果數(shù)據(jù)被篡改，將直接導致經濟損失。隨著數(shù)據(jù)安全問題逐漸暴露，對數(shù)據(jù)安全領域的市場潛力巨大。企業(yè)需要通過有效安全策略的制定，再借助市場機制推動行業(yè)安全問題的解決。

崔劍總結道，通過加密技術和AI驅動的安全監(jiān)控，可以有效防范網(wǎng)絡攻擊和數(shù)據(jù)泄露。這些挑戰(zhàn)都是技術發(fā)展過程中必經的階段，隨著技術進步和行業(yè)協(xié)作，（問題）終將逐步得到解決。

霍佳龍認為，新能源領域的AI技術已呈現(xiàn)多元化發(fā)展態(tài)勢，未來核心競爭力將取決于場景應用的針對性以及企業(yè)掌握的有效數(shù)據(jù)量。如果經濟效益足夠突出，即使技術復雜度較高，也值得嘗試。但如果經濟效益不明顯，技術再簡單，其實際價值也不會大。

基于AI的強大數(shù)據(jù)分析和智能決策能力，業(yè)內已達成共識，即"AI+源網(wǎng)荷儲"一體化解決方案將成為未來的發(fā)展方向。這一模式將實現(xiàn)更精準的發(fā)電預測、負荷調度和儲能管理，為行業(yè)注入新的動力。

崔劍表示，AI技術能夠將電源、電網(wǎng)、負荷和儲能系統(tǒng)實現(xiàn)深度融合。通過AI實現(xiàn)能源系統(tǒng)的實時優(yōu)化運行策略，動態(tài)調整儲能充放電、預測負荷需求等，從而最大限度地提升能源利用效率。

崔劍表示，經過源網(wǎng)荷儲的優(yōu)化后，AI算力中心將獲得更多的清潔電力支持，從而降低運營成本并減少碳排放。

霍佳龍指出，未來，中國的新型電網(wǎng)將形成一個大型的源網(wǎng)荷儲系統(tǒng)，而人工智能將作為這一系統(tǒng)的潤滑劑和加速器，推動其高效運轉。

（應受訪者要求，龍為化名）

值班編輯：雨林