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隨著相關(guān)AI平臺的火爆，人工智能技術(shù)正在重塑新能源行業(yè)，由AI驅(qū)動的新能源儲能行業(yè)變革已勢不可擋。這一趨勢不僅帶來了技術(shù)革新，也引發(fā)了一系列現(xiàn)實問題值得深入探討。

近年來，“AI+儲能”概念掀起新機遇，這一創(chuàng)新模式正在推動儲能行業(yè)的變革與發(fā)展。在這一過程中，國內(nèi)多個新能源企業(yè)已經(jīng)開始探索AI技術(shù)的應用，從大型電站到智能終端，致力于構(gòu)建更加智能、高效的能量管理體系。

在能源管理領(lǐng)域，智能化管理系統(tǒng)已成為提升電站運營效率的關(guān)鍵。東方日升儲能相關(guān)負責人指出，缺乏智能化管理系統(tǒng)可能導致能源調(diào)度決策滯后，進而影響電站收益的最大化。對此，東方日升Risen Cloud能源管理系統(tǒng)通過AI算法，能夠?qū)崟r分析電站數(shù)據(jù)和用戶需求，優(yōu)化電站運行策略，確保電站在各種復雜條件下的最佳狀態(tài)。

廈門科華數(shù)能科技有限公司總裁崔劍表示，公司致力于將AI技術(shù)深度融入儲能系統(tǒng)全生命周期管理。通過AI優(yōu)化儲能系統(tǒng)的運行效率、安全性以及經(jīng)濟效益，公司正在打造一個智能化的儲能電站運營平臺。

在智能運維方面，科華數(shù)能正在構(gòu)建云端協(xié)同的儲能電站智能運維云平臺。該平臺以電芯大數(shù)據(jù)分析為核心，能夠?qū)崟r監(jiān)控設備狀態(tài)，提前預警潛在故障。例如，AI模型能夠預測儲能電池的健康狀態(tài)，幫助客戶及時進行維護，避免系統(tǒng)停機。

在儲能系統(tǒng)應用價值方面，AI大數(shù)據(jù)不僅提升了新能源消納能力，還增強了電網(wǎng)調(diào)頻功能。以毫秒級的功率調(diào)節(jié)為例，AI系統(tǒng)能夠快速響應電網(wǎng)需求，從而顯著提升電網(wǎng)穩(wěn)定性。

作為具體實踐，東方日升的Risen Cloud能源管理系統(tǒng)能夠分析電站數(shù)據(jù)和用戶行為，優(yōu)化電站運行狀態(tài)。該平臺還支持私有化部署，確保客戶隱私數(shù)據(jù)的安全性。

在智慧運營領(lǐng)域，科華數(shù)能正在打造源網(wǎng)荷儲一體化平臺。通過引入算法模型，公司能夠?qū)崿F(xiàn)發(fā)電預測、負荷預測以及電力交易的精準管理。目前，該平臺已在多個項目中取得顯著成效。

在智能運維方面，科華數(shù)能正在構(gòu)建云端協(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。該平臺不僅能夠診斷電芯的安全性，分析其壽命，還正在訓練具體的AI模型，以提升系統(tǒng)的智能化水平。

通過以上實踐可以看出，AI技術(shù)正在為儲能行業(yè)帶來革命性的變化。從系統(tǒng)優(yōu)化到智能運維，再到應用價值提升，每一個環(huán)節(jié)都展現(xiàn)了AI技術(shù)的強大潛力。未來，隨著更多創(chuàng)新技術(shù)的應用，儲能行業(yè)必將迎來更加繁榮的發(fā)展前景。

AI技術(shù)所需的計算能力增長正在對儲能行業(yè)產(chǎn)生積極影響，這一趨勢已逐步體現(xiàn)在企業(yè)的訂單表現(xiàn)中。

某國內(nèi)儲能企業(yè)負責人龍彥表示，“AI技術(shù)所需的計算能力增長為儲能行業(yè)帶來了新的市場機遇?！彪S著數(shù)據(jù)中心和云計算等領(lǐng)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(shù)發(fā)揮作用的地方。儲能系統(tǒng)作為保障電力供應的重要環(huán)節(jié)，能夠更好地平衡電力供需。

龍彥補充道，“我們企業(yè)的訂單確實反映了這一趨勢?！彼岬剑陙韥碜詳?shù)據(jù)中心和AI算力中心的儲能訂單顯著增加。公司近期為某大型云服務商的AI算力中心提供了一體化光儲解決方案，以確保其電力供應的穩(wěn)定性。此外，通過智能調(diào)度技術(shù)，公司進一步降低了運營成本。

霍佳龍在接受采訪時表示，公司最近的訂單反應明顯，顯示出AI技術(shù)帶來的帶動效應?！癉eepseek的出現(xiàn)使算力成本大幅下降，同時新能源電力市場化政策的出臺推動了儲能企業(yè)向綜合解決方案廠商轉(zhuǎn)型。這種轉(zhuǎn)型的核心在于AI技術(shù)的應用?！?/p>

博弈矛盾依然存在

雖然AI與儲能等新能源行業(yè)呈現(xiàn)出共贏的狀態(tài)，但背后也存在著矛盾。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，以及AI高能耗與綠色轉(zhuǎn)型目標之間的沖突，亟待解決。

AI大模型的訓練正在推動數(shù)據(jù)中心的電力需求出現(xiàn)爆發(fā)式增長。然而，目前新能源的消納能力仍有局限，AI技術(shù)的快速發(fā)展進一步加劇了電網(wǎng)在電力調(diào)配和承壓方面的壓力。從行業(yè)內(nèi)部了解情況來看，如果某個數(shù)據(jù)中心需要執(zhí)行大量AI計算任務，電網(wǎng)將在幾秒內(nèi)提供大量電力，這種電力激增可能會影響當?shù)氐碾娋W(wǎng)穩(wěn)定運行。

霍佳龍認為，AI能耗與綠色轉(zhuǎn)型之間的沖突是暫時的、局部的。

他進一步解釋道，“目前國家在西北部建設大量算力中心，利用 unused的光能和風能直接供給這些算力中心，可以緩解一部分電力供應的壓力。同時，西北地區(qū)的棄風跨省輸電政策也可以進一步緩解電力短缺問題?！彪S著國家能源市場的發(fā)展，包括各地能源消納細則的出臺，這種矛盾關(guān)系有望逐步得到緩解。

鄭劍補充道，“AI大模型的訓練確實需要大量電力支持，但新能源的間歇性和波動性給電網(wǎng)帶來壓力，這種矛盾是暫時的?！彼麖娬{(diào)，隨著技術(shù)進步，AI與綠色轉(zhuǎn)型之間的沖突可以通過技術(shù)創(chuàng)新得到解決。例如，研發(fā)更高效的AI算法和硬件，以降低算力需求。

霍佳龍對第一財經(jīng)記者表示，當前AI大模型領(lǐng)域的競爭已從單純堆砌算力的比拼，轉(zhuǎn)變?yōu)檎l的算法效率更高這一新的較量。在新能源消納能力方面，主要問題體現(xiàn)在西北部的光能和風能利用不充分，這與電力的有效調(diào)度和使用效率有關(guān)。

關(guān)于高能耗問題，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，正在逐步降低能效。"公司目前正采用輕量化模型和低功耗芯片來降低對算力的需求。"

霍佳龍認為，AI在新能源領(lǐng)域的應用中，機遇大于挑戰(zhàn)。隨著大模型技術(shù)的不斷發(fā)展，AI的高能耗問題將逐步得到緩解。特別是DeepSeek的出現(xiàn)，顯著降低了AI的使用成本，同時也相應降低了對算力的需求。

龍彥向第一財經(jīng)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，在新能源出力高峰期進行充電，在低谷時段進行放電。"新能源+儲能"模式有助于平滑新能源波動，保障電力供應的穩(wěn)定性。

另外，新能源領(lǐng)域的一些AI應用場景對數(shù)據(jù)安全性的要求非常高。

某儲能企業(yè)內(nèi)部的一位人士表示，例如電力現(xiàn)貨交易中，數(shù)據(jù)的完整性至關(guān)重要。如果數(shù)據(jù)被篡改，可能會直接導致經(jīng)濟損失。隨著數(shù)據(jù)安全問題的不斷暴露，這為安全公司提供了一個巨大的市場機遇，企業(yè)可以通過制定有效的安全策略，并借助市場機制推動相關(guān)問題的解決。

崔劍總結(jié)道，"通過加密技術(shù)和AI驅(qū)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(shù)發(fā)展過程中必經(jīng)的階段，隨著技術(shù)的進步和行業(yè)協(xié)作，這些問題終將逐步得到解決。

霍佳龍指出，新能源領(lǐng)域的AI技術(shù)呈現(xiàn)多元化發(fā)展態(tài)勢，未來的發(fā)展方向?qū)⑹嵌喾NAI技術(shù)的深度融合。"核心"是面向特定場景的應用，并掌握更多的有效數(shù)據(jù)。如果經(jīng)濟效益足夠高，即使技術(shù)復雜度較高，也可以值得嘗試。但如果經(jīng)濟效益不高，技術(shù)再簡單，其商業(yè)價值也可能有限。

基于AI強大的數(shù)據(jù)分析和智能決策能力，業(yè)內(nèi)已普遍認同，"AI+源網(wǎng)荷儲"一體化解決方案將成為未來行業(yè)的主流趨勢，將實現(xiàn)更精準的發(fā)電預測、負荷調(diào)度和儲能管理，為行業(yè)注入新的活力。

崔劍表示，AI技術(shù)可以通過電源、電網(wǎng)、負荷和儲能系統(tǒng)的深度融合，實現(xiàn)能源系統(tǒng)的動態(tài)優(yōu)化。通過AI實時優(yōu)化能源系統(tǒng)的運行策略，動態(tài)調(diào)整儲能充放電、預測負荷需求等，最大化能源的利用效率。

崔劍表示，源網(wǎng)荷儲優(yōu)化后也可以為AI算力中心提供清潔電力，從而減少運營成本支出和碳排放量。

霍佳龍認為，未來整個國家的新型電網(wǎng)將形成一個大的源網(wǎng)荷儲平臺，而AI則是這個平臺高效運轉(zhuǎn)的關(guān)鍵支撐。

（因受訪者要求匿名，龍彥為化名）

班 editor：雨林