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隨著Deepseek、Manus的火爆，人工智能技術正在重塑新能源行業(yè)。由AI驅動的新能源儲能行業(yè)正迎來全面變革。這一變革勢在必行，同時也需要我們深入思考其中的挑戰(zhàn)與機遇。

"AI+儲能"浪潮正酣，這一結合正掀起新能源行業(yè)的新篇章。

人工智能正在重塑儲能行業(yè)的未來。從安全性和效率的提升，到市場需求的拓展，AI正在推動儲能電站向更智能、更高效的方向發(fā)展。據(jù)第一財經(jīng)記者了解，國內多家新能源企業(yè)在光伏、儲能等業(yè)務領域已開始積極引入AI技術。從大型電站到智能終端，能源管理系統(tǒng)的智能化升級正逐步實現(xiàn)。

在能源管理中，智能化系統(tǒng)的重要性不言而喻。東方日升儲能業(yè)務負責人指出，大型光伏電站每天都會面臨發(fā)電數(shù)據(jù)的動態(tài)變化和市場波動。缺乏智能化管理系統(tǒng)的情況下，運營者可能難以及時做出最優(yōu)的能源調度決策，從而影響電站收益的最大化。東方日升儲能相關負責人在接受采訪時表示，這正是他們推動技術創(chuàng)新的核心動力。

在廈門科華數(shù)能科技有限公司，崔劍總經(jīng)理對第一財經(jīng)記者介紹，公司在AI+儲能領域的目標是將AI技術深度融入儲能的全生命周期。通過AI技術的應用，提升儲能系統(tǒng)的運行效率、安全性和經(jīng)濟性。

我們的戰(zhàn)略方向包括三個方面。首先，利用AI優(yōu)化儲能系統(tǒng)的能量管理和調度。通過AI算法預測光伏發(fā)電量和用戶用電需求，實現(xiàn)更高效的充放電策略。其次，借助AI實現(xiàn)智能運維和實時監(jiān)控設備狀態(tài)。這不僅有助于降低設備故障率，還能提前預警潛在問題。例如，我們的AI模型可以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(tǒng)停機。

AI技術在新能源消納和電網(wǎng)調頻方面也展現(xiàn)出巨大潛力。崔劍補充道，AI系統(tǒng)能夠快速響應電網(wǎng)調頻需求，實現(xiàn)毫秒級的功率調節(jié)，從而提升電網(wǎng)穩(wěn)定性。以東方日升Risen Cloud能源管理系統(tǒng)為例，該公司儲能業(yè)務負責人介紹道，該平臺通過分析電站數(shù)據(jù)和用戶習慣優(yōu)化電站運行，確保電站在各種條件下保持最佳狀態(tài)。此外，該平臺支持私有化部署，數(shù)據(jù)由客戶自行掌控，以確保隱私安全。

在智慧運營和智能運維領域，公司正在探索更多創(chuàng)新應用。領儲宇能助理總裁霍佳龍介紹道，公司在儲能電站為載體，打造源網(wǎng)荷儲一體化平臺。目前，發(fā)電預測、負荷預測以及電力交易等領域都已引入算法模型。

霍佳龍補充道，在智能運維領域，公司正在構建云端協(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。在電芯的安全性診斷和壽命分析等方面，公司正致力于訓練具體的AI模型。

我們堅信，通過持續(xù)的技術創(chuàng)新和行業(yè)協(xié)作，儲能行業(yè)將邁向更加智能、高效的新階段。

AI算力需求的上升趨勢對儲能行業(yè)的影響逐漸顯現(xiàn)，這一趨勢在企業(yè)的訂單數(shù)據(jù)中已有跡可循。

“AI算力需求的上升正在為儲能行業(yè)帶來新的發(fā)展機遇。”某國內儲能企業(yè)負責人龍彥向第一財經(jīng)記者表示，隨著數(shù)據(jù)中心和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，這正是儲能技術大展拳腳的場合。儲能系統(tǒng)作為電力供應的重要保障環(huán)節(jié)，能夠更好地實現(xiàn)電力供需的平衡。

“我們的訂單確實反映了這一趨勢?！贝迍ο虻谝回斀?jīng)記者介紹道，近年來來自數(shù)據(jù)中心和算力中心的儲能訂單明顯增加。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，有效保障了其電力供應的穩(wěn)定性，同時通過智能調度降低了運營成本。

霍佳龍在接受第一財經(jīng)記者采訪時表示，近期訂單反應明顯（帶動效應）?！癉eepseek的出現(xiàn)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，推動了儲能企業(yè)從單純的價格競爭（內卷）向提供綜合解決方案的廠商轉型。這種轉型的核心是AI技術的應用。”

“在博弈中尋求解決方案”仍存

雖然AI與儲能等新能源行業(yè)存在“共贏共生”的前景，但“博弈中的矛盾”也不容忽視。當前，AI對電力需求的急劇增長與電力供應穩(wěn)定性的矛盾，以及AI高能耗與實現(xiàn)綠色轉型目標的沖突，已成為亟待解決的現(xiàn)實問題。

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的發(fā)展進一步加劇了電網(wǎng)在電力調配和承載方面的壓力。第一財經(jīng)記者從行業(yè)內部了解到，如果某個數(shù)據(jù)中心需要 sudden執(zhí)行大量的AI計算任務，會在幾秒內從電網(wǎng)獲取大量電力，這種電力激增可能會影響當?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)在國家在西北部大量建設算力中心，利用未被利用的光能和風能直供這些算力中心，可以緩解一部分壓力。西北地區(qū)的綠色電能跨省輸送到缺電省份，也可以進一步緩解部分矛盾。”他進一步對記者介紹道，隨著國家能源市場的進一步推進，包括各地能源消納細則的出臺，這種“博弈中的矛盾”有望逐步得到緩解。

“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，但這種矛盾是暫時的?！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)更高效的AI算法和硬件，降低算力需求。

記者表示，西北部的光能和風能利用不充分，這與電力的有效調度和使用密切相關?；艏妖堉赋?，新能源消納能力不足主要集中在這一地區(qū)，亟需通過優(yōu)化電力調度和使用策略來解決。

崔劍指出，AI的訓練和推理過程需要消耗大量算力，但通過優(yōu)化算法和硬件設計，能耗問題正在逐步得到緩解。目前，通過優(yōu)化算法和硬件設計，AI訓練和推理所需的算力需求正在逐步降低。

隨著大模型技術的不斷發(fā)展，AI的使用成本預計將會有所下降?；艏妖堈J為，大模型技術的快速發(fā)展將顯著降低AI的使用成本，這一趨勢將對行業(yè)產(chǎn)生深遠影響。

龍彥建議，企業(yè)可以通過AI優(yōu)化儲能系統(tǒng)的運行策略和充放電安排，在新能源出力高峰時段充電，在低谷時段放電。這種"新能源+儲能"模式有助于平衡新能源的波動性，確保電力供應的穩(wěn)定性和可靠性。

崔劍總結道，加密技術和AI驅動的安全監(jiān)控技術能夠有效地防范網(wǎng)絡攻擊和數(shù)據(jù)泄露。目前，新能源領域中的許多AI應用場景對數(shù)據(jù)安全性的要求極為嚴格。

某儲能企業(yè)內人士舉例而言，電力現(xiàn)貨交易的任何數(shù)據(jù)泄露或篡改，都可能直接導致經(jīng)濟損失。隨著安全性問題的不斷暴露，這為相關企業(yè)提供了巨大的市場機遇，企業(yè)可以通過提供有效的安全策略和利用市場機制來推動相關技術的發(fā)展。

崔劍進一步指出，AI技術能夠實現(xiàn)電源、電網(wǎng)、負荷和儲能系統(tǒng)的深度融合，通過動態(tài)優(yōu)化能源系統(tǒng)的運行策略，實現(xiàn)儲能充放電的精準控制和負荷需求的實時預測，從而最大限度地提升能源利用效率。

霍佳龍認為，AI技術在新能源領域的應用具有高度的多樣性，未來的發(fā)展方向將是多種AI技術的深度融合。他認為，核心競爭力在于應用場景的針對性和企業(yè)對高質量數(shù)據(jù)的利用能力。如果一個技術方案在經(jīng)濟效益上足夠突出，即使復雜度較高，也是非常值得探索的。但如果經(jīng)濟效益不明顯，再先進的技術也難以獲得廣泛認可。

基于AI的強大數(shù)據(jù)分析和智能決策能力，業(yè)內已普遍達成共識，即"AI+源網(wǎng)荷儲"一體化的解決方案被視為未來行業(yè)的核心趨勢。這種一體化方案將實現(xiàn)發(fā)電預測、負荷調度和儲能管理的精準化，為行業(yè)注入新的動力和活力。

崔劍進一步指出，AI技術能夠實現(xiàn)電源、電網(wǎng)、負荷和儲能系統(tǒng)的深度融合，通過動態(tài)優(yōu)化能源系統(tǒng)的運行策略，實現(xiàn)儲能充放電的精準控制和負荷需求的實時預測，從而最大限度地提升能源利用效率。

崔劍表示，經(jīng)過系統(tǒng)性優(yōu)化后的源網(wǎng)荷儲系統(tǒng)，將為AI算力中心提供清潔且充足的綠色能源，從而有效降低其運營成本和碳排放水平。

霍佳龍指出，未來整個國家的新型電網(wǎng)將形成一個龐大的源網(wǎng)荷儲平臺，而人工智能技術則將作為推動平臺高效運轉的關鍵引擎和性能提升器。

（應受訪者要求，龍彥為化名）

值班編輯：雨林