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隨著人工智能（AI）的崛起，其正在重塑新能源行業(yè)格局，而由AI驅動的新能源儲能領域變革已悄然啟動，勢不可擋。這一變革不僅展現(xiàn)了AI的強大潛力，也揭示了其在能源管理中的獨特價值。

在新能源儲能行業(yè)，AI的應用正掀起一股新的浪潮。據(jù)第一財經記者了解，國內多家新能源企業(yè)在光伏、儲能等業(yè)務領域積極引入AI技術，從大型電站到智能終端，推動能源管理向著更智能、更高效的方向邁進。

這一趨勢的提出，源自對能源調度決策的深刻思考。大型光伏電站每天都會面臨發(fā)電數(shù)據(jù)的快速變化和市場波動，而缺乏智能化管理系統(tǒng)的企業(yè)，可能在運營決策上舉步維艱，直接影響電站收益的最大化。

在這一背景下，廈門科華數(shù)能科技有限公司的崔劍表示，公司在AI+儲能領域堅持"AI深度融入儲能全生命周期"的目標。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。

崔劍的戰(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，從而優(yōu)化儲能的充放電策略。其次，借助AI實現(xiàn)智能運維和實時監(jiān)控設備狀態(tài)，降低設備故障率，提前預警潛在問題，如預測儲能電池的健康狀態(tài)并幫助客戶提前維護，避免系統(tǒng)停機。

此外，崔劍還強調AI在提升儲能系統(tǒng)應用價值方面的巨大潛力。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)，從而顯著提升電網(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)務負責人表示，該系統(tǒng)能夠通過對電站數(shù)據(jù)和用戶習慣的分析，優(yōu)化電站運行狀態(tài)，確保電站在各種條件下保持最佳狀態(tài)。同時，支持私有化部署，確保數(shù)據(jù)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稱，公司正在打造源網(wǎng)荷儲一體化平臺，通過在發(fā)電預測、負荷預測和電力交易等領域引入算法模型，進一步提升智慧運營能力。

霍佳龍還提到，公司在電芯安全性和壽命分析方面正在訓練具體AI模型，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。

總的來說，AI正在推動新能源儲能行業(yè)的變革，從技術應用到系統(tǒng)優(yōu)化，再到全生命周期管理，呈現(xiàn)出多元化的發(fā)展態(tài)勢。這一變革不僅將重塑行業(yè)的未來，也將為能源行業(yè)注入新的活力。

AI算力需求的推高正在推動儲能行業(yè)的發(fā)展，這一趨勢已在企業(yè)的訂單情況中逐漸顯現(xiàn)。

龍彥表示，AI算力需求的推高正在打開儲能行業(yè)的市場空間。隨著數(shù)據(jù)中心、云計算等領域的快速發(fā)展，電力供應的穩(wěn)定性和可靠性成為關鍵考量因素，而儲能技術正是解決這一問題的關鍵所在。儲能系統(tǒng)通過平衡電力供需，能夠更有效地保障電力供應的穩(wěn)定性。

數(shù)據(jù)顯示，近年來來自數(shù)據(jù)中心和算力中心的儲能訂單持續(xù)攀升。公司近期向某大型云服務商的AI算力中心提供了一體化光儲解決方案，不僅確保了電力供應的穩(wěn)定性，還通過智能調度降低了運營成本。

霍佳龍表示，公司最近的訂單出現(xiàn)了明顯反應。Deepseek的出現(xiàn)降低了算力成本，再加上新能源電力市場化政策的實施，儲能行業(yè)正在從單純的價格競爭轉向綜合解決方案提供商。這種轉變的核心在于AI技術的應用。

博弈矛盾依然存在

雖然AI與儲能等新能源行業(yè)呈現(xiàn)出協(xié)同發(fā)展的良好前景，但深層矛盾依然存在。當前，AI對電力需求的急劇增長與電力供應穩(wěn)定性的矛盾日益突出，同時AI高能耗現(xiàn)狀與實現(xiàn)綠色轉型的目標之間的沖突也需要解決。

AI大模型訓練需求推動數(shù)據(jù)中心電力需求出現(xiàn)爆發(fā)式增長。然而，目前新能源的消納能力仍有限制，AI技術的進一步發(fā)展加劇了電網(wǎng)在電力調配和承載方面的壓力。從行業(yè)內部了解到，如果某個數(shù)據(jù)中心需要執(zhí)行大量的AI計算任務，電網(wǎng)將在幾秒內獲得大量電力供應，這種電力激增可能影響當?shù)仉娋W(wǎng)的穩(wěn)定運行。

霍佳龍認為，AI能耗與綠色轉型之間的矛盾是暫時性、局部性的。

崔劍補充道，目前國家在西北部等地建設算力中心，可以通過直接利用未被利用的光能、風能來緩解電力供應壓力。同時，西北地區(qū)的綠色電能可以跨省輸送到電力需求不足的地區(qū)，這些措施有助于緩解電力供需矛盾。隨著國家能源市場逐漸完善和各地能源消納政策的出臺，這種矛盾有望逐步得到緩解。

崔劍補充道，AI大模型的訓練對電力需求有一定依賴，而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。

霍佳龍向第一財經記者透露，當前AI大模型領域已不再是單純堆砌算力的競爭，而是誰能在算法效率上更勝一籌。他指出，新能源消納能力不足主要體現(xiàn)在西北部的光能和風能未能得到充分利用，這與電力的有效調度和使用密切相關。

在能源效率的問題上，崔劍表示，AI的訓練和推理確實需要大量算力，但目前通過優(yōu)化算法和硬件設計，正在逐步降低能耗。他提到，公司正采用輕量化模型和低功耗芯片來減少算力需求。

霍佳龍認為，AI在新能源領域的應用既帶來了機遇也伴隨著挑戰(zhàn)，但隨著大模型技術的不斷發(fā)展，這些問題正在逐步得到緩解。特別是DeepSeek的出現(xiàn)，顯著降低了AI使用成本，同時也降低了對算力的需求。

龍彥向第一財經記者介紹，企業(yè)可以通過AI優(yōu)化儲能系統(tǒng)的運行策略，在新能源出力高峰期進行充電，在低谷時段進行放電。采用"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。

值得注意的是，新能源領域中的許多AI應用場景對數(shù)據(jù)安全要求極為嚴格。

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，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，這為各大安全公司提供了一個市場藍海。企業(yè)若能制定有效的安全策略，并借助市場機制推動安全問題的解決，將大有可為。

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，隨著技術的進步和行業(yè)協(xié)作，問題終將得到妥善解決。

霍佳龍指出，新能源領域的AI技術呈現(xiàn)出多元化的特點，未來的發(fā)展方向必然是多種AI技術的深度融合。他認為，競爭的核心在于場景應用和數(shù)據(jù)資源的掌握程度。如果經濟效益足夠高，盡管技術復雜度再高，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。

隨著AI的強大數(shù)據(jù)分析和智能決策能力，業(yè)內普遍達成共識，即"AI+源網(wǎng)荷儲"一體化解決方案將成為未來行業(yè)的趨勢。這種解決方案將實現(xiàn)更精準的發(fā)電預測、負荷調度和儲能管理，為行業(yè)注入新的活力。

崔劍表示，AI技術能夠將電源、電網(wǎng)、負荷和儲能系統(tǒng)進行深度融合。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，最終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算力中心可以從該系統(tǒng)獲得清潔電力支持，從而有效降低運營成本和減少碳排放。

霍佳龍指出，未來整個國家的新型電網(wǎng)將形成一個大型的源網(wǎng)荷儲平臺，而AI則成為推動這個平臺高效運轉的潤滑劑和加速器。

（應受訪者要求，龍彥為化名）

值班編輯：雨林