新型儲能產業(yè)迎來數(shù)智化變革。前不久，在2025年歐洲智慧能源展期間，北京海博思創(chuàng)科技股份有限公司發(fā)布儲能電站AI運維助手“海博精靈HyperGenie”，可以提供精準故障定位、多場景操作指導、靈活數(shù)據分析探索等運維輔助服務。在第十三屆儲能國際峰會暨展覽會上，華為、遠景儲能、寧德時代等多家企業(yè)也紛紛攜相關產品亮相。

AI將為儲能產業(yè)帶來怎樣的變革?如何進一步推動AI與儲能產業(yè)深度融合?科技日報記者就此進行了采訪。

面臨階段性挑戰(zhàn)

新型儲能就像“超級充電寶”，主要用于存儲電能并在需要時釋放，以解決電力供需在時間、空間上的不平衡問題。它特指除傳統(tǒng)抽水蓄能外的新型技術，包括鋰電池、鈉電池、液流電池、飛輪儲能、壓縮空氣儲能等。新型儲能是推動新能源高效開發(fā)利用的重要基礎環(huán)節(jié)，也是推動能源轉型的重要抓手。

近年來，我國新型儲能產業(yè)蓬勃發(fā)展，產業(yè)鏈建設取得長足進步，產品產量進一步擴大，但也面臨階段性挑戰(zhàn)。

儲能產業(yè)市場競爭愈發(fā)激烈。記者了解到，2024年，2小時儲能系統(tǒng)中標全年均價為0.628元/瓦時，同比下降43%。在北京海博思創(chuàng)科技股份有限公司首席技術官錢昊看來，激烈的市場競爭下，儲能產業(yè)的商業(yè)模式尚未成熟。國家發(fā)展改革委、國家能源局今年初聯(lián)合印發(fā)《關于深化新能源上網電價市場化改革促進新能源高質量發(fā)展的通知》，推動新能源上網電價全面由市場形成，建立健全支持新能源高質量發(fā)展的制度機制。“該文件推動儲能行業(yè)從低價競爭轉向全生命周期價值評估，但目前儲能行業(yè)的價值核算體系尚未統(tǒng)一，成本傳導機制還不完善。”錢昊說。

統(tǒng)計數(shù)據顯示，2024年，全國平均棄風率約4.1%，棄光率約3.2%，一些地區(qū)的棄風棄光率甚至達到10%。除了棄風棄光問題，一些儲能設施還存在“建而不用”、利用率低的問題。中國電力企業(yè)聯(lián)合會數(shù)據顯示，截至2024年6月，新能源配建儲能日均運行時間僅為3.74小時，年均利用率指數(shù)為31%。

儲能技術也同樣面臨挑戰(zhàn)。“儲能系統(tǒng)從‘可建’到‘可用’再到‘好用’，中間面臨許多技術指標的升級，包括安全與可靠性的保障、壽命與效率的提升等。”錢昊說，應對這些挑戰(zhàn)，不僅要推動儲能產業(yè)發(fā)展從政策依賴轉向市場驅動，還要采用技術手段，以數(shù)智化能力提升儲能系統(tǒng)集成效率，降低安全風險。

AI成轉型突破口

近年來，圍繞“AI+儲能”，行業(yè)開展了許多探索。從仿真設計到系統(tǒng)集成，從生產制造到電池安全管理，從項目規(guī)劃到電站主動安全管理，AI技術正在驅動儲能產業(yè)深度變革。

例如，在仿真設計方面，通過流體動力學計算仿真與AI機器學習的結合，儲能電池熱失控模擬的計算時間大大縮短。在系統(tǒng)設計方面，AI能動態(tài)生成電池模組最優(yōu)排列方案，提高儲能集裝箱的能量密度和空間利用率。在項目規(guī)劃方面，AI可通過分析海量數(shù)據，動態(tài)模擬不同場景下的儲能電站效益模型，優(yōu)化電站選址和容量配置，幫助管理者提升投資回報率。

AI不僅可在規(guī)劃、設計環(huán)節(jié)大展拳腳，在提升儲能場站建設水平方面同樣大有可為。

“建設儲能場站的考慮因素非常多，要考慮造價、財務、運維等投資成本，也要考慮收益模式，在收益過程中還要兼顧儲能系統(tǒng)敏感因子，如壽命、效率、在線率等。”錢昊以光伏場站儲能場景舉例說，“我們可以利用AI，結合光伏發(fā)電曲線、現(xiàn)貨電價曲線，得出最優(yōu)儲能容量配置方案，實現(xiàn)收益最大化。”

同時，在電池制造方面，AI視覺檢測系統(tǒng)能快速識別電芯的微短路缺陷，使每百萬片電芯缺陷數(shù)大大降低。在電站安全方面，AI可以動態(tài)調整充放電策略，結合多級安全響應機制，極大降低電池熱失控風險。AI還可實時監(jiān)控電芯健康狀態(tài)，提前識別潛在故障。

“傳統(tǒng)的儲能場站全面接入AI后，可以通過數(shù)據分析，實時監(jiān)控設備運行狀態(tài)，對早期故障進行診斷和分析，對異常情況及時告警，還可以進行預測性維護，用AI輔助檢修。”錢昊認為，結合輕量化模型，儲能電站正逐步實現(xiàn)對數(shù)據采集、智能分析、決策執(zhí)行等鏈條的閉環(huán)管理，進而提升儲能系統(tǒng)效率與壽命，達到儲能系統(tǒng)的性能最大化。

此外，AI還能輔助制定更為科學的充放電策略。“AI基于全局峰谷優(yōu)化的方式優(yōu)化充放電時段，可提升10%的收益。”錢昊說。

大模型紅利釋放

在大模型加持下，相關企業(yè)開發(fā)更加智能化的運維平臺成為可能，行業(yè)效率及智能化程度有望得到進一步提升。

錢昊介紹，“海博精靈HyperGenie”是一款基于國產開源通用大模型和私域儲能領域知識庫開發(fā)設計的專屬智能體。它能實時監(jiān)控設備的運行狀態(tài)(如溫度、電流、電壓等)，還可以提前識別潛在的故障風險和設備運行異常情況，準確預警系統(tǒng)風險，幫助運維團隊在問題發(fā)生前采取有效措施，避免生產運行中斷或設備資產損失。

新源智儲能源發(fā)展(北京)有限公司開發(fā)的AIOPS-2000儲能大集控智慧運營云平臺，聚焦安全運行、精準運維、高效運營三大領域，目前已在42座儲能電站中成功應用。記者了解到，今年2月，該平臺正式接入DeepSeek大模型，進一步助力儲能智慧化升級。

多位受訪專家建議，為提升AI與儲能系統(tǒng)的融合程度，還應重點提高數(shù)據質量與安全性。未來，應建立合作機制，在保障數(shù)據安全的基礎上，打通電池制造商、系統(tǒng)集成商、運維服務商等相關方數(shù)據，推動大模型進一步發(fā)揮效能。