自deepseek問世以來，包括五大能源集團(tuán)、兩大電網(wǎng)在內(nèi)的半數(shù)以上能源電力央企接入模型，采日能源等儲能企業(yè)也相繼接入。全球能源轉(zhuǎn)型的齒輪正被AI+儲能的深度融合加速轉(zhuǎn)動。

AI+儲能，站在風(fēng)口。

據(jù)報道，寧德時代、比亞迪、LG新能源在著手利用AI造電池。當(dāng)用AI造電池逐步進(jìn)入現(xiàn)實，AI+儲能的風(fēng)口逐漸顯現(xiàn)。2025年，國家能源局印發(fā)的《關(guān)于加快推進(jìn)能源數(shù)字化智能化發(fā)展的若干意見》明確提出，到2030年，能源系統(tǒng)各環(huán)節(jié)數(shù)字化智能化創(chuàng)新應(yīng)用體系初步構(gòu)筑、數(shù)據(jù)要素潛能充分激活。

3月12日，卓陽數(shù)字能源正式推出全新AI助手——“卓小陽”。該智能體專為新能源行業(yè)設(shè)計，旨在通過大模型賦能提升行業(yè)效率，優(yōu)化決策支持?！白啃￡枴钡暮诵膽?yīng)用場景包括：行業(yè)知識問答，場景解決方案輸出，資產(chǎn)收益組合分析，能源電站投資分析等。

在此之前，基于DeepSeek在“融和·白澤”系統(tǒng)下的私有化部署，日電芯監(jiān)控超2000萬顆、日處理信息量達(dá)TB級，效率提升超50%；毫秒級故障檢測與調(diào)度響應(yīng)，運維成本進(jìn)一步降低超30%的能力表現(xiàn)，是融和元儲以一場“AI+儲能”的深度聯(lián)姻解碼了在現(xiàn)如今儲能行業(yè)波潮涌動情況下的運營新范式。

事實上，自deepseek問世以來，包括五大能源集團(tuán)、兩大電網(wǎng)在內(nèi)的半數(shù)以上能源電力央企接入模型，采日能源等儲能企業(yè)也相繼接入。

包括寧德時代、卓陽數(shù)字能源、融和元儲、陽光電源、比亞迪、海博思創(chuàng)等企業(yè)正利用AI+儲能，在電池創(chuàng)新、運營優(yōu)化、智慧運維等多方面展露“實力”。全球能源轉(zhuǎn)型的齒輪正被AI+儲能的深度融合加速轉(zhuǎn)動。

AI+儲能將帶來哪些風(fēng)口？

AI+儲能的風(fēng)口之下，機(jī)遇與挑戰(zhàn)如同硬幣的兩面。

正如寧德時代曾毓群所言：“沒有顛覆性的技術(shù)突破，就不會有真正的能源革命?！碑?dāng)DeepSeek將AI訓(xùn)練成本降低90%，當(dāng)華為實現(xiàn)儲能系統(tǒng)全生命周期數(shù)字化，這場變革已不可逆轉(zhuǎn)。

一是智能運維，儲能電站的運維成本占全生命周期成本的30%，而AI正在改寫這一經(jīng)濟(jì)模型。

陽光電源推出的iSolarBPS系統(tǒng)深度融合電力電子、電化學(xué)與AI算法（GeneSafe算法集群），可實時監(jiān)測電芯健康狀態(tài)，提前7天預(yù)警一致性異常、提前100小時識別內(nèi)短路風(fēng)險、提前1小時預(yù)判熱失控，形成三級主動防御機(jī)制。該系統(tǒng)通過五維診斷（數(shù)據(jù)質(zhì)量、行為分析、異常老化、故障告警、風(fēng)險預(yù)警）覆蓋50+指標(biāo)，百兆瓦電站1分鐘生成診斷報告，精準(zhǔn)定位故障至電芯級，運維效率提升30%。

東方日升開發(fā)的Risen Cloud系統(tǒng)，通過分析10萬+電芯的實時數(shù)據(jù)，將故障預(yù)警準(zhǔn)確率提升至98%。這背后是深度學(xué)習(xí)算法對電池內(nèi)阻、溫差等200+參數(shù)的動態(tài)建模，使得電芯循環(huán)壽命突破10000次。

德國國王湖獨立儲能電站項目規(guī)模為10.35MW/22.36MWh，配備了海博思創(chuàng) HyperBlock II液冷儲能系統(tǒng)。作為海博思創(chuàng)大儲類別旗艦產(chǎn)品，HyperBlock II性能卓越，具有成熟度高、安全可靠、低 LCOS、長壽命以及環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)等顯著優(yōu)勢。配備海博思創(chuàng) AI 云平臺的自動巡檢、遠(yuǎn)程運維功能，可實現(xiàn)高效預(yù)警，及時消除消防隱患。

更顛覆性的變革在于商業(yè)模式創(chuàng)新。領(lǐng)儲宇能打造的智能運維云平臺，已實現(xiàn)“每GWh儲能資產(chǎn)運維人力減少70%”，其電芯健康狀態(tài)預(yù)測模型在青海某200MW/400MWh項目中，將意外停機(jī)損失降低540萬元/年。這種從“賣設(shè)備”向“賣服務(wù)”的轉(zhuǎn)型，正催生千億級智慧能源管理市場。

遠(yuǎn)景能源為英國某200MW儲能項目構(gòu)建的數(shù)字孿生體，通過實時仿真預(yù)測未來72小時系統(tǒng)狀態(tài)，使運維響應(yīng)速度提升至毫秒級。這種“虛實共生”模式，正在重新定義能源資產(chǎn)管理的內(nèi)涵。

二是電力交易。當(dāng)光伏出力曲線遇上電力現(xiàn)貨市場的價格波動，AI成為最大化收益的關(guān)鍵變量。

某頭部儲能企業(yè)披露，其基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的交易策略系統(tǒng)，在山東電力市場中將儲能套利空間從0.25元/kWh提升至0.38元/kWh。這相當(dāng)于將20年運營期的項目IRR提高4.2個百分點，徹底改變儲能項目的投資邏輯。

清華大學(xué)張強(qiáng)教授團(tuán)隊在論文中提到，AI助力儲能設(shè)備系統(tǒng)優(yōu)化，清華四川院助力江蘇首座AI智慧調(diào)控光儲充換一體化站建設(shè)，率先應(yīng)用了基于大模型的微電網(wǎng)協(xié)同控制技術(shù)，成功將光伏消納率從96.0%提升至99.7%，儲能日均放電量提升48.12千瓦時，套利能力提高25.1%，綜合收益增長14.07%。

更深層的變革發(fā)生在虛擬電廠領(lǐng)域?？迫A數(shù)能開發(fā)的源網(wǎng)荷儲一體化平臺，通過聚合分布式儲能資源，在長三角某試點區(qū)域?qū)崿F(xiàn)15秒內(nèi)完成200MW靈活調(diào)節(jié)能力調(diào)用。

據(jù)弘正儲能副總經(jīng)理張鵬介紹，目前該公司數(shù)字化團(tuán)隊已開發(fā)了具有自學(xué)習(xí)能力的AI算法體系，依托大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，預(yù)測未來負(fù)荷需求、新能源發(fā)電功率和電力市場價格等相關(guān)數(shù)據(jù) ，通過算法模型生成動態(tài)調(diào)度策略，優(yōu)化儲能參與峰谷套利、輔助服務(wù)、電力現(xiàn)貨交易和新能源消納的收益，進(jìn)一步深挖工商業(yè)儲能的投資運營價值。

三是，極端環(huán)境適應(yīng)。針對高溫、高濕等極端工況，AI可構(gòu)建“熱-電-力”多物理場耦合模型，模擬電芯在極端應(yīng)力下的失效過程。

例如，清華大學(xué)開發(fā)的電池?zé)崾Э啬Ｐ停诔^500℃的溫度范圍內(nèi)對15種電池體系實現(xiàn)高精度預(yù)測，為極端環(huán)境下安全閾值設(shè)定提供依據(jù)。

在沙特50℃高溫沙漠中，比亞迪MC Cube-T魔方系統(tǒng)以CTS集成技術(shù)創(chuàng)造2.6GWh零故障運行記錄。其秘訣在于AI驅(qū)動的動態(tài)熱管理系統(tǒng)：384個溫度傳感器實時調(diào)整液冷流速，使電芯溫差控制在±1.5℃以內(nèi)。

更具想象力的是極地儲能市場。遠(yuǎn)景能源為南極科考站定制的AI儲能系統(tǒng)，在-60℃環(huán)境下仍保持85%以上容量效率。其自研的低溫自加熱算法，使鋰電池在無外部供能情況下實現(xiàn)“冷啟動”，這項技術(shù)已延伸至俄羅斯北極圈內(nèi)的微電網(wǎng)項目。

四是，數(shù)據(jù)中心儲能。全球正加速邁入以人工智能、區(qū)塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)為核心的算力經(jīng)濟(jì)時代，模型對算力的需求正以驚人的速度增長，過去年均增長超400%，遠(yuǎn)超摩爾定律增長速度。

傳統(tǒng)上，數(shù)據(jù)中心主要使用鋰電池作為UPS系統(tǒng)的一部分，在市電中斷時提供短暫的備用電力。隨著數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)向綠電供能，鋰電池應(yīng)用從備電類型向供能類型轉(zhuǎn)變。GGII預(yù)計2027年全球數(shù)據(jù)中心儲能鋰電池出貨量將突破69GWh，到2030年這一數(shù)字將增長至300GWh，2024-2030年復(fù)合增長率超過80%。

某云服務(wù)商采用光儲一體化解決方案后，不僅將PUE從1.5降至1.2，更通過AI調(diào)度算法將儲能系統(tǒng)的峰谷套利收益提升至0.72元/kWh。這標(biāo)志著儲能正從“備用電源”進(jìn)化為“算力基礎(chǔ)設(shè)施的核心組件”。

更前沿的探索在于算力-儲能聯(lián)合優(yōu)化。某企業(yè)開發(fā)的“算力任務(wù)-儲能充放電”協(xié)同算法，可根據(jù)GPU集群的工作負(fù)載預(yù)測，動態(tài)調(diào)整儲能系統(tǒng)的SOC狀態(tài)。在訓(xùn)練大模型的波谷時段儲能充電，在推理高峰期放電，這種模式使算力中心購電成本降低18%。

五是AI顛覆電池創(chuàng)新。傳統(tǒng)鋰電材料研發(fā)需經(jīng)歷“試錯法”迭代，而AI將這一過程壓縮數(shù)倍。

清華大學(xué)陳翔–張強(qiáng)團(tuán)隊利用可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)方法解釋了影響電解液還原穩(wěn)定性的關(guān)鍵因素，并進(jìn)一步開發(fā)知識與數(shù)據(jù)雙驅(qū)動的電解液分子性質(zhì)預(yù)測框架，從數(shù)十萬分子中預(yù)測了29個潛在適用于寬溫域和高安全性的電池場景下的分子，為高性能電解液設(shè)計和高通量開發(fā)提供了指導(dǎo)。

“寧德時代正利用人工智能尋找下一代革命性材料和超越鋰離子的化學(xué)系統(tǒng)?！?/span>早在2024年9月，寧德時代董事長曾毓群在接受挪威主權(quán)財富基金主席尼古拉·坦根訪談時談道,寧德時代擁有超過兩萬名工程師，致力于基礎(chǔ)材料結(jié)構(gòu)研究、模擬分析、材料相互作用探索等工作。據(jù)寧德時代研發(fā)總監(jiān)歐陽楚英透露，目前寧德時代開發(fā)了電池材料智能化設(shè)計平臺，基于AI材料智能設(shè)計算法，90天內(nèi)就可完成材料篩選與閉環(huán)驗證。

比亞迪也在利用AI技術(shù)。深圳市比亞迪鋰電池有限公司CTO孫華軍表示，在材料設(shè)計、材料篩選、電池自動化設(shè)計以及工藝制造質(zhì)量管控、電池管理等方面，AI的應(yīng)用可以提高設(shè)計效率，甚至?xí)挟a(chǎn)生新材料、新體系的機(jī)會。

近日，LG新能源也透露，已著手利用人工智能技術(shù)，為客戶量身定制電池。

“電池設(shè)計正從第二代的仿真驅(qū)動，向第三代基于AI的電池智能設(shè)計技術(shù)方向發(fā)展?！敝袊茖W(xué)院院士歐陽明高論斷指出，電池智能設(shè)計技術(shù)可將電池研發(fā)效率提升1～2個數(shù)量級，節(jié)省研發(fā)費用70％～80％。

在回收領(lǐng)域，AI同樣展現(xiàn)魔力。華友鈷業(yè)建立的退役電池分選系統(tǒng)，通過X射線圖像識別和容量預(yù)測算法，將梯次利用電池篩選效率大幅提升。這種技術(shù)突破，正推動鋰電池全生命周期管理進(jìn)入智能時代。

AI+儲能狂歡下的隱憂

據(jù)不完全統(tǒng)計，2023年全球儲能領(lǐng)域融資規(guī)模超過500億美元，其中AI+儲能相關(guān)企業(yè)融資占比超過30%。國內(nèi)外科技巨頭紛紛布局，如特斯拉的Autobidder平臺、寧德時代的AI儲能管理系統(tǒng)、陽光電源收購AI上市企業(yè)等，進(jìn)一步推高了市場熱度。

但狂歡之下隱憂凸顯：AI+儲能仍有許多問題亟待解決。一是，技術(shù)瓶頸。AI與儲能的深度融合尚需突破。AI模型的準(zhǔn)確性高度依賴數(shù)據(jù)質(zhì)量，而儲能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集和標(biāo)準(zhǔn)化仍存在不足。此外，現(xiàn)有算法在復(fù)雜場景下的適應(yīng)性有限。AI在儲能領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于初級階段，許多技術(shù)尚未經(jīng)過大規(guī)模驗證，實際效果存疑。

二是成本壓力。AI賦能的高成本與回報周期AI技術(shù)的引入需要高昂的研發(fā)投入和硬件支持，這對中小型儲能企業(yè)構(gòu)成較大壓力。短期內(nèi)，AI+儲能的成本優(yōu)勢難以體現(xiàn)，回報周期較長，可能影響企業(yè)盈利能力。

三是網(wǎng)絡(luò)安全難題。AI系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全問題不容忽視，一旦遭受攻擊，可能導(dǎo)致儲能系統(tǒng)失控，引發(fā)安全事故。儲能數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)也成為焦點，如何在數(shù)據(jù)共享與隱私保護(hù)之間找到平衡，是行業(yè)亟待解決的問題。

四是政策與標(biāo)準(zhǔn)缺失。目前，AI+儲能領(lǐng)域缺乏統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)規(guī)范，可能導(dǎo)致市場混亂和技術(shù)壁壘。政策支持力度雖大，但具體實施細(xì)則和監(jiān)管機(jī)制仍需完善。

一個行業(yè)人士提出一個有趣的問題：當(dāng)AI開始自主決策儲能系統(tǒng)的充放電策略，如何界定算法失誤的法律責(zé)任？歐盟最新發(fā)布的《能源AI倫理指南》要求關(guān)鍵決策保留人類干預(yù)接口，這或許可為中國相關(guān)立法提供鏡鑒。

歐陽明高也談道，DeepSeek在電池知識問答和電池文本挖掘任務(wù)上均表現(xiàn)優(yōu)異，在電池設(shè)計任務(wù)上具備初步的總結(jié)能力，但尚欠缺科學(xué)分析能力，仍需要垂直領(lǐng)域大模型解決。

站在2025年的節(jié)點回望，AI對儲能行業(yè)的改造尚處“工具賦能”階段。而展望2035年，顛覆性趨勢可能正在孕育。正如廈門科華數(shù)能總裁崔劍所言：“我們不是在改造儲能，而是在重塑人類與能量的對話方式。