储能与AI的双向奔赴_新浪财经

今年的《政府工作报告》提出，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。在11月8日举行的世界储能大会储能产业生态论坛上，众多学者围绕AI与储能的交融共生展开探讨，描绘了两大战略新兴领域“双轮驱动”的无限潜能。

在储能系统实际运营中，安全始终是让人关注的底线问题。

在北京海博思创科技股份有限公司联合创始人、运营总裁舒鹏看来，AI赋能储能，让储能系统运行更加安全、更加稳定。

海博思创率先布局储能系统的全生命周期数智化赋能，是首批将AI与大数据应用于储能领域的厂商。“在AI技术和储能产品的结合上，公司通过海量的数据、模型搭建各种系统，不断迭代模型，把AI技术植入到整个生产制造过程，增强系统的安全性与稳定性，今年我们十几个GWh（亿瓦时）交付零事故。”舒鹏表示，AI技术将极大地助力储能行业发展，如今海博思创将AI与储能深度融合绑定，形成“硬件+软件+AI大模型”的储能3.0新格局。

“储能系统的全生命周期当中，AI技术都有很好的应用。”中国人工智能学会理事、上海人工智能学会上海电力大学原副校长张浩表示。

张浩认为，储能系统按照生命周期管理可分为规划建设期、运营期和退役，这些生命周期中AI可以做大量工作。如，在规划期，包括选址、配置容量等，到底是配在源侧还是网侧、负荷侧？如何配置？这些都有优化选择的方式，从而实现效益最大化。“如果没有AI技术的加持，靠人、简单的算法那是很难做的。”

人工智能与储能系统双向赋能、互相依赖的前景，也体现在最根本的发展与盈利需求之上。

阿里云智能集团电力新能源解决方案首席架构师黄振在论坛上列举了一组数据：ChatGPT每调用一秒的耗电量是2.9瓦时，大约相当于30瓦电灯泡6分钟的耗电量。也就是说，如果AI像电灯泡一样深入生活，其耗电量将会是如今的数百倍。在国内，各大数据中心的用电量只占全国的2%左右，为了保障AI技术的可持续性发展，提升可再生清洁能源的使用规模一定是唯一的方案。

缘此，不少有前瞻性的企业都关注到储能技术对AI的制约。“AI的尽头是光伏和储能！”这句判断一度在网上盛行。风口之下，不少从事AI与储能行业的巨头也纷纷“双向奔赴”，加快跨界布局。

今年5月，特斯拉超大型商用电化学储能系统在中国完成生产与交付，将与自动驾驶技术和Robotaxi车队共同构成公司可持续能源版图；远景能源近年利用伽利略数字孪生平台，植入了电力交易优化算法，通过智能定制化AI交易，相比人工方式可提升收益40%；2023年协鑫能科与华为数字能源就一体化液冷超充网络建设达成合作，计划3年内在长三角、大湾区建设运营50个全液冷超充站……

充沛的云平台算力是阿里云智能集团立足AI领域的根基，在世界储能大会一周前，该集团旗下一项名为“储能系统优化运行方法、电力管理系统及相关设备”的专利获得公示，通过控制储能系统在多个未来时刻的储能功率目标值以指导充放电控制，为提升能源利用率提供了新的解决方案。

“在能源调度中，要利用AI帮助建立从需求感知、决策到执行一体化的系统，依托云平台建设这样的系统是最可行的方向。”黄振介绍道，高电价的需求窗口往往只在20至30分钟，如何利用好海量的AI预测数据，从而作出最优的充放电决策是盈利的关键。在该公司利用AI辅助储能场站调度的测试中，一年的数据积累便能提升场站收益10%以上。