中國儲能網(wǎng)訊：9月8日，國家發(fā)展改革委、國家能源局聯(lián)合發(fā)布《關于推進“人工智能+”能源高質量發(fā)展的實施意見》，明確以“拓展深度融合應用場景為依托、提升創(chuàng)新應用技術水平為主攻方向”的核心理念，提出到2027年培育五個以上行業(yè)專業(yè)大模型、十個以上可復制示范項目，到2030年實現(xiàn)能源領域人工智能技術總體達到世界領先水平的發(fā)展目標。
這份文件首次將儲能領域的人工智能應用提升至國家戰(zhàn)略高度，標志著我國正加速構建“算力-電力-算法”協(xié)同的新型能源體系，為儲能產業(yè)高質量發(fā)展注入強勁智能動能。
在政策驅動下，儲能市場正經(jīng)歷從“規(guī)模擴張”向“智能升級”的關鍵轉型。據(jù)國際能源署(IEA)及CESA 儲能應用分會產業(yè)數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計，2024年全球新型儲能市場新增裝機規(guī)模為74.2GW/175GWh，同比+52.67%/+69.08%，中國、美國、歐洲三大市場裝機占比在90%以上， 中國新增裝機占比超過60%。
傳統(tǒng)磷酸鐵鋰電池憑借成本優(yōu)勢仍占主導，但鈉離子電池、液流電池、鐵-空氣電池等新興技術正加速突破——鈉電憑借資源稟賦廣泛、低溫性能優(yōu)異的特點，2025年進入規(guī)?；瘧秒A段；液流電池通過功率與容量解耦特性，在8-12小時長時儲能場景中展現(xiàn)循環(huán)壽命優(yōu)勢；鐵-空氣電池則以極低容量成本切入百小時級儲能市場，成為多日儲能潛在解決方案。技術迭代背后，人工智能正成為提升儲能系統(tǒng)效能的核心引擎。
政策明確要求強化人工智能在新型儲能全生命周期安全、協(xié)同優(yōu)化調度及節(jié)能降碳管理中的應用。海博思創(chuàng)基于自主研發(fā)的“海博云大數(shù)據(jù)平臺”構建的“人工智能+儲能”模型已實現(xiàn)商業(yè)化驗證。該平臺整合電芯、BMS、PCS、EMS多源異構數(shù)據(jù)，通過時空注意力機制LSTM與多智能體深度強化學習算法，將集中式儲能系統(tǒng)綜合效率提升至87%，毫秒級調頻響應滿足電網(wǎng)高標準需求。
其核心突破在于構建電芯級數(shù)字孿生模型，實現(xiàn)SOH預測誤差≤2.5%，較行業(yè)平均水平提升顯著，通過控制策略優(yōu)化使電芯使用壽命延長約1年。在運維層面，預測性維護模型可提前3-21天預警故障，診斷準確率達99.7%，推動運維模式從“被動響應”向“主動預防”轉型，運維成本大幅下降。
寧德時代發(fā)布的“天恒·智儲”智慧管理平臺則展示了AI大模型在儲能電站運營中的深度應用。該平臺通過“大數(shù)據(jù)平臺+AI大模型+機理算法融合+AI助手工具”的創(chuàng)新架構，實現(xiàn)智能預警、運行分析、電站體檢、智慧運維全鏈條標準化能力。實測數(shù)據(jù)顯示，其故障預警時間提前7天，典型案例電站綜合效率平均提升3%，可用損耗下降25%。
遠景儲能推出的全球首款智能體儲能系統(tǒng)EN 8 Pro更進一步，內置Trade Agent交易智能體與Grid Agent構網(wǎng)智能體，搭載AI氣象大模型與負荷大模型矩陣，實現(xiàn)日前/實時節(jié)點電價預測準確率80%-90%，峰谷預測精度較行業(yè)平均水平高5%-10%。
陽光電源的實踐則聚焦于電池管理系統(tǒng)的智能化突破。通過部署電芯AI智算大模型，其系統(tǒng)實現(xiàn)熱失控預警準確率超99%，SOH、SOC估算精度提升2%-3%。以1GWh電站為例，年可多收益7.3GWh，凸顯AI在提升儲能系統(tǒng)安全性與能效方面的關鍵作用。
這些案例的共性在于，AI技術正全方位驅動儲能系統(tǒng)革新——從項目規(guī)劃階段的智能選址與容量配置，到設備設計階段的電芯材料優(yōu)化與熱管理設計，再到預測運維階段的故障診斷與壽命預測，直至安全監(jiān)控階段的實時風險預警與應急決策。
政策高度關注人工智能在靈活性調節(jié)資源體系中的深度賦能，特別聚焦于虛擬電廠智能調度、分布式儲能動態(tài)響應及電動汽車車網(wǎng)雙向互動等場景的技術創(chuàng)新應用，旨在通過AI算法優(yōu)化提升電力系統(tǒng)靈活性、可靠性與經(jīng)濟性，推動新型能源體系下供需平衡的智能化升級。
在新型儲能智能化運行領域，政策要求提升面向弱電網(wǎng)的多類型儲能協(xié)調控制能力。海博思創(chuàng)的實踐表明，通過構建新能源與配建新型儲能廣域協(xié)同優(yōu)化控制體系，可實現(xiàn)儲能電站智能評估、智慧運維決策支持及全生命周期安全管理。
從全球視野來看，AI與儲能的融合正成為能源轉型的關鍵支撐。根據(jù)《bp世界能源展望2024版》，到2050年全球風光裝機容量需增長14倍以實現(xiàn)凈零排放，帶動儲能需求達4000GW以上。AI通過提升新能源功率預測精度、優(yōu)化電力市場交易策略、增強系統(tǒng)靈活調節(jié)能力，正在助力解決可再生能源波動性與間歇性帶來的并網(wǎng)挑戰(zhàn)。
當前，AI在儲能領域的應用仍面臨數(shù)據(jù)質量、算法可解釋性、算力能耗等挑戰(zhàn)。政策提出夯實數(shù)據(jù)基礎、強化算力支撐、提升模型基礎能力三大攻關方向，包括推動能源數(shù)據(jù)分類分級技術、隱私計算技術研發(fā)，構建多元異構算力統(tǒng)一調度平臺，以及深化機器視覺、多模態(tài)、時序預測等關鍵技術在能源領域的應用研究。
企業(yè)實踐已展現(xiàn)出顯著成效。海博思創(chuàng)通過構建覆蓋電芯設計、制造、運營全產業(yè)鏈的數(shù)據(jù)閉環(huán)，實現(xiàn)儲能安全模型的持續(xù)迭代優(yōu)化；遠景儲能強調構建覆蓋全產業(yè)鏈的數(shù)據(jù)閉環(huán)，以解決數(shù)據(jù)處理能力不足的瓶頸；陽光電源則通過電芯AI智算大模型，實現(xiàn)熱失控預警準確率超99%。
寫在結尾：
人工智能與儲能深度融合，不是簡單的技術疊加，而是從“規(guī)模擴張”到“智能升級”的質變——AI以數(shù)據(jù)為翼、算法為腦，讓儲能系統(tǒng)從被動響應轉向主動預判，從單點優(yōu)化躍升至全鏈協(xié)同。
當電芯級數(shù)字孿生精準預測壽命，當氣象大模型精準捕捉風光波動，當交易智能體在毫秒間捕捉電價峰值，我們看到的不僅是效率提升與成本下降，更是能源體系向“智能、安全、低碳”未來的究極進化。
具體政策原文如下：
