AI+储能“五大风口”

自deepseek问世以来，包括五大能源集团、两大电网在内的半数以上能源电力央企接入模型，采日能源等储能企业也相继接入。全球能源转型的齿轮正被AI+储能的深度融合加速转动。

AI+储能，站在风口。

据报道，宁德时代、比亚迪、LG新能源在着手利用AI造电池。当用AI造电池逐步进入现实，AI+储能的风口逐渐显现。2025年，国家能源局印发的《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》明确提出，到2030年，能源系统各环节数字化智能化创新应用体系初步构筑、数据要素潜能充分激活。

3月12日，卓阳数字能源正式推出全新AI助手——“卓小阳”。该智能体专为新能源行业设计，旨在通过大模型赋能提升行业效率，优化决策支持。“卓小阳”的核心应用场景包括：行业知识问答，场景解决方案输出，资产收益组合分析，能源电站投资分析等。

在此之前，基于DeepSeek在“融和·白泽”系统下的私有化部署，日电芯监控超2000万颗、日处理信息量达TB级，效率提升超50%；毫秒级故障检测与调度响应，运维成本进一步降低超30%的能力表现，是融和元储以一场“AI+储能”的深度联姻解码了在现如今储能行业波潮涌动情况下的运营新范式。

事实上，自deepseek问世以来，包括五大能源集团、两大电网在内的半数以上能源电力央企接入模型，采日能源等储能企业也相继接入。

包括宁德时代、卓阳数字能源、融和元储、阳光电源、比亚迪、海博思创等企业正利用AI+储能，在电池创新、运营优化、智慧运维等多方面展露“实力”。全球能源转型的齿轮正被AI+储能的深度融合加速转动。

AI+储能将带来哪些风口？

AI+储能的风口之下，机遇与挑战如同硬币的两面。

正如宁德时代曾毓群所言：“没有颠覆性的技术突破，就不会有真正的能源革命。”当DeepSeek将AI训练成本降低90%，当华为实现储能系统全生命周期数字化，这场变革已不可逆转。

一是智能运维，储能电站的运维成本占全生命周期成本的30%，而AI正在改写这一经济模型。

阳光电源推出的iSolarBPS系统深度融合电力电子、电化学与AI算法（GeneSafe算法集群），可实时监测电芯健康状态，提前7天预警一致性异常、提前100小时识别内短路风险、提前1小时预判热失控，形成三级主动防御机制。该系统通过五维诊断（数据质量、行为分析、异常老化、故障告警、风险预警）覆盖50+指标，百兆瓦电站1分钟生成诊断报告，精准定位故障至电芯级，运维效率提升30%。

东方日升开发的Risen Cloud系统，通过分析10万+电芯的实时数据，将故障预警准确率提升至98%。这背后是深度学习算法对电池内阻、温差等200+参数的动态建模，使得电芯循环寿命突破10000次。

德国国王湖独立储能电站项目规模为10.35MW/22.36MWh，配备了海博思创 HyperBlock II液冷储能系统。作为海博思创大储类别旗舰产品，HyperBlock II性能卓越，具有成熟度高、安全可靠、低 LCOS、长寿命以及环境适应性强等显著优势。配备海博思创 AI 云平台的自动巡检、远程运维功能，可实现高效预警，及时消除消防隐患。

更颠覆性的变革在于商业模式创新。领储宇能打造的智能运维云平台，已实现“每GWh储能资产运维人力减少70%”，其电芯健康状态预测模型在青海某200MW/400MWh项目中，将意外停机损失降低540万元/年。这种从“卖设备”向“卖服务”的转型，正催生千亿级智慧能源管理市场。

远景能源为英国某200MW储能项目构建的数字孪生体，通过实时仿真预测未来72小时系统状态，使运维响应速度提升至毫秒级。这种“虚实共生”模式，正在重新定义能源资产管理的内涵。

二是电力交易。当光伏出力曲线遇上电力现货市场的价格波动，AI成为最大化收益的关键变量。

某头部储能企业披露，其基于强化学习的交易策略系统，在山东电力市场中将储能套利空间从0.25元/kWh提升至0.38元/kWh。这相当于将20年运营期的项目IRR提高4.2个百分点，彻底改变储能项目的投资逻辑。

清华大学张强教授团队在论文中提到，AI助力储能设备系统优化，清华四川院助力江苏首座AI智慧调控光储充换一体化站建设，率先应用了基于大模型的微电网协同控制技术，成功将光伏消纳率从96.0%提升至99.7%，储能日均放电量提升48.12千瓦时，套利能力提高25.1%，综合收益增长14.07%。

更深层的变革发生在虚拟电厂领域。科华数能开发的源网荷储一体化平台，通过聚合分布式储能资源，在长三角某试点区域实现15秒内完成200MW灵活调节能力调用。

据弘正储能副总经理张鹏介绍，目前该公司数字化团队已开发了具有自学习能力的AI算法体系，依托大量数据训练，预测未来负荷需求、新能源发电功率和电力市场价格等相关数据 ，通过算法模型生成动态调度策略，优化储能参与峰谷套利、辅助服务、电力现货交易和新能源消纳的收益，进一步深挖工商业储能的投资运营价值。

三是，极端环境适应。针对高温、高湿等极端工况，AI可构建“热-电-力”多物理场耦合模型，模拟电芯在极端应力下的失效过程。

例如，清华大学开发的电池热失控模型，在超过500℃的温度范围内对15种电池体系实现高精度预测，为极端环境下安全阈值设定提供依据。

在沙特50℃高温沙漠中，比亚迪MC Cube-T魔方系统以CTS集成技术创造2.6GWh零故障运行记录。其秘诀在于AI驱动的动态热管理系统：384个温度传感器实时调整液冷流速，使电芯温差控制在±1.5℃以内。

更具想象力的是极地储能市场。远景能源为南极科考站定制的AI储能系统，在-60℃环境下仍保持85%以上容量效率。其自研的低温自加热算法，使锂电池在无外部供能情况下实现“冷启动”，这项技术已延伸至俄罗斯北极圈内的微电网项目。

四是，数据中心储能。全球正加速迈入以人工智能、区块链和物联网为核心的算力经济时代，模型对算力的需求正以惊人的速度增长，过去年均增长超400%，远超摩尔定律增长速度。

传统上，数据中心主要使用锂电池作为UPS系统的一部分，在市电中断时提供短暂的备用电力。随着数据中心转向绿电供能，锂电池应用从备电类型向供能类型转变。GGII预计2027年全球数据中心储能锂电池出货量将突破69GWh，到2030年这一数字将增长至300GWh，2024-2030年复合增长率超过80%。

某云服务商采用光储一体化解决方案后，不仅将PUE从1.5降至1.2，更通过AI调度算法将储能系统的峰谷套利收益提升至0.72元/kWh。这标志着储能正从“备用电源”进化为“算力基础设施的核心组件”。

更前沿的探索在于算力-储能联合优化。某企业开发的“算力任务-储能充放电”协同算法，可根据GPU集群的工作负载预测，动态调整储能系统的SOC状态。在训练大模型的波谷时段储能充电，在推理高峰期放电，这种模式使算力中心购电成本降低18%。

五是AI颠覆电池创新。传统锂电材料研发需经历“试错法”迭代，而AI将这一过程压缩数倍。

清华大学陈翔–张强团队利用可解释机器学习方法解释了影响电解液还原稳定性的关键因素，并进一步开发知识与数据双驱动的电解液分子性质预测框架，从数十万分子中预测了29个潜在适用于宽温域和高安全性的电池场景下的分子，为高性能电解液设计和高通量开发提供了指导。

“宁德时代正利用人工智能寻找下一代革命性材料和超越锂离子的化学系统。”早在2024年9月，宁德时代董事长曾毓群在接受挪威主权财富基金主席尼古拉·坦根访谈时谈道,宁德时代拥有超过两万名工程师，致力于基础材料结构研究、模拟分析、材料相互作用探索等工作。据宁德时代研发总监欧阳楚英透露，目前宁德时代开发了电池材料智能化设计平台，基于AI材料智能设计算法，90天内就可完成材料筛选与闭环验证。

比亚迪也在利用AI技术。深圳市比亚迪锂电池有限公司CTO孙华军表示，在材料设计、材料筛选、电池自动化设计以及工艺制造质量管控、电池管理等方面，AI的应用可以提高设计效率，甚至会有产生新材料、新体系的机会。

近日，LG新能源也透露，已着手利用人工智能技术，为客户量身定制电池。

“电池设计正从第二代的仿真驱动，向第三代基于AI的电池智能设计技术方向发展。”中国科学院院士欧阳明高论断指出，电池智能设计技术可将电池研发效率提升1～2个数量级，节省研发费用70％～80％。

在回收领域，AI同样展现魔力。华友钴业建立的退役电池分选系统，通过X射线图像识别和容量预测算法，将梯次利用电池筛选效率大幅提升。这种技术突破，正推动锂电池全生命周期管理进入智能时代。

AI+储能狂欢下的隐忧

据不完全统计，2023年全球储能领域融资规模超过500亿美元，其中AI+储能相关企业融资占比超过30%。国内外科技巨头纷纷布局，如特斯拉的Autobidder平台、宁德时代的AI储能管理系统、阳光电源收购AI上市企业等，进一步推高了市场热度。

但狂欢之下隐忧凸显：AI+储能仍有许多问题亟待解决。一是，技术瓶颈。AI与储能的深度融合尚需突破。AI模型的准确性高度依赖数据质量，而储能系统的数据采集和标准化仍存在不足。此外，现有算法在复杂场景下的适应性有限。AI在储能领域的应用仍处于初级阶段，许多技术尚未经过大规模验证，实际效果存疑。

二是成本压力。AI赋能的高成本与回报周期AI技术的引入需要高昂的研发投入和硬件支持，这对中小型储能企业构成较大压力。短期内，AI+储能的成本优势难以体现，回报周期较长，可能影响企业盈利能力。

三是网络安全难题。AI系统的网络安全问题不容忽视，一旦遭受攻击，可能导致储能系统失控，引发安全事故。储能数据的隐私保护也成为焦点，如何在数据共享与隐私保护之间找到平衡，是行业亟待解决的问题。

四是政策与标准缺失。目前，AI+储能领域缺乏统一的技术标准和行业规范，可能导致市场混乱和技术壁垒。政策支持力度虽大，但具体实施细则和监管机制仍需完善。

一个行业人士提出一个有趣的问题：当AI开始自主决策储能系统的充放电策略，如何界定算法失误的法律责任？欧盟最新发布的《能源AI伦理指南》要求关键决策保留人类干预接口，这或许可为中国相关立法提供镜鉴。

欧阳明高也谈道，DeepSeek在电池知识问答和电池文本挖掘任务上均表现优异，在电池设计任务上具备初步的总结能力，但尚欠缺科学分析能力，仍需要垂直领域大模型解决。

站在2025年的节点回望，AI对储能行业的改造尚处“工具赋能”阶段。而展望2035年，颠覆性趋势可能正在孕育。正如厦门科华数能总裁崔剑所言：“我们不是在改造储能，而是在重塑人类与能量的对话方式。