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产业发展导向转变
价格的下降空间已经微乎其微了。
在日前召开的“2025年中国储能技术创新应用研讨会”上,曾繁鹏博士对北极星储能网表达了他基于上述判断的两个原因:“其一,电芯厂商的整体产能已趋于饱和,而利润率已经站在了地板的边缘;其二,从风光储融合发电的度电成本上,具备了同传统能源竞争的优势。”
如果说价格是由市场供需决定的,那么储能行业的整体产能正处于合理的供需状态之下,持续的产能扩充极有可能步入和风电、光伏一样产能过剩的老路;从电价来看,新型储能的度电成本已经在0.2-0.3元/kWh,部分区域的光储一体化项目已低于当地标杆电价水平,具备了同传统能源的竞争优势。
不过在曾繁鹏博士看来,储能发展从价格导向转变为价值导向,更重要的是其未来在新型电力系统中所发挥的调节能力,且后者才是储能最重要的价值体现。
新型电力系统中,风光场站配置储能主要有两大作用,一是减少弃风限电,增加新能源消纳水平,另一个就是具备优良的调峰调频等功能让新能源从适应电网走向支撑电网。在现有的模式下,储能的价值创造路径还包括了参与调峰调频获得辅助服务补偿,以及参与电力市场削峰填谷获得峰谷价差。
“风光大型基地的全面推进和用户侧储能快速发展下,未来项目将更聚焦电网侧调频与工商业和用户侧应用场景。”曾繁鹏博士对北极星储能网说,“储能不是简单的能量搬移,单一的功能不足以支撑其真实价值体现。在未来新型电力系统中,市场会针对储能不同的角色赋予其不同的价值空间。”
当下,林洋储能也正针对不同的市场需求推动自身业务多线并行,包括面向风光大基地的共享储能电站,面向电价市场化改革、构网型储能等网侧储能,以及面向用户侧的工商业储能等多种场景,并积极利用AI赋能,通过全生命周期运行技术优化系统控制来提升系统经济性与灵活性,推动储能与电力市场深度融合。
AI赋能储能系统全生命周期管理
那么,新形势下如何用AI赋能?
曾繁鹏博士指出,随着AI的开源和技术进一步普及,目前林洋已经通过数字孪生技术与边缘智能终端的深度结合,构建了全生命周期储能系统健康管理构架。
该构架的底层逻辑就是利用AI融合数字化储能解决方案,将数字信息技术与储能技术进行融合,基于AI和分布式数据处理系统架构,采用电池电流电压温度等数据、数字智能化管理、全模块化设计等创新技术,实现储能系统全生命周期内更高放电、更优投资、极简运维、安全可靠,解决了传统BMS系统在电芯监测与均衡控制中存在的局限性。
“AI的普及对研发体系的提升是全方位的,几乎可以说是重构。”曾繁鹏博士举例说,针对较为灵活的应用场景和需求,企业开发EMS和算法的周期缩短,成本也随之更低;在应用需求上能紧跟市场变化,尤其在即时性控制和多目标寻优上,AI较人工处理更快更好;在运营阶段,通过AI多种算法模拟可探索提升电站收益,这也将是林洋更加聚焦的技术领域。
目前,作为行业领先的智慧储能系统及解决方案提供商,林洋储能大型储能电站、一体化工商业储能系统正在全面融合AI,其方案成功应用于江苏启东160MWh、安徽五河1.08GWh等多个示范项目。其首创的“3S融合新型储能系统解决方案”通过硬件、数据与AI模型的三维协同,实现了从电芯生产到电站运营的全链条智能化管理,显著提升系统安全性与经济性,引领储能行业高质量发展。
带动产业链转型创新
历史总是惊人的相似。2024年底,国内风光发电装机超过14亿千瓦,提前6年完成我国在气候雄心大会上承诺的“2030年中国风电、太阳能发电总装机达到12亿千瓦以上”的目标。究其原因,一方面是国内可再生能源市场的持续扩大和产业链日益完善,另一方面,中国风电整机制造商和光伏组件制造商的技术创新、产业链整合和国际化布局也起到了至关重要的作用。
如今,在储能应用场景与商业模式全面跃升的价值转型下,系统集成商也承担起更深刻的产业链转型创新的带动角色。
“从林洋的布局来看,未来重要发力点有三,一个是系统长期应用过程中的关键技术——如安全、可用率以及智能化等行业核心关注点。”曾繁鹏博士说,“第二是将产业链向后端延伸,搭建数据分析和智能化运维能力,利用AI技术手段实现对高效运营的深入挖掘,布局储能后运维市场服务。”
第三,以全套解决方案能力打开全球业务,带动国内储能生态企业获得走出“内卷”、走向世界的先发优势。
数据显示,依托林洋能源和亿纬动力合资的10GWh磷酸铁锂储能专用电芯生产制造能力,全资公司年产能6GWh的储能PACK及系统制造能力,以及拥有 EPC资质和新能源运维服务能力的子公司,林洋储能已实现了从上游电芯到下游的储能电站建设运维的全产业链协同,形成了自身一体化管理运营的产业优势和核心竞争实力。
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