宁德储能网：9月8日，国家发展改革委、国家能源局联合发布《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》，明确以“拓展深度融合应用场景为依托、提升创新应用技术水平为主攻方向”的核心理念，提出到2027年培育五个以上行业专业大模型、十个以上可复制示范项目，到2030年实现能源领域人工智能技术总体达到世界领先水平的发展目标。
这份文件首次将储能领域的人工智能应用提升至国家战略高度，标志着我国正加速构建“算力-电力-算法”协同的新型能源体系，为储能产业高质量发展注入强劲智能动能。
在政策驱动下，储能市场正经历从“规模扩张”向“智能升级”的关键转型。据国际能源署(IEA)及CESA 储能应用分会产业数据库统计，2024年全球新型储能市场新增装机规模为74.2GW/175GWh，同比+52.67%/+69.08%，中国、美国、欧洲三大市场装机占比在90%以上， 中国新增装机占比超过60%。
传统磷酸铁锂电池凭借成本优势仍占主导，但钠离子电池、液流电池、铁-空气电池等新兴技术正加速突破——钠电凭借资源禀赋广泛、低温性能优异的特点，2025年进入规模化应用阶段；液流电池通过功率与容量解耦特性，在8-12小时长时储能场景中展现循环寿命优势；铁-空气电池则以极低容量成本切入百小时级储能市场，成为多日储能潜在解决方案。技术迭代背后，人工智能正成为提升储能系统效能的核心引擎。
政策明确要求强化人工智能在新型储能全生命周期安全、协同优化调度及节能降碳管理中的应用。海博思创基于自主研发的“海博云大数据平台”构建的“人工智能+储能”模型已实现商业化验证。该平台整合电芯、BMS、PCS、EMS多源异构数据，通过时空注意力机制LSTM与多智能体深度强化学习算法，将集中式储能系统综合效率提升至87%，毫秒级调频响应满足电网高标准需求。
其核心突破在于构建电芯级数字孪生模型，实现SOH预测误差≤2.5%，较行业平均水平提升显著，通过控制策略优化使电芯使用寿命延长约1年。在运维层面，预测性维护模型可提前3-21天预警故障，诊断准确率达99.7%，推动运维模式从“被动响应”向“主动预防”转型，运维成本大幅下降。
宁德时代发布的“天恒·智储”智慧管理平台则展示了AI大模型在储能电站运营中的深度应用。该平台通过“大数据平台+AI大模型+机理算法融合+AI助手工具”的创新架构，实现智能预警、运行分析、电站体检、智慧运维全链条标准化能力。实测数据显示，其故障预警时间提前7天，典型案例电站综合效率平均提升3%，可用损耗下降25%。
远景储能推出的全球首款智能体储能系统EN 8 Pro更进一步，内置Trade Agent交易智能体与Grid Agent构网智能体，搭载AI气象大模型与负荷大模型矩阵，实现日前/实时节点电价预测准确率80%-90%，峰谷预测精度较行业平均水平高5%-10%。
阳光电源的实践则聚焦于电池管理系统的智能化突破。通过部署电芯AI智算大模型，其系统实现热失控预警准确率超99%，SOH、SOC估算精度提升2%-3%。以1GWh电站为例，年可多收益7.3GWh，凸显AI在提升储能系统安全性与能效方面的关键作用。
这些案例的共性在于，AI技术正全方位驱动储能系统革新——从项目规划阶段的智能选址与容量配置，到设备设计阶段的电芯材料优化与热管理设计，再到预测运维阶段的故障诊断与寿命预测，直至安全监控阶段的实时风险预警与应急决策。
政策高度关注人工智能在灵活性调节资源体系中的深度赋能，特别聚焦于虚拟电厂智能调度、分布式储能动态响应及电动汽车车网双向互动等场景的技术创新应用，旨在通过AI算法优化提升电力系统灵活性、可靠性与经济性，推动新型能源体系下供需平衡的智能化升级。
在新型储能智能化运行领域，政策要求提升面向弱电网的多类型储能协调控制能力。海博思创的实践表明，通过构建新能源与配建新型储能广域协同优化控制体系，可实现储能电站智能评估、智慧运维决策支持及全生命周期安全管理。
从全球视野来看，AI与储能的融合正成为能源转型的关键支撑。根据《bp世界能源展望2024版》，到2050年全球风光装机容量需增长14倍以实现净零排放，带动储能需求达4000GW以上。AI通过提升新能源功率预测精度、优化电力市场交易策略、增强系统灵活调节能力，正在助力解决可再生能源波动性与间歇性带来的并网挑战。
当前，AI在储能领域的应用仍面临数据质量、算法可解释性、算力能耗等挑战。政策提出夯实数据基础、强化算力支撑、提升模型基础能力三大攻关方向，包括推动能源数据分类分级技术、隐私计算技术研发，构建多元异构算力统一调度平台，以及深化机器视觉、多模态、时序预测等关键技术在能源领域的应用研究。
企业实践已展现出显著成效。海博思创通过构建覆盖电芯设计、制造、运营全产业链的数据闭环，实现储能安全模型的持续迭代优化；远景储能强调构建覆盖全产业链的数据闭环，以解决数据处理能力不足的瓶颈；阳光电源则通过电芯AI智算大模型，实现热失控预警准确率超99%。
写在结尾：
人工智能与储能深度融合，不是简单的技术叠加，而是从“规模扩张”到“智能升级”的质变——AI以数据为翼、算法为脑，让储能系统从被动响应转向主动预判，从单点优化跃升至全链协同。
当电芯级数字孪生精准预测寿命，当气象大模型精准捕捉风光波动，当交易智能体在毫秒间捕捉电价峰值，我们看到的不仅是效率提升与成本下降，更是能源体系向“智能、安全、低碳”未来的究极进化。
具体政策原文如下：
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