国家层面正加速推动人工智能与能源产业的深度融合。近期，国家发改委与能源局联合印发《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》，首次将“AI+储能”纳入国家能源战略框架。文件明确提出，到2027年需完成5个以上能源行业专用大模型开发、落地10个以上可复制示范项目，并探索100个典型应用场景；至2030年，能源领域AI技术要达到全球领先水平，形成完善的算力-电力协同机制。
在新能源储能领域，AI技术正从安全运维、效率提升到收益优化等多维度重塑产业生态。头部企业已形成共识，通过自主研发与跨界合作加速布局。海博思创在投资者互动平台披露，未来3-5年将依托AI+大数据分析能力，重点拓展独立储能项目的社会化资本合作，其“AI+储能应用场景解决方案”项目已累计投入超200万元。能辉科技则与蚂蚁数科达成战略合作，共同开发覆盖投资、运营、资产退出的新能源项目智能管理系统。
大型电站运营商对智能化转型的需求尤为迫切。东方日升储能业务负责人指出，面对发电数据波动与市场价格变化，缺乏智能决策系统将导致能源调度滞后，直接影响电站收益。电池安全作为储能系统的核心环节，AI诊断技术已实现故障精准识别与提前预警。某储能系统集成企业技术负责人透露，AI模型可缩短故障响应时间，自动生成维修报告并形成知识库，同时通过电芯故障数据反哺上游厂商优化设计，从源头降低故障率。
在运维环节，AI正推动传统被动维修向主动预警转型。国网综能储能事业部负责人周喜超表示，随着大量项目进入运营期，海量数据与复杂故障管理需求倒逼运维模式变革。AI技术可将运维流程从“故障后维修”重构为“提前预警”，运维人员角色从“修理工”转变为“决策者”。领储宇能已在发电预测、负荷预测及电力交易中引入算法模型，并在电芯安全诊断、寿命分析等领域训练专用AI模型。
安全监测领域，AI驱动的多模态感知技术成为新趋势。通过部署声音采集设备识别电池异常声响，利用温度传感器与红外热像仪分析过热风险，AI系统可自动启动应急预案。某企业负责人举例称，其开发的智能运维平台整合了声音、温度、视觉、气体四类监测数据，实现故障预警准确率显著提升。据预测，2030年储能后市场服务市场规模将达400-500亿元。
经济性优化方面，AI交易算法正在改变电站运营模式。海博思创开发的AI模型可实现电价精准预测、充放电策略优化及中长周期综合调度，直接提升运营收益。科华数能总裁崔剑指出，AI技术通过深度融合电源、电网、负荷与储能系统，动态调整运行策略，既提高能源利用效率，又可为算力中心提供低成本绿电。远景储能总裁田庆军认为，在电力市场化与离网模式并行背景下，AI储能将成为破解源网荷储协同难题的关键技术。
头部企业已形成差异化解决方案。宁德时代推出的天恒·智储平台，通过融合AI大模型与机理算法，构建覆盖预警、分析、体检、运维的全流程标准化能力；阳光电源的iSolarBPS系统实现50余项指标的五维诊断，百兆瓦电站报告生成时间缩短至1分钟；华为AIBMS系统则将热失控等关键故障预警时间提前至24小时，误报率控制在每月0.1%以内。
尽管发展潜力巨大，AI储能仍面临多重挑战。首当其冲的是算力需求与电力供应的矛盾。某企业技术负责人指出，西北地区算力中心直供绿电模式虽缓解部分压力，但跨区域电网调度效率仍是瓶颈。数据安全领域，电力现货交易中的数据篡改风险直接威胁经济效益，企业需通过加密技术与动态监控构建防护体系。两部门发布的实施意见明确提出，要研发数据分类分级、隐私计算及跨域溯源技术，优化数据共享机制。
算力基础设施成为另一关键制约。随着长时储能与高性能分析需求增长，系统对算力的需求呈指数级上升。阳光电源近期成立AIDC事业部切入算力电源赛道，其管理层表示，公司在电力电子转换技术上的积累可与AIDC电源形成协同。全球计算联盟预测，2030年前AIDC建设年增速将保持在10%左右，但高能耗与储能收益不确定性的矛盾，仍需通过商业模式创新破解。
业内普遍认为，数据安全与算力瓶颈虽带来挑战，但AI在新能源领域的应用机遇远大于风险。某储能企业负责人强调，未来竞争的核心在于场景落地能力与数据积累，只要经济效益显著，技术复杂性不会阻碍产业进程。通过加密技术、智能监控及跨行业协同，AI储能有望突破现有局限，推动能源系统向智能化、高效化转型。
