近日，国家电网在世界人工智能大会上展示其“AI+光明大模型”项目，在其支持下，上海城市级虚拟电厂全年减碳量51万吨，并成功实施了全国首次无功需求响应和低碳虚拟电厂精准响应。

在能源电力领域，国资央企大模型布局逐渐深入，储能龙头牵手AI企业成果频出，“储能+AI”已经成为行业进阶的必然选择。

有观点认为，“储能+AI”将开启价值千亿级的新赛道，这是储能“后运营时代”的必争之地。随着新能源占比增加，人工智能在提升储能系统安全性、实现运维高效与科学决策等方面作用凸显。

AI解决储能升级三大问题

136号文之后，“强制配储”向“独立电站”转型，储能资产的后端运营被提上了关键位置。未来，投资人看重的不再是低价，而是长期稳定高效运行的系统。在此背景下，AI 技术正从三个维度破解储能升级的核心难题。

降低安全隐患：

储能电站电芯数量庞大，电芯容量也不断扩大。AI将“事后处理”转变为“事前预防”，精准管理大量电池，根据温度等参数，提前判断风险。发生异常时，大数据模型能秒级反应、瞬间切断风险，确保电池系统健康。

同时，AI综合分析储能电站周边温湿度、火灾风险等环境数据，AI联动消防系统自动调整运行参数（如降低充放电功率），预防极端环境下的安全隐患。为储能电站长期稳定运行筑牢根基。

实现精准决策：

储能系统全生命周期管理涉及规划建设的选址、容量配置以及运营期的调度等复杂环节。基于大量案例数据的AI模型，能在规划建设期规划项目的最优容量与选址位置，在容量规划上，结合用户用电需求、电价政策、可再生能源接入量等数据，测算出储能系统的最优容量、类型及部署方案，避免过度投资或容量不足，从前期规划层面为经济性打下基础。

提升经济性：

在运营阶段，AI的精准决策助力经济性提升。整合气象数据、新能源发电数据、电网负荷曲线、分时电价政策、用户用电历史等信息，预测未来电力供需差和电价波动，进而制定充放电策略，一方面最大化“套利收益”。

另一方面，通过测算，辅助电网稳定，避免在电网负荷过高或新能源消纳困难时放电。并通过预测性维护，减少不必要的检修次数和备件库存，降低运维人工与材料成本，实现科学运维下的经济性升级。

从专项突破到国家队下场

大模型的成熟完善需要海量数据训。目前，国内储能电站数量多但运营周期数据不足，多是碎片化数据，这是制约“储能+AI”发展的关键因素。

正因如此，那些积累了大量项目经验、数据沉淀更为深厚的国央企与行业龙头企业，得以凭借先发优势率先入局。

第一类是最懂电芯核心技术的电池生产商。宁德时代今年发布了智慧储能管理平台——“天恒・智储”，从安全、效率到收益全链条护航储能资产全生命周期价值。阳光电源借助电芯AI智算大模型，让热失控预警准确率超过99%，大幅提升了储能系统的安全性。

第二类是系统集成供应商，他们有大量项目数据积累优势。今年，中车株洲所发布全新一代6.X储能电池舱，搭载AI全时均衡+智能运维系统，实现电站综合收益提高10%。8月上旬，海博思创携手人工智能企业第四范式，成立合资公司，将从事电力交易方向的AI技术服务，双方各展所长，整合生产交付与后端资产运营和服务能力。

国资央企的布局，则更多体现了行业担当，除了国家电网，南方电网、国家能源集团等国资央企纷纷布局能源领域的大模型。

国家能源集团今年发布的“擎源”人工智能大模型体系，参数规模达到千亿级。该模型计划在2025年年底前，将应用扩展到11个业务域、62个关键应用场景。在安全环保、电力交易、产调中枢等方面实现提质增效，为迎峰度夏期间电力稳发稳供提供技术支撑。

南方电网启动了“国家人工智能应用中试基地（能源领域电力方向）”，目前基地正牵头开展在电网安全稳定控制、设备故障预测检修、电力调度优化等方面的AI中试验证项目。成熟有效的解决方案还将凝练为行业标准规范，让不同类型的参与者都能在基地生态中受益。

储能未来升级三部曲

今年，国资委发布“首批央企人工智能战略性高价值场景”，智慧能源领域涉及电力输变配与智能巡检、电网调控、风光储一体化、高海拔光伏电站全生命周期管控等内容。“智慧能源”时代即将开启。

这一时期的储能产品，作为核心竞争力，技术需要升级进化，突破材料与能量密度的限制，提升电池充放电转换效率。在电芯结构与配置方面，结合AI算法的需求，在电芯层面植入更灵敏的传感器与感应器，以实现迅速地响应。

此外，储能系统在配适性与协同性上，需要持续升级。一是提升标准化程度，让电压、电流、循环次数等关键参数同步更顺畅，并建立流畅的双向通信协议。二是针对不同场景，实现模块化与定制化生产，如工商储加强微网系统构建，通过AI算法动态匹配用电负荷，极端环境下采取不同技术稳定系统与智慧能源网络的协同运行。

碳索储能网 https://cn.solarbe.com/news/20250808/50005788.html