新能源行业正站在关键的历史节点，下一个十年既是黄金机遇期，也是严峻挑战期。
一方面，面向2035年风光装机容量达36亿千瓦的宏伟目标，清洁能源的规模化发展势在必行；另一方面，电力系统的消纳与调控能力面临巨大考验，如何高效整合波动性强的可再生能源成为行业的核心课题。
面对36亿千瓦风光装机目标和电力系统消纳的矛盾，集成融合发展将成为新能源行业发展的“主线”。
11月10日，国家发展改革委、国家能源局联合发布《关于促进新能源消纳和调控的指导意见》（发改能源〔2025〕1360号），紧接着11月12日，国家能源局接棒发布《关于促进新能源集成融合发展的指导意见》（国能发新能〔2025〕93号）。
这两份文件紧密衔接，不仅点出了当下新能源行业面临的最大堵点——消纳和调控不足，更指明了具体的破局之策——集成融合发展。
这意味着，光伏/储能“单兵作战”为主的传统模式将逐步让位于多种综合能源融合模式，接下来，工业园区等高耗能场景，结合绿电直连、智能微电网、源网荷储一体化，打造多能互补低碳零碳园区将成为重点发展方向。
然而，综合能源的智慧调度控制是当前此类项目面临的一大难点，智慧运营和交易能力很大程度上决定了项目的收益水平。
近日，国家工业和信息化部优质中小企业梯度培育平台上发布了《2025年度人工智能赋能中小企业典型应用场景》名单，江苏为恒智能科技有限公司（以下简称“为恒智能”）项目“面向园区能源管理的智能调度系统”成功入选，首页推荐。
本次遴选的目标是为了贯彻国务院《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》的“场景驱动”理念，挖掘能够运用人工智能实现突破性创新、推动业务模式根本性升级的典型案例，重点聚焦于具备自主感知、深度学习、自主决策、互动反馈等高级功能的“智能化产品”。
本次入选的为恒智能“面向园区能源管理的智能调度系统”正是这一理念在能源领域的开创性实践。
这不仅是对为恒智能技术实力的认可，更是其解决方案契合国家“场景驱动”创新战略的明证。
从“数据孤岛”到“AI智能体”的智慧跃迁
工业园区、楼宇等场景的综合能源管理，长期面临着复杂系统的典型困境。
“园区或楼宇的综合能源管理难点在于设备繁多、协议繁杂、数据异构、需求多元。”为恒智能副总裁杨树博士一语道破其中关键难点。
他表示，光伏、储能、热泵及充电桩等设备由于物理层和协议层种类繁多且数据格式异构，易形成“数据孤岛”，使得系统集成与协同控制困难。
为恒智能将人工智能技术深度植入能源管理系统，使其具备了“AI智能体”的自主调节能力，形成“基于MCP的AI驱动光储充荷联动能源控制优化”，不仅实现了产品的智能化跃升，更通过“人工智能+”的技术创新带动能源系统运营模式的根本变革和储能设备盈利模式从单一套利向多维度价值链的重构。
针对系统集成和协同控制难题，为恒智能引入的模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP），作为AI领域新兴的开放标准协议，为AI智能体与外部数据及工具之间构建无缝衔接的桥梁，系统实现了从底层连接到上层应用的全面革新，一次性获取全园区的电力、热力等多模态输入，为分布式能源的统一调度提供数据。
依托MCP协议的开放架构，为恒智能构建了从数据感知到决策执行的闭环系统，重点实现了五大核心能力：
标准化数据底座构建——通过边缘控制器整合光伏、储能、充电桩等多源设备数据，兼容多种通信协议、提高节点数据安全，打通系统间“信息孤岛”，为AI调度提供高质量、一致性的数据基础。 •
MCP驱动的预测模型——在统一的MCP资源框架和模型库下，系统能够构建混合模型预测系统，融合天气、生产计划等多维数据，精准预测未来用电负荷、光伏发电量和电价走势，并给出风险区间，辅助科学决策。 •
自主决策调度智能体——根据Actor-Critic架构的深度强化学习算法，构建自适应调度智能体，综合考虑储能充放电功率、可调节负荷启停、光伏输出功率等多个因素，自动生成最优运行策略，并能随环境变化持续自我学习进化，适应不同场景需求。
大模型交互辅助运维——集成大语言模型（LLM），支持语音或文字提问（如“今天电费高吗？”“为什么储能没充电？”），系统自动解析意图，生成可视化建议，实现故障预警与智能诊断，让非技术人员也能轻松管理能源系统。
数字能源服务新模式——依托自研虚拟电厂（VPP）平台，将园区分布式资源打包参与电力现货、需求响应等市场，AI自动评估收益与风险，优化报价策略，为园区带来额外经济回报。
从“被动响应”到“主动交易”的价值重构
目前，为恒智能园区能源管理智能调度系统已在多个实际园区项目中部署应用，相比传统EMS系统，可实现：储能系统循环效率提高5%-10%，负荷峰谷预测准确率≥90%，电价预测准确率≥80%等关键性能的提升。
更重要的是，该系统首次实现人工智能技术推动能源管理从“被动响应”向“精准预测+自主决策”跃迁。
这一变革的价值不止于效率提升的数字，更在于对储能乃至整个分布式能源商业模式的重新定义。
传统用户侧储能盈利模式相对单一，严重依赖峰谷电价差套利，受分时电价政策变动的影响极大。
随着电力现货市场的放开，依赖固定充放、被动接受电价的项目将逐渐失去盈利能力，而能够通过AI、大数据进行负荷和电价精准预测，主动提升园区能源管理的价值，将在市场竞争中占据主导。
为恒智能具备“AI智能体”通过精准预测与多市场协同优化，将储能设备的价值从单一的“电费管理工具”拓展为参与电力系统平衡、提供多元服务的“价值创造单元”。
碳索储能网 https://cn.solarbe.com/news/20251205/50014089.html
