【摘要】2025年，儲能產業正迎來“AI+儲能”深度融合的拐點。

在第十三屆儲能國際峰會暨展覽會（ESIE 2025）上，以遠景能源、海博思創、天合光能為代表的企業，通過AI技術實現了從電池管理、系統調度到電力交易的全鏈條革新。

當AI不再局限于輔助功能，儲能系統提質增效、安全運營的核心驅動力已浮出水面。

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以下為正文：

01

AI成為主角

隨著“136號文”的出臺，儲能產業進入市場化轉型的關鍵節點，價值導向成為儲能行業長期競爭的核心。

恰逢人工智能與儲能系統的深度融合愈發成熟，近日舉辦的第13屆儲能國際峰會暨展覽會（ESIE 2025）上，AI成了當仁不讓的主角。

會上，遠景儲能正式發布全球首款智能體儲能系統EN 8 Pro，海博思創發布“電網、人工智能、感知、芯片”四大技術基因為核心的“智慧儲能解決方案”，天合Elementa金剛3大容量平臺技術實現AI三位一體全方位防護……

中國電氣裝備集團儲能科技公司副總經理于建斌在會上表示，AI對儲能的賦能主要體現在三大維度：提升安全性、優化產品性能以及躍升整體運營價值。

過去，傳統儲能系統的安全防控主要依賴基礎參數監測，誤報率高且滯后性強。

進入智慧儲能時代，AI可以通過多維數據融合與深度學習模型，有效實現熱失控、內短路等風險的精準預判。

與此同時，在電力市場化背景下，AI亦可通過動態策略優化，讓儲能實時響應電價波動與電網需求，顯著提升收益。

遠景儲能總裁田慶軍指出，儲能正在成為新型電力系統、新型能源體系的“智能體”，并作為智慧能源基礎單元，助力實現能源清潔化、智能化轉型。

然而，數據處理能力不足仍是制約AI+儲能發展的一大瓶頸。

安全性是儲能的首要命題。

只有將電芯設計數據、制造數據、工藝數據和制程數據聯合起來，同現場運營數據相匹配，才能有效溯源安全隱患，構建真正的安全防護體系。

當前，儲能AI場景仍存在數據量不足、數據質量不高的問題，這導致大模型難以發揮預期效能。

由此，要想實現儲能安全模型的持續迭代優化，必須構建AI覆蓋全產業鏈的數據閉環，在多場景應用上下功夫。

02

構筑算法生態

圍繞上述目的，展會期間，寧德時代發布其首個智慧儲能管理平臺，其“天恒?智儲”為儲能電站構建了涵蓋智能預警、運行分析、電站體檢和智慧運維在內的全套標準化能力。

陽光電源則把AI大模型帶入了電池管理系統，借助電芯AI智算大模型，讓熱失控預警準確率超過99%。

天合光能則發布了公司儲能產品在山東泰安實證基地運行數據，公司Elementa金剛系列產品電網側實測能量效率高達87.13%。

該系列產品采用了智能AI電芯預警系統、Pack級消防、系統級水消防三位一體全方位防護，可實現毫秒級雙重預警。

而展會中全新發布的Elementa金剛3大容量平臺技術更是在核心數據指標、系統安全可靠、全生命周期收益等方面，相比于前代產品做了全面提升。

各家之所以競相投入，不僅在于AI大模型對安全性的提高，還在于降本增收。

以天合為例，其SuperTrack擁有STA（動態尋優）與SBA（智能回溯）兩大核心算法，其中智能逆跟蹤算法（SBA）可通過地形數據或者逆變器獲取發電量數據實現自學習、自優化，減少復雜地勢下的遮擋發電損失。

與此同時，智合跟蹤算法通過動態追蹤技術精準優化支架角度，將發電曲線向高電價時段偏移。

另一大重心是強化CNN+LSTM（卷積神經網絡+長短期記憶網絡）應用。

此前，天合光能行業首款AI仿生液冷工商業儲能系統Potentia藍海2就著眼市場投資痛點，執行96時點柔性充放運營，有效提升能量轉化效率1.5%。

LSTM作為一種高效處理時間序列數據的深度學習算法，通過與CNN的結合，可捕捉數小時至數周級的復雜時間依賴關系，較傳統RNN提升3-5倍的長期記憶能力。

當前全球TOP10儲能系統集成商中，已有多家企業將LSTM納入核心技術棧，隨著V2G、虛擬電廠等新形態發展，LSTM在源網荷儲協同優化中將發揮更關鍵作用。

在國產廠商的共同努力下，光儲體系已然邁入主動避險、動態增益的2.0時代。

03

回歸交易本質

從此次展會發布的新產品來看，最先受益的還是儲能系統集成商。

隨著儲能行業回歸交易本質，儲能電站投資的參考，已經從單一的成本指標，轉向成本與收益并重。

軟硬協同能力或在較長的一段時間內成為儲能“更懂交易”的關鍵。

舉例而言，日前遠景儲能為推動儲能與電力市場、電力系統的自主、高效互動，發布了全球首款智能體儲能系統EN 8 Pro。

據悉，該智能體儲能系統基于AI大模型，內置Trade Agent交易智能體和Grid Agent構網智能體，通過大模型矩陣，自動整合氣象數據、市場信息、電價曲線、負荷預測等，可實現峰谷電價精準預測。

除硬件底座能力外，公司產品研發總經理徐中華表示，遠景交易智能體可實現日前/實時節點電價預測準確率達80%-90%，峰谷預測準確率較行業平均水平高出約5%-10%。

另一邊，海博思創在ESIE 2025展會發布了“智慧儲能解決方案”，實現“儲能+X”驅動風電、光伏、火電等多場景能源生態重構。

海博AI云平臺利用物聯網和邊緣計算技術，能夠實現了儲能設備云邊端的無縫互聯、端到端的人機交互，將傳統的硬件儲能設備轉變為智能化的資產運營服務。

與此同時，公司基于AI全景因素測算模型，可以準確進行新能源與儲能配置規模測算，提升新能源電能消納比例，為新能源與儲能提供更高的投資收益，同時為負荷提供最低的綜合用電價格。

綜合各家公司的態勢可以看見，幾乎所有公司的儲能系統都在向平臺化解決方案轉移。

全生命周期價值管理理念已成為實現儲能系統高效運維的必由之路，政策紅利退潮之后，儲能行業正加快市場化轉型，如何形成“交易-盈利”閉環將成為下一階段的核心。

04

尾聲

當前，儲能行業正著重打造服務式的解決方案。

對于遠景、海博思創、天合光能而言， AI已經不再是簡單的功能插件，而是服務新型電力系統的關鍵。

短期內，數據閉環的完善與算法專用化仍是待解決的問題，行業生態會愈發緊密，但付出的資源也會更多，頭部預期更加收束。

來不及布局AI的廠商，應該盡早成為產業鏈某一環節的螺絲釘。

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