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2026 SNEC觀察:儲能進入“算電協同”時刻

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2026年上海SNEC展于5日落下帷幕,回顧此次展會,儲能展區的面積首超光伏,數據中心儲能升級為獨立核心展區,成為各大主流企業競相布局的焦點,AI智能化運維也成為儲能產品的必備標配,行業儼然進入了“算電協同”時刻。

基于此,行家說儲能今天特盤點此次SNEC展會上與算電協同相關的新品,涵蓋面向AIDC的儲能硬件/方案,以及AI驅動的技術架構/軟件平臺。

算電協同從概念扎進現實

AIDC的爆發式增長,對供電提出了嚴苛要求。儲能不再只是備電角色,而是成為AIDC基礎設施的剛性骨架。展會現場,華為與協鑫集團宣布共建綠色低碳智算中心,協鑫董事長朱共山也由此提出“電力+算力=新型生產力”的判斷。與此同時,陽光電源、瑞浦蘭鈞、遠東股份、利星能、海爾新能源、宏英新能源、晶澳智慧能源等企業,紛紛從電源、電芯、高倍率備電、雙浸沒式安全等角度切入,拿出了針對AIDC的產品/系統級方案。


陽光電源:AIDC一體化電源新品

陽光電源在SNEC 2026上發布了PowerMatrix矩陣逆變器搭配SST固態變壓器的AIDC一體化電源新品,采用原生光儲融合架構,多端口能量靈活調配。該方案具備秒級構網能力,適配高新能源滲透率電網。

瑞浦蘭鈞:85Ah高功率電芯

該產品支持10C最大持續放電倍率,完全可以滿足AIDC對瞬時大功率放電的需求,應對數據中心突發的峰值負荷波動。針對AIDC全天候連續運行、負荷頻繁脈沖波動的應用特征,瑞浦蘭鈞通過改良正負極材料體系,搭配全新的電解液配方,實現了材料與工藝的協同優化,最終讓電芯循環壽命突破60000次,是常規儲能電芯的6到10倍。

遠東股份:PowerBrick-DC51260高倍率鋰電備電系統

遠東股份針對AIDC智算中心高密度算力場景,推出了專為末端備電設計的PowerBrick-DC51260高倍率鋰電備電系統。該產品單柜最大放電功率可達184kW,支持最多8柜并聯擴展,可滿足5-30分鐘的高功率備電需求。系統具備毫秒級切換能力,同時搭載AI智能預警與云端監控功能,能夠實時監測電池健康狀態并預測故障風險。

利星能:“星河”分布式算電協同解決方案

利星能聯合阿里云首發“星河”分布式算電協同解決方案,推出“星河800”技術架構。該方案以800V直流方案實現系統級重構,端到端效率提升至97.5%以上,遠超傳統AC方案的85%—90%。利星能首創“設備級、站點級、區域級”全維度全時空架構,支持毫秒級功率調度,可精準響應算力負載的實時波動。

海爾新能源:算電協同解決方案

海爾新能源在展會上發布了覆蓋AIDC全場景的算電協同解決方案,橫跨能源供給、UPS與儲能、熱管理、智慧能源管理、HVDC和SST五大核心環節。該方案可實現算力中心綠電占比80%以上、綜合用電成本下降15%-30%。海爾新能源與中國電信山東分公司達成深度戰略合作,已在多個數據中心項目中驗證其方案的實際效果。其核心優勢在于“發—儲—配—用”一體化調度,將算力負荷與綠電供應動態匹配,極大提升了數據中心的能源自平衡能力。

宏英新能源:雙浸沒式算電協同方案

宏英新能源創新打造了雙浸沒式算電協同方案,將浸沒式儲能系統與浸沒式算力系統深度融合。通過共用冷卻循環系統、共享溫控策略以及一體化智能調度,從源頭上杜絕了電池燃爆的連鎖反應,極大提升了AIDC場景下的安全性。展會上,宏英新能源同步推出了e-Power A2浸沒式儲能一體柜和e-Power IS分布式算力一體機,為智算中心提供了從儲能到算力的一體化、高安全基礎設施方案。

晶澳智慧能源:算電融合解決方案

晶澳智慧能源發布了面向AIDC場景的算電融合解決方案,采用三層遞進架構:底層依托穩定的綠色電力供應實現多能互補統籌;中層通過算力負荷動態調配落地節能降耗;上層搭建算電協同體系、打造雙向優化決策模型。該方案能夠將數據中心的可調節負荷與新能源出力波動進行智能匹配,在保障算力性能的前提下,最大化綠電消納比例。晶澳智慧能源還指出,當前全球算力規模年復合增速超40%,但能源約束已成為首要瓶頸,算電協同是必經之路。


AI全面介入儲能核心環節

如果說面向AIDC的儲能是“算電協同”的硬支撐,那么AI軟件系統則是讓這一協同真正走向智能化的“軟實力”。本屆SNEC上,AI不再停留在輔助監測層面,而是全面介入預測、決策、調度、交易等核心環節。華為、遠景、為恒智能、固德威、艾羅能源等企業,分別以智能體架構、大模型驅動、AI原生OS等路徑,推動儲能等能源管理邁入智能決策階段。同時,海爾“納暉”平臺、天合富家雙模型、潤建股份Token化矩陣、林洋智維“虛擬交易員2.0”等方案也集中亮相。“軟件定義能源”不再是一句口號,而是實實在在可落地的生產力工具。


華為:FusionSolar Agent智能體技術架構

華為發布了全新一代組串式構網PCS解決方案以及FusionSolar Agent智能體技術架構,將傳統數字化系統全面升級為能源AI智能體。該架構以“云邊協同+AI自進化”為核心,可實時感知AIDC負載變化、新能源出力波動及電網狀態,自主完成功率分配與策略優化。

遠景:全球首款AI光儲一體化系統

遠景則發布全球首款AI光儲一體化系統,搭載全自研硬件,涵蓋高適配組串式逆變器、AI儲能系統與智能控制系統,并提供規劃、并網、運維全周期專業服務,推動光儲深度協同,靈活覆蓋并網增效、弱網適配、離網獨立、以及源網荷儲協同四大核心場景,以系統級協同實現發電側、電網側、收益側與運維側的全局最優,讓“光伏+儲能”從簡單疊加邁向“1+1>2”的高效融合,全面釋放光儲電站的全周期價值,目前已在全球多個標桿項目中落地。

為恒智能:AI-native原生智能化能源操作系統WHES OS

為恒智能攜行業首款AI-native原生智能化能源操作系統——WHES OS亮相。該系統以自研AI為引擎,具備AI策略解釋與歸因回放功能,觀眾只需通過自然語言下達指令,系統便會根據訂單、負荷、電價及SOC狀態等多維數據,每15分鐘滾動生成并校驗最優策略。結合AI巡檢與云端數字孿生技術,可遠程解決80%以上常見故障。此系統亮點在于將智能化轉化為降低用能成本、提升生產保障等可衡量價值,助力企業在復雜市場中獲取確定性收益。

固德威(慧電科技):WE-AI原生能源操作系統

固德威旗下慧電科技全球首發WE-AI原生能源操作系統。該系統面向新型電力系統自主研發,以“時序×決策雙分支大模型+AI智能體集群+云邊端協同”為核心架構,具備全域感知、精準預測、智能決策、自主執行與持續進化能力。WE-AI依托固德威160億度年運營實景數據與全場景數字孿生能力,能夠在虛擬空間中完成策略預演與效果評估,再將最優策略下發至物理設備。

艾羅能源:AI驅動零碳園區解決方案

艾羅能源重磅發布了AI驅動零碳園區解決方案,以智能調度為核心,打通能源生產、存儲、消費、運營全鏈路。方案依托自研X-Prophet先知時序大模型,結合X-Schedule智能調度引擎,能夠精準預判光照、負荷與電價走勢,全自動優化充放電策略,實現峰谷套利、需量管控、離網備用的高效協同。該方案打破單一光儲邊界,可融合光伏、儲能、充電、微網與碳資產運營。

海爾新能源:“納暉”能源互聯網生態平臺

海爾新能源展出了“納暉”能源互聯網生態平臺,以“云—邊—端”三層架構實現資產、數據與場景的全面互聯。平臺以能源解決方案大模型為云端“大腦”,AI能源機器人為邊緣側“小腦”,提供五大板塊服務:智能微電網解決方案、資產運維運營服務、綠電綠證交易及碳資產管理、虛擬電廠服務、電力交易服務。

天合富家:天盈AI+天益AI雙模型

天合富家發布兩大AI模型——天盈AI和天益AI。天盈AI面向智慧能源管理,構建“預測-決策-執行-優化”閉環,可對分布式光儲系統進行毫秒級響應調度;天益AI面向電力交易市場,推動決策從“經驗判斷”走向“智能決策”,通過分析歷史價格、氣象數據、負荷曲線等多元信息,自動生成最優報價策略。

潤建股份:RunDoBidder發電類虛擬電廠平臺

潤建股份的RunDoBidder發電類虛擬電廠平臺產品全新亮相。該產品提供市場價格變化數據、發電預測結果以及節點價格分析,自動出具交易策略,協助發電資產持有方主動參加市場交易,解決保本增收痛點。同期,潤建股份基于現貨節點交易單元的“算電協同”運營解決方案發布,以分布式電源、算力中心、電力交易為核心,將電力市場價格信號傳導到源網荷儲算一體化場景,實現真正的“算電協同”。

林洋智維×螞蟻數科:“虛擬交易員2.0”電力交易智能體

林洋智維與螞蟻數科聯合推出了電力交易智能體“虛擬交易員2.0”,面向新能源電站、虛擬電廠、能源運營商提供全鏈路AI智能化服務。該產品基于螞蟻數科專業智能體平臺DTClaw及能源時序大模型EnergyTS3.0研發,可自動完成市場行情監測、收益測算、報價申報、復盤分析等全流程,將傳統需要數小時的人工操作壓縮至分鐘級,極大提升了電力交易效率和收益水平。

行家說儲能總結

本屆SNEC最大的產業信號在于,算電協同已從概念展示演進為具備明確技術路徑的系統級方案。面向AIDC場景,儲能產品在高倍率響應、直流架構效率、浸沒式安全等關鍵節點上均實現了可量化的突破,這意味著儲能正進一步從傳統電力系統的“輔助角色”轉變為智算中心的“剛性骨架”。這一轉變并非展會上的概念升溫,而是由AI算力負荷的真實爆發所驅動。

與之同步,AI軟件平臺全面走向臺前,從監測工具升級為能源管理的決策中樞。無論是自然語言驅動的策略生成,還是大模型的精準調度,“軟件定義能源”已經開始兌現其商業價值。放眼未來,儲能行業的競爭重心將加速從硬件參數轉向算法能力與數據資產,而“算電協同”的深度演進,也可能催生出新的產業生態與商業模式。



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