储能AI运维 VS AI运营，谁将率先“理想照进现实”？

AI+储能成为最火热的技术方向之一。

今年初，继“五大六小”等部分电力央国企接入deepseek大模型，众多储能企业快速官宣AI布局动作。

智能运营、安全管控、智能调度、电力交易等，“AI+储能”似乎无处不在。宣传中，AI技术已然成为储能系统提升效能、降低成本的关键支撑技术。

而从实际落地来看，当前基于大数据的预警预判、提高电站的运维管理能力、优化收益模式，AI+储能实际仍处于“探路”阶段。

要想“理想照进现实”，无论是获取储能电站实际运行数据，还是获取电力系统的运行数据，均存在很大的障碍。数据能力已经成为这一阶段最重要的门槛。

“数据处理能力不足是目前制约行业发展的一大瓶颈。”远景科技集团储能产品研发总经理徐中华直言，数据量不足、数据质量不高，导致大模型难以发挥预期效能。要想实现储能安全模型的持续迭代优化，必须构建覆盖全产业链的数据闭环。

而值得注意的是，AI在储能领域的落地并非齐头并进，AI运维与AI运营两大赛道，或因技术难度、市场需求和政策环境差异，呈现出不同的商业化节奏。

AI运维的核心是通过算法实现设备状态的实时监控、故障预警与智能诊断，其技术逻辑相对明确，市场需求刚性强，或将成为储能产业落地最快的领域。

一方面，储能电站规模不断增加，储能参与电力市场的局面即将到来的背景下，储能项目业主对于储能电站高质量的运维的需求正在与日俱增。

提升电站的安全性、减少故障时间、增加电站的在线率的准确性，可提高储能资产整个生命周期可实现的价值。相对运营，AI运维可快速形成“数据采集—模型训练—智能决策”的闭环体系。

针对储能站一体化运维需求，天恒·智储提供含资产分布、运维状态与运营收益等多项功能在内的全景驾驶舱，让运维可“一屏掌控”。另外宁德时代业内首创全时专属服务助手——AI小恒，可基于站点画像数据提供1V1深度解答，并联动其他功能模块闭环处理问题，为行业提供少人值守与高效管理的智能运维标杆。

阳光电源则把AI大模型带入了电池管理系统，借助电芯AI智算大模型，让热失控预警准确率超过99%，SOH（电池健康状态）、SOC（荷电状态）等估算精度相比行业提升2%—3%。

海博思创推出了超级运维助手“海博精灵HyperGenie”，服务储能电站运维提效降本。“海博精灵HyperGenie”是一款基于国产开源通用大模型和私域储能领域知识库进行设计开发的专属智能体，提供精准故障定位、多场景操作指导、灵活数据分析探索等运维辅助服务，推动企业迈向数智运维新时代。

湘江电力集团执行总裁石李城介绍，从政策端看，上海和广东已出台政策，对应用AI的储能项目最高补贴可达500万，预计各地将陆续跟进。

湘江电力与国网超算长沙中心联合开发的储能运维平台，接入6G瓦时以上储能系统，基于大数据和可信数据链，提升系统运行效率25%以上。

中腾微网在AI研发上投入大量精力，探索其在微电网中的应用。例如在微电网综合调度中，AI可实现全球智慧决策，优化光伏、储能、柴发等设备的运行，降低度电成本。

截止2024年底，融和元储累计在全国26个省份运营超过346个储能电站，累积运营储能资产5.5GWh。融和元储“融和·白泽”数智运营平台自学超10万行业故障案例，数据处理效率提升近80%，更快速生成针对性的运维方案与工单排布，真正做到“一站一策，一芯一诊”，运维成本降低12%。

据此，高工储能分析，AI运维因技术标准化程度高、政策强驱动，有望率先规模化。

AI运营的核心是通过算法优化储能充放电策略、参与电力市场交易，其技术门槛更高，但潜在收益空间更大，成为头部企业竞逐的“战略高地”。

电力交易的底层核心有“三大件”：一是负荷预测：通过历史用电数据、经济指标、行业趋势等，预测未来电力需求的变化；二是气象预测：伴随风、光等资源在发电机组中的比例大幅提升，天气对电力供需影响巨大；三是电价预测：基于供需关系、电力成本、政策调控、市场竞价行为等因素，预测未来电力市场的价格走势。同时在时间上，电价预测跨越了年、季、月、天等多个时间尺度。

国能日新储能解决方案经理周乐表示，“当前行业仍面临预测精度不足、收益模式单一等难题，亟需高效运营解决方案破局。”

融和元储副总经理王又佳也表示，AI技术的出现，使得策略生成自动化成为可能，还能基于原有策略优化方向，与运营人员互动讨论。然而，AI也存在“幻觉”等问题，可能导致瞬间出现大量指令错误，影响运营资产安全。因此，需要专业人员持续与AI交互，迭代其思路，确保其决策合理。

电力市场波动、政策高频迭代、电池寿命损耗等多因素交织，要求AI运营模型具备强适应性。AI运营依赖高精度数据，但电力交易、用户负荷等数据获取难度大，且存在隐私风险。此外，AI算力需求与绿色转型目标存在短期冲突。例如，数据中心突发性算力需求可能冲击电网稳定性。

朱见涛将AI比作刚毕业的“全能应届生”，其知识丰富但缺乏常识，需要使用者合理引导和设定边界。

AI在储能行业的应用前景广阔，但也面临诸多挑战，如技术的可靠性、数据的安全性等。企业需要在探索应用的同时，加强技术研发和风险管控，让AI更好地服务于储能行业。

AI运营的终极目标是构建“源网荷储”一体化平台，其价值随数据积累与算法迭代呈指数增长。

以特斯拉在澳大利亚的电站为例，其借助AI进行价格预测、风险评估和警报，实现快速报价，在调频辅助服务中收益远超其他电站，收回成本仅用两年多时间。这充分体现了AI在提升储能电站收益方面的巨大潜力。

国能日新基于全国超4000家新能源场站的功率预测技术和经验积累，可对日前/实时电价预测、负荷预测等电力市场动态进行精准预测，并基于算法推理对电力现货市场日内交易、日/月/旬滚动交易、中长期签约等多元市场以收益最大化为目标进行最优交易策略输出，为新能源+储能参与电力交易提供多市场协同的科学策略支撑，精准把握交易时机，从而带来保电量、保电价的电力交易托管服务。

融和元储AI赋能的智能交易及VPP运营平台在4月升级上线，平台服务于独立储能、用户侧储能参与电力市场，通过与AI技术的深度融合，搭载预测分析算法，系统能够实现自动化预测市场变化、自动生成每日交易策略，并根据市场动态和气象信息进行实时调整，从而大幅度提升运营效率。

结语

AI运维与AI运营并非零和博弈，而是储能价值释放的“双引擎”。

基于AI+储能的未来，行业人士认为，“绿电+算力+储能”是未来发展方向，数据中心、算力中心与新能源、储能的结合，可有效解决算力时空不匹配和新能源消纳问题。

短期看，AI运维凭借技术成熟度与政策红利快速落地；长期看，AI运营将随电力市场开放与算法突破，成为利润增长的核心驱动力。

在未来，两者的深度融合才能使得储能产业发生巨变，储能系统或将成为兼具自我诊断与收益优化能力的“能源智慧体”，全面实现智慧能源时代。

文章转载：高工储能