川觀智庫研究員 羅韜
AI正在更多垂直化領域產生應用，近年來包括海博思創、寧德時代、比亞迪、LG新能源等龍頭企業探索將人工智能技術賦能儲能領域，構建“AI+儲能”融合解決方案，推動實現智能儲能系統全生命周期管理。
賽迪四川發布的一份研究顯示上述情況，并指出目前“AI+儲能”主要在三個方面應用。一是“AI+儲能電站運維”，AI技術主要應用在儲能電站實時安全監測、故障根因分析、儲能系統優化等應用場景。比如，陽光電源推出的iSolarBPS電芯預診斷系統，實現對電芯的全面、精準診斷和早期預警。二是“AI+電力交易”，AI算法通過分析電力市場數據、政策、天氣、負荷需求等變化情況，實時調度電力交易，最大化峰谷收益。比如，海博思創通過AI算法動態調整充放電策略，將集中式大型儲能系統綜合效率提升至87.0%。三是“AI+電池”，AI算法通過分析電池溫度、電壓、內阻、充放電曲線等多維度數據，預測電池健康狀況與剩余壽命。例如，華為推出的“AI BMS系統”可以實現熱失控故障、電池不一致性、過溫等三級故障告警的24小時提前預警，并將誤報率降低至每月0.1%。
不過，“AI+儲能”在此階段依舊面臨不少痛點。
首先是數據采集存在不足，AI模型的精準性、有效性對數據質量的依賴度較高，但由于儲能設備分布分散、環境差異大，實時數據獲取困難，且不同廠商設備接口和協議不統一，數據標準存在不一致性。再者是技術成熟度有待提升，儲能電站中電池老化路徑受工況、溫度、充放電策略等多變量影響，單一AI模型難以適配不同電池類型和氣候環境等復雜情形。其次是商業落地難度較大，智能BMS、多傳感器等設備引入需要較高成本，但目前“AI+新型儲能”的投資回報率尚不明確。最后是“AI+儲能”領域標準缺失，在人工智能技術、儲能系統等領域缺乏統一的技術標準、行業規范與監管機制，可能導致行業混亂和技術壁壘。
針對目前出現的應用方向和發展痛點，賽迪四川對“AI+儲能”發展提出四個建議。
一是強化政策牽引。探索設立專項扶持基金，為AI算法與儲能融合項目提供研發補貼、建設補貼、電力補貼等，重點破解儲能企業前期投入成本高等難題。
二是鼓勵開發針對性金融產品。整合區域內金融機構資源，引導龍頭企業與金融機構、保險機構等加強合作，聚焦人工智能與儲能融合發展領域多元化需求，推出差異化金融產品。
三是加強標準制定。推動龍頭企業與高校、科研院所合作，加快建立“AI+新型儲能”融合領域技術標準、行業規范，為智能儲能電站運維、電力市場決策優化提供統一認知底座。
四是積極打造示范場景。鼓勵探索AI技術在儲能領域的多元化應用場景，推動公共領域先行先試，引導交通、醫療衛生、公共安全等市政設施優先配套“AI+儲能”系統。此外，引導AI技術深度參與電力市場，推動建設聚焦電力市場的人工智能平臺。
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