電子發燒友網報道（文/黃山明）當下，AI大模型技術的高速發展，正在改變目前的生產方式。與此同時，不少儲能企業也開始擁抱AI大模型，甚至還發布了許多集成AI大模型的儲能產品。而在儲能電網的調度上，AI大模型也能發揮出重要作用，甚至一舉打破傳統能源管理的“不可能三角”。

AI大模型+儲能電網

盡管近幾年AI大模型由ChatGPT開始帶火，更是在今年的DeepSeek出來后變得更加火爆。但AI大模型其實并不是新東西，一些儲能企業很早便開始引入AI用于電力交易，可以通過實時和日前精準的電價預測，以及新能源站點的交易情況預測定制化智能AI交易策略，幫助業主參與現貨交易和輔助服務。

國內已經有多家企業與機構已經開始引入AI大模型，例如近期深圳電力充儲放一張網2.0正式發布，融合了AI大模型、數字孿生、虛擬數字人等新技術。

該網可以支持千萬級設備并發接入，海量數據毫秒級響應，是目前國內接入分布式資源數量最大、資源種類最多、覆蓋范圍最廣的綜合性管理平臺。構建了8大核心能力及5大核心場景，包括基于數字孿生實現超充建設智能化全流程業務閉環，率先實現交能融合多元場景應用，實現全國首個車網互動示范應用落地，深度融合AI大模型與虛擬數字人，提升市民綠色出行極致體驗。

南方電網建成電力行業自主可控電力大模型“大瓦特”，通過該模型系統負荷預測準確率從97.6%提升至98.3%。通過強化學習技術解決分布式能源大規模實時決策問題，突破了秒級實時調控的世界性難題。

廣西電網在“大瓦特”基座上部署了基于全國產算力的廣西輸電應用場景大模型，模型擁有1.9億參數，已完成了5種常規輸電缺陷、5種通道隱患以及2類紅外缺陷的算法開發和適配，在對對鳥巢、絕緣子自爆等典型缺陷的識別精度，基本實現了對人工的替代，平均缺陷識別率為90%，相較于傳統小模型提升10%以上。

企業方面，浩博思創通過HyperAI構建數字孿生體系，利用高度聚合的數據平臺訓練和優化各類模型。擁有全維度、大規模、廣聯動、長積累的應用優勢，可輸出最優策略方案，驅動儲能產品迭代的嚴謹性和性能的精確性，優化儲能運營的經濟性和可靠性，為電源側、電網側、用戶側客戶提供儲能電站收益最大化的解決方案，實現儲能每次充放動作全局最優。

樂創能源更是在2023年便發布了基于AI大模型的儲能新產品，包括“智慧能源算法群+大模型”的智慧能源運營系統“天將”等三大類產品；2024年推出MoE新能源大模型體系。

“天將”系統在上千例電池安全管理實操中，對電池燃爆事故的預測準確率能達到95%，可將儲能系統運行效率提升20%，并在接入電網后，利用虛擬電廠技術，將系統效能提升10%，使儲能電站內部收益率提升3%，運維成本降低30%。2024年，MoE新能源大模型體系實現了SOH預測、熱失控預測等功能，綜合準確性高達98% 以上，基于核電級別安全管理模式下的儲能安全管理大模型，線上解決/線下維修率達80%。

AI破解能源管理“不可能三角”

在能源管理領域，傳統微電網調度長期面臨經濟性、穩定性與環保性難以兼顧的“不可能三角”難題。打個比方，白天用電需求大，但火電發電成本相對穩定，難以根據需求靈活調整成本；風電、光伏等可再生能源雖環保，但其發電受自然條件制約，不穩定。

在夜間或陰天，光伏無法發電，若此時火電等傳統能源補充不及時，會影響供電穩定性，且從火電轉換到可再生能源過程中，成本波動大，難以平衡經濟性、穩定性與環保性。

同時由于傳統調度技術難以精準預測能源供需，對負荷預測精度不夠，導致發電計劃不合理，出現電力過剩或短缺。加上電力市場價格信號復雜，電價受政策、能源成本、市場供需等多種因素影響，波動頻繁。以及傳統微電網內不同能源設備和系統間通信和協同效率低，不同廠家生產的設備標準不統一，接口和通信協議各異，增加系統集成和協調難度，這些都是過去能源管理領域的難題。

不過隨著AI大模型的加入，可以通過智能算法，對不同時段的能源供需和成本進行精準分析，制定出全周期收益最大化的能源調度方案。在實際運行中，系統可以根據實時電價、發電成本以及儲能設備的充放電效率等因素，靈活調整能源的生產和存儲策略。同時在電價低谷期，將低價電存儲起來，在電價高峰期釋放存儲的電能供使用或出售，從而增加經濟效益。

針對風光發電的隨機性問題，AI 系統具備快速響應能力。當風光發電出現波動時，系統能夠迅速調整儲能設備的充放電狀態和其他能源的輸出，保障電網穩定運行。從動態擴容角度，通過智能調度，挖掘現有能源設備的潛力，在不增加大規模硬件投資的情況下，提升電網的供電能力，兼顧了穩定性和經濟性。

系統還能與虛擬電廠聯動，參與電力市場交易。通過整合分布式能源資源，根據電力市場的實時需求和價格信號，智能調整能源的生產和消費策略，提升能源資產價值。

部分企業甚至開始引入DeepSeek API智能求解以及DeepSeek大模型二次訓練等技術，從不同層面和角度對能源管理進行優化。通過自然語言交互快速解析非結構化數據，實現動態場景適應；基于強化學習算法實現多目標協同優化，平衡經濟性、穩定性與環保性指標等。

據了解，通過智能定制化的AI交易，在每日的電力交易下相比人工方式可以提升40%的收益。傳統的火電站、風光電站參與市場交易時，大多是中長期的，而儲能參與的交易主要為現貨以及輔助服務，時效性短且相對高頻。

伴隨著整個電力市場高速發展的背景下，電力交易的規則也在不斷完善。這就需要儲能系統能夠快速適應市場規則，而在不依賴人力的情況下完成自動控制閉環，基于大模型的AI的自動化可以很好地實現這一點。

小結

伴隨AI大模型技術的高速發展，開始深入參與到儲能電網運營當中來。通過機器學習來實現經濟優化調度、平抑波動、動態擴容、及時響應等特點，實現儲能電網經濟性、穩定性與環保性的完美平衡。為AI落地化應用再添一個實用案例，加速推進儲能電網的智能化。