AI大模型深入储能电网，破解能源管理“不可能三角”

本站报道（文/黄山明）当下，AI大模型技术的高速发展，正在改变目前的生产方式。与此同时，不少储能企业也开始拥抱AI大模型，甚至还发布了许多集成AI大模型的储能产品。而在储能电网的调度上，AI大模型也能发挥出重要作用，甚至一举打破传统能源管理的“不可能三角”。

AI大模型 储能电网

尽管近几年AI大模型由ChatGPT开始带火，更是在今年的DeepSeek出来后变得更加火爆。但AI大模型其实并不是新东西，一些储能企业很早便开始引入AI用于电力交易，可以通过实时和日前精准的电价预测，以及新能源站点的交易情况预测定制化智能AI交易策略，帮助业主参与现货交易和辅助服务。

国内已经有多家企业与机构已经开始引入AI大模型，例如近期深圳电力充储放一张网2.0正式发布，融合了AI大模型、数字孪生、虚拟数字人等新技术。

该网可以支持千万级设备并发接入，海量数据毫秒级响应，是目前国内接入分布式资源数量最大、资源种类最多、覆盖范围最广的综合性管理平台。构建了8大核心能力及5大核心场景，包括基于数字孪生实现超充建设智能化全流程业务闭环，率先实现交能融合多元场景应用，实现全国首个车网互动示范应用落地，深度融合AI大模型与虚拟数字人，提升市民绿色出行极致体验。

南方电网建成电力行业自主可控电力大模型“大瓦特”，通过该模型系统负荷预测准确率从97.6%提升至98.3%。通过强化学习技术解决分布式能源大规模实时决策问题，突破了秒级实时调控的世界性难题。

广西电网在“大瓦特”基座上部署了基于全国产算力的广西输电应用场景大模型，模型拥有1.9亿参数，已完成了5种常规输电缺陷、5种通道隐患以及2类红外缺陷的算法开发和适配，在对对鸟巢、绝缘子自爆等典型缺陷的识别精度，基本实现了对人工的替代，平均缺陷识别率为90%，相较于传统小模型提升10%以上。

企业方面，浩博思创通过HyperAI构建数字孪生体系，利用高度聚合的数据平台训练和优化各类模型。拥有全维度、大规模、广联动、长积累的应用优势，可输出最优策略方案，驱动储能产品迭代的严谨性和性能的精确性，优化储能运营的经济性和可靠性，为电源侧、电网侧、用户侧客户提供储能电站收益最大化的解决方案，实现储能每次充放动作全局最优。

乐创能源更是在2023年便发布了基于AI大模型的储能新产品，包括“智慧能源算法群 大模型”的智慧能源运营系统“天将”等三大类产品；2024年推出MoE新能源大模型体系。

“天将”系统在上千例电池安全管理实操中，对电池燃爆事故的预测准确率能达到95%，可将储能系统运行效率提升20%，并在接入电网后，利用虚拟电厂技术，将系统效能提升10%，使储能电站内部收益率提升3%，运维成本降低30%。2024年，MoE新能源大模型体系实现了SOH预测、热失控预测等功能，综合准确性高达98% 以上，基于核电级别安全管理模式下的储能安全管理大模型，线上解决/线下维修率达80%。

AI破解能源管理“不可能三角”

在能源管理领域，传统微电网调度长期面临经济性、稳定性与环保性难以兼顾的“不可能三角”难题。打个比方，白天用电需求大，但火电发电成本相对稳定，难以根据需求灵活调整成本；风电、光伏等可再生能源虽环保，但其发电受自然条件制约，不稳定。

在夜间或阴天，光伏无法发电，若此时火电等传统能源补充不及时，会影响供电稳定性，且从火电转换到可再生能源过程中，成本波动大，难以平衡经济性、稳定性与环保性。

同时由于传统调度技术难以精准预测能源供需，对负荷预测精度不够，导致发电计划不合理，出现电力过剩或短缺。加上电力市场价格信号复杂，电价受政策、能源成本、市场供需等多种因素影响，波动频繁。以及传统微电网内不同能源设备和系统间通信和协同效率低，不同厂家生产的设备标准不统一，接口和通信协议各异，增加系统集成和协调难度，这些都是过去能源管理领域的难题。

不过随着AI大模型的加入，可以通过智能算法，对不同时段的能源供需和成本进行精准分析，制定出全周期收益最大化的能源调度方案。在实际运行中，系统可以根据实时电价、发电成本以及储能设备的充放电效率等因素，灵活调整能源的生产和存储策略。同时在电价低谷期，将低价电存储起来，在电价高峰期释放存储的电能供使用或出售，从而增加经济效益。

针对风光发电的随机性问题，AI 系统具备快速响应能力。当风光发电出现波动时，系统能够迅速调整储能设备的充放电状态和其他能源的输出，保障电网稳定运行。从动态扩容角度，通过智能调度，挖掘现有能源设备的潜力，在不增加大规模硬件投资的情况下，提升电网的供电能力，兼顾了稳定性和经济性。

系统还能与虚拟电厂联动，参与电力市场交易。通过整合分布式能源资源，根据电力市场的实时需求和价格信号，智能调整能源的生产和消费策略，提升能源资产价值。

部分企业甚至开始引入DeepSeek API智能求解以及DeepSeek大模型二次训练等技术，从不同层面和角度对能源管理进行优化。通过自然语言交互快速解析非结构化数据，实现动态场景适应；基于强化学习算法实现多目标协同优化，平衡经济性、稳定性与环保性指标等。

据了解，通过智能定制化的AI交易，在每日的电力交易下相比人工方式可以提升40%的收益。传统的火电站、风光电站参与市场交易时，大多是中长期的，而储能参与的交易主要为现货以及辅助服务，时效性短且相对高频。

伴随着整个电力市场高速发展的背景下，电力交易的规则也在不断完善。这就需要储能系统能够快速适应市场规则，而在不依赖人力的情况下完成自动控制闭环，基于大模型的AI的自动化可以很好地实现这一点。

小结

伴随AI大模型技术的高速发展，开始深入参与到储能电网运营当中来。通过机器学习来实现经济优化调度、平抑波动、动态扩容、及时响应等特点，实现储能电网经济性、稳定性与环保性的完美平衡。为AI落地化应用再添一个实用案例，加速推进储能电网的智能化。