AI模型深入储能电网，破解能源管理“不可能三角”

电子爱好者网报道(文章 / 现在，黄山明)，AI 随着大型技术的蓬勃发展，目前的生产方式正在发生变化。同时，许多储能企业也逐渐拥抱。 AI 大型模型，甚至发布了许多集成模型。 AI 大型储能产品。但是对于储能电网的调度，AI 大型模型还可以发挥重要作用，甚至一举打破传统能源管理的“不可能三角形”。

AI 大模型 储能电网

虽然近些年 AI 大模型由 ChatGPT 今年更是开始带火， DeepSeek 出来后变得更加火爆。但 AI 事实上，大模型并非新鲜事物，一些储能企业很早就开始引进。 AI 用于电力交易，可以通过实时和日前准确的电费预测和新能源网站的交易情况预测定制智能化。 AI 交易策略，帮助业主参与现货市场和辅助服务。

国内已有多家企业和机构开始引进。 AI 大型模型，例如近期深圳电力充电存放一张网 2.0 正式发布，整合 AI 新技术，如大型模型，数字孪生，虚拟数字人。

该网络可以支持数千万设备并发接入，海量数据毫秒响应。它是中国最大的综合管理平台，接入分布式资源最多，资源类型最多，覆盖面最广。构建了 8 大核心能力和 5 大核心场景包括基于数字孪生的智能全流程业务闭环超充建设，率先实现交通能源与多元场景相结合的应用，实现国内首个车网互动示范应用的落地，紧密结合 AI 大模型和虚拟数字人，提升市民极致低碳出行体验。

南方电网建成了电力行业自控电力模型“大瓦特”，通过该模型系统的负载预测准确率 97.6% 提升至 98.3%。通过加强学习技术，我们可以解决分布式能源的大规模即时决策问题，突破二级即时调控的世界性问题。

在“大瓦特”基础上，广西电网部署了广西输电应用领域基于国产计算能力的大模型，模型拥有 1.9 十亿参数，已经完成 5 常规输电缺陷，5 各种通道的隐患和 2 类红外缺陷的算法开发与适应，在识别鸟巢、绝缘子自爆等典型缺陷的准确性上，基本实现了人工替代，平均缺陷识别率为 90%，相对于传统的小模型改进 10% 以上。

在公司方面，浩博思创通过 HyperAI 构建数字孪生系统，利用高度聚合的数据平台对各种模型进行训练和优化。具有全维度、大规模、广联动、长积累的应用优势，可以导出最佳策略方案，驱动储能产品迭代的严谨性和特点的准确性，提高储能运营的经济性和可靠性，为电源侧、电网侧、用户侧的用户提供最大化储能电站利益的解决方案，实现每次储能充放动作的全局优化。

更多的是乐创能源 2023 一年就发布了基础 AI 大型储能新产品，包括“智能能源算法群” 大型智能能源运营系统“天将”等三大类商品；2024 年推出 MoE 大型新能源模型体系。

在数以千计的电池安全管理实践中，“天将”系统对电池爆炸事故的预测准确率可以达到 95%可以提高储能系统的运行效率。 20%，并且在接入电网后，运用虚拟电厂技术，提高系统效率 10%，提高储能电站内部收益率。 运行维护成本降低3% 30%。2024 年，MoE 完成了新能源大模型体系 SOH 预测、热失控预测等功能，综合精度高达 98% 上述，基于核电等级安全管理模式下的储能安全管理模式，在线处理 / 离线维修率达到 80%。

AI 破解能源管理“不可能三角”

在能源管理领域，传统微网调度长期面临“不可能三角形”的问题，经济性、稳定性和环保性难以兼顾。比如白天用电需求大，但火电发电成本相对稳定，很难根据需求灵活调整成本；虽然风电、光伏等可再生能源环保，但其发电受自然条件限制，不稳定。

光伏在夜间或阴天无法发电。如果此时火电等传统能源补充不及时，会影响供电稳定性。在从火电转化为可再生资源的过程中，成本发生了很大变化，经济性、稳定性和环保性难以平衡。

与此同时，由于传统调度技术难以准确预测能源供需，负荷预测精度不足，导致发电计划不合理，电力过剩或短缺。此外，电力市场价格信号复杂，电费受到政策、能源成本、市场供需等诸多因素的影响，起伏频繁。以及传统微电网中不同能源设备和系统之间的通信和协同效率低下，不同厂家的生产设备标准不统一，接口和通信协议不同，增加了系统集成和协调的难度，这些都是过去能源管理领域的难题。

但是随着 AI 通过智能算法，可以准确分析不同时期的能源供需和支出，制定出全周期利益最大化的能源调度方案。在实际操作中，系统可以根据即时电费、发电成本和储能设备的充放电效率，灵活调整能源的生产和储存策略。与此同时，在电费低谷期，将低价电储存起来，在电费高峰期释放储存的电能供使用或出售，从而增加经济效益。

针对风景发电的随机性问题，AI 该系统具有快速响应能力。当风光发电波动时，系统可以快速调整储能设备的充放电状态和其他能源导出，保证电网的稳定运行。从动态扩展的角度，通过智能调度，可以在不增加大规模硬件投资的情况下，探索当前能源设备的潜力，提高电网的供电能力，兼具可靠性和经济性。

该系统还可以与虚拟电厂联动，参与电力市场交易。智能调节能源生产和消费策略，根据电力市场的实时需求和价格信号，通过整合分布式能源资源，提高能源资产价值。

许多企业甚至开始引入引入 DeepSeek API 智能化的求解和 DeepSeek 大模型二次培训等技术从不同层次、不同角度优化能源管理。通过自然语言交互，可以快速分析非结构化数据，实现动态场景适应；通过加强学习算法，可以实现多目标协同优化、经济平衡、稳定性和环保指标。

据悉，通过智能定制化 AI 与人工方式相比，交易可以在日常电力交易中得到改善。 40% 收入。传统的火力发电站和风光发电站在参与市场交易时，大多是中长期的，而储能交易主要是现货和辅助服务，时效性短，频率相对较高。

随着整个电力市场的快速发展，电力交易的规则也在不断完善。这就要求储能系统能够快速适应市场规则，但基于大模型完成自动控制闭环，而不依赖人力。 AI 这一点可以很好地实现自动化。

总结

伴随 AI 随着大模型技术的蓬勃发展，储能电网的运营已经开始深入参与。通过机器学习，可以实现经济优化调度、抑制起伏、动态扩张、快速响应等特点，实现储能电网经济、稳定、环保的完美平衡。为了 AI 落地应用又增加了一个实用案例，加快了储能电网的智能化。

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