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

AI大模型+儲能電網(wǎng)

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(yè)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(yù)測，以及新能源站點的交易情況預(yù)測定制化智能AI交易策略，幫助業(yè)主參與現(xiàn)貨交易和輔助服務(wù)。

國內(nèi)已經(jīng)有多家企業(yè)與機構(gòu)已經(jīng)開始引入AI大模型，例如近期深圳電力充儲放一張網(wǎng)2.0正式發(fā)布，融合了AI大模型、數(shù)字孿生、虛擬數(shù)字人等新技術(shù)。

該網(wǎng)可以支持千萬級設(shè)備并發(fā)接入，海量數(shù)據(jù)毫秒級響應(yīng)，是目前國內(nèi)接入分布式資源數(shù)量最大、資源種類最多、覆蓋范圍最廣的綜合性管理平臺。構(gòu)建了8大核心能力及5大核心場景，包括基于數(shù)字孿生實現(xiàn)超充建設(shè)智能化全流程業(yè)務(wù)閉環(huán)，率先實現(xiàn)交能融合多元場景應(yīng)用，實現(xiàn)全國首個車網(wǎng)互動示范應(yīng)用落地，深度融合AI大模型與虛擬數(shù)字人，提升市民綠色出行極致體驗。

南方電網(wǎng)建成電力行業(yè)自主可控電力大模型“大瓦特”，通過該模型系統(tǒng)負荷預(yù)測準確率從97.6%提升至98.3%。通過強化學(xué)習(xí)技術(shù)解決分布式能源大規(guī)模實時決策問題，突破了秒級實時調(diào)控的世界性難題。

廣西電網(wǎng)在“大瓦特”基座上部署了基于全國產(chǎn)算力的廣西輸電應(yīng)用場景大模型，模型擁有1.9億參數(shù)，已完成了5種常規(guī)輸電缺陷、5種通道隱患以及2類紅外缺陷的算法開發(fā)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(xiàn)了對人工的替代，平均缺陷識別率為90%，相較于傳統(tǒng)小模型提升10%以上。

企業(yè)方面，浩博思創(chuàng)通過HyperAI構(gòu)建數(shù)字孿生體系，利用高度聚合的數(shù)據(jù)平臺訓(xùn)練和優(yōu)化各類模型。擁有全維度、大規(guī)模、廣聯(lián)動、長積累的應(yīng)用優(yōu)勢，可輸出最優(yōu)策略方案，驅(qū)動儲能產(chǎn)品迭代的嚴謹性和性能的精確性，優(yōu)化儲能運營的經(jīng)濟性和可靠性，為電源側(cè)、電網(wǎng)側(cè)、用戶側(cè)客戶提供儲能電站收益最大化的解決方案，實現(xiàn)儲能每次充放動作全局最優(yōu)。

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

“天將”系統(tǒng)在上千例電池安全管理實操中，對電池燃爆事故的預(yù)測準確率能達到95%，可將儲能系統(tǒng)運行效率提升20%，并在接入電網(wǎng)后，利用虛擬電廠技術(shù)，將系統(tǒng)效能提升10%，使儲能電站內(nèi)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(xiàn)了SOH預(yù)測、熱失控預(yù)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(lǐng)域，傳統(tǒng)微電網(wǎng)調(diào)度長期面臨經(jīng)濟性、穩(wěn)定性與環(huán)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(fā)電成本相對穩(wěn)定，難以根據(jù)需求靈活調(diào)整成本；風(fēng)電、光伏等可再生能源雖環(huán)保，但其發(fā)電受自然條件制約，不穩(wěn)定。

在夜間或陰天，光伏無法發(fā)電，若此時火電等傳統(tǒng)能源補充不及時，會影響供電穩(wěn)定性，且從火電轉(zhuǎn)換到可再生能源過程中，成本波動大，難以平衡經(jīng)濟性、穩(wěn)定性與環(huán)保性。

同時由于傳統(tǒng)調(diào)度技術(shù)難以精準預(yù)測能源供需，對負荷預(yù)測精度不夠，導(dǎo)致發(fā)電計劃不合理，出現(xiàn)電力過剩或短缺。加上電力市場價格信號復(fù)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(tǒng)微電網(wǎng)內(nèi)不同能源設(shè)備和系統(tǒng)間通信和協(xié)同效率低，不同廠家生產(chǎn)的設(shè)備標準不統(tǒng)一，接口和通信協(xié)議各異，增加系統(tǒng)集成和協(xié)調(diào)難度，這些都是過去能源管理領(lǐng)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(diào)度方案。在實際運行中，系統(tǒng)可以根據(jù)實時電價、發(fā)電成本以及儲能設(shè)備的充放電效率等因素，靈活調(diào)整能源的生產(chǎn)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(jīng)濟效益。

針對風(fēng)光發(fā)電的隨機性問題，AI 系統(tǒng)具備快速響應(yīng)能力。當風(fēng)光發(fā)電出現(xiàn)波動時，系統(tǒng)能夠迅速調(diào)整儲能設(shè)備的充放電狀態(tài)和其他能源的輸出，保障電網(wǎng)穩(wěn)定運行。從動態(tài)擴容角度，通過智能調(diào)度，挖掘現(xiàn)有能源設(shè)備的潛力，在不增加大規(guī)模硬件投資的情況下，提升電網(wǎng)的供電能力，兼顧了穩(wěn)定性和經(jīng)濟性。

系統(tǒng)還能與虛擬電廠聯(lián)動，參與電力市場交易。通過整合分布式能源資源，根據(jù)電力市場的實時需求和價格信號，智能調(diào)整能源的生產(chǎn)和消費策略，提升能源資產(chǎn)價值。

部分企業(yè)甚至開始引入DeepSeek API智能求解以及DeepSeek大模型二次訓(xùn)練等技術(shù)，從不同層面和角度對能源管理進行優(yōu)化。通過自然語言交互快速解析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實現(xiàn)動態(tài)場景適應(yīng)；基于強化學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)多目標協(xié)同優(yōu)化，平衡經(jīng)濟性、穩(wěn)定性與環(huán)保性指標等。

據(jù)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(tǒng)的火電站、風(fēng)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(xiàn)貨以及輔助服務(wù)，時效性短且相對高頻。

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

小結(jié)

伴隨AI大模型技術(shù)的高速發(fā)展，開始深入?yún)⑴c到儲能電網(wǎng)運營當中來。通過機器學(xué)習(xí)來實現(xiàn)經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度、平抑波動、動態(tài)擴容、及時響應(yīng)等特點，實現(xiàn)儲能電網(wǎng)經(jīng)濟性、穩(wěn)定性與環(huán)保性的完美平衡。為AI落地化應(yīng)用再添一個實用案例，加速推進儲能電網(wǎng)的智能化。