随着Deepseek、Manus的爆火，人工智能（AI）正在席卷新能源行业，特别是储能领域，AI驱动的储能行业变革“一触即发”。同时，AI高能耗、技术安全性等现实问题也值得思考。

“AI+储能”潮起

AI正在推动储能行业在安全与效率方面升级，扩大市场需求。据第一财经记者了解，目前国内新能源企业已在光伏、储能业务中引入AI技术，推动能源管理向智能、高效发展。

东方日升（300118.SZ）储能相关负责人表示，大型光伏电站面临多变的发电数据和市场波动，智能化管理系统可助运营者及时作出最优能源调度决策，实现收益最大化。

厦门科华数能科技有限公司总裁崔剑称，公司目标是将AI深度融入储能全生命周期，提升储能系统的运行效率、安全性和经济性。

崔剑介绍，公司利用AI优化储能系统的能量管理和调度，通过算法预测光伏发电量和用户用电需求，优化储能充放电策略。同时，AI实现智能运维和实时监控，降低设备故障率，提前预警潜在故障。AI大数据还可提升储能系统在新能源消纳和电网调频中的应用价值。

东方日升Risen Cloud能源管理系统通过分析电站数据和用户习惯优化电站运行，确保最佳状态。此外，该平台支持私有化部署，确保数据隐私安全。

领储宇能助理总裁霍佳龙表示，公司在智慧运营、智能运维等场景引入AI技术，打造源网荷储一体化平台，引入算法模型进行发电预测、负荷预测及电力交易。智能运维领域，公司正打造以电芯大数据分析为核心的储能电站智能运维云平台。

AI算力需求增长对储能行业的带动效应显现，这一趋势正反映在企业订单上。某国内储能企业负责人龙彦称，AI算力需求增长为储能行业带来新机遇。随着数据中心、云计算等领域发展，电力供应稳定性和可靠性要求提高，储能技术发挥作用。

霍佳龙表示，Deepseek出现后，算力成本降低，新能源电力价格市场化政策推动储能企业转型升级，综合解决方案的内核即为AI技术。

“博弈矛盾”仍存

AI与储能等新能源行业共赢背后，存在博弈矛盾。AI对电力需求急剧增长与电力供应稳定性之间的矛盾，AI高能耗现状与绿色转型目标之间的冲突，亟待解决。

AI大模型训练驱动数据中心电力需求爆发式增长，但新能源消纳能力受限，加重电网压力。霍佳龙认为，AI能耗与绿色转型冲突是暂时的、局部的，可通过绿电跨省使用、技术创新等方式缓解。

崔剑认为，AI大模型领域比拼的不再是单纯堆算力，而是算法效率。公司正采用轻量化模型和低功耗芯片减少算力需求。

霍佳龙表示，AI在新能源领域应用机遇大于挑战。随着技术发展，AI算力高能耗问题将缓解。龙彦称，企业可利用AI优化储能系统运行策略，平抑新能源波动性。

新能源领域AI场景对数据安全性要求高。某储能企业人士称，如电力现货交易数据被篡改会导致经济损失。崔剑表示，加密技术和AI驱动的安全监控可防范网络攻击和数据泄露。

霍佳龙认为，未来新型电网将是大的源网荷储平台，AI是高效运转的润滑剂和加速器。

基于AI数据分析和智能决策能力，“AI+源网荷储”一体化解决方案是未来行业趋势，将实现更精准的发电预测、负荷调度和储能管理。

崔剑称，AI技术可深度融合电源、电网、负荷和储能系统，优化能源系统运行策略，动态调整储能充放电、预测负荷需求，最大化能源利用效率。

霍佳龙认为，源网荷储优化后可为AI算力中心提供清洁电力，降低运营成本和碳排放。

（应受访者要求，龙彦为化名）

（文章来源：第一财经）