每一度电都在创收！科陆智储AI：主动创收 +安全无忧，开启储能智能创收新时代

日期：2025-04-10 来源：储能头条

2025

04/10

08:28

手机扫码看资讯

在全球能源加速转型和AI赋能产业变革的时代背景下，新型储能技术作为新能源领域的重要支柱，正迎来前所未有的发展机遇。AI与能源物理系统的深度融合，正成为推动储能行业高质量发展的核心引擎，技术创新与场景应用的深度结合，正在重塑储能产业的未来格局。

在这场“AI+储能”智能化变革中，科陆基于储能AI工程应用实际给出了储能AI一体化解决方案。以储能实际场景为基础，将AI算法深入结合到储能系统及电力交易全流程，提升储能系统“生命力”，为客户带来持续可衡量的价值，实现主动创收，开启储能智能创收新时代。

智储生态

全链赋能，打造AI储能新范式

科陆电子储能AI的技术创新源于“AI即服务”、“储能即交易”的理念，以提升储能系统“生命力”和为客户提供更好服务为目标。通过融合物联网、大数据、人工智能等技术，从规划模拟、仿真设计、部署交付、能量管理、运营管理到智能运维，AI全链路赋能，实现“主动安全”和“主动创收”的价值闭环；从“功能叠加”到“体系重构”，打造科陆智储AI生态体系，为客户提供储能AI一体化解决方案，实现AI储能场景应用落地。

图1 科陆智储生态

规划交付

从“经验依赖”到“智能涌现”

AI技术正深度重构规划模拟、仿真设计与部署交付的全生命周期管理。通过数据驱动与智能算法融合，实现效率跃升与成本优化。科陆电子实现了AI赋能规划模拟、仿真设计和部署交付，其中AI赋能规划模拟实现了从经验驱动到基于约束的多目标动态优化，如储能电站规划中，基于电价波动、气象信息、负荷增长、电力政策等耦合关系，考虑应用场景、经济效益、安全平衡等约束，基于混合整数规划与神经网络生成容量优化配置。AI赋能仿真设计促进物理建模到数字孪生的进化，如通过卷积神经网络和有限元分析实现了温度场重构，实现量级时间缩减。AI赋能部署交付灵活配置、便捷部署，如AI与云边端架构耦合满足客户对资源和功能的平衡；迁移学习实现跨项目知识复用，减少新场景调试时间等；同时通过边缘计算与在线学习实现部署后的自适应优化等。

科陆电子研发的AI与规划模拟、仿真设计与部署交付的深度融合，为客户提供定制化设计、灵活化部署，也标志着工程管理从“经验依赖”向“智能涌现”的范式革命。

主动创收

从“单一套利”到“多元价值”

电力市场化改革通过重构定价机制、丰富交易品种、激活环境价值等多维度路径，对源、网、荷、储各方的创收模式产生深远影响，既是机遇也是挑战。因此，科陆电子通过高精度预测感知、优化决策和高效执行控制等AI、IOT技术赋能能量管理和运营管理，实现多元价值的主动创收，具体而言：

3.1 高精度预测技术

高精度预测技术是实现系统监测感知、分析决策等功能的底层支撑能力。科陆电子研发的多尺度预测平台通过多模态数据融合与先进算法，实现对未来状态精准推演，提供负荷需求、可再生能源（RE）发电和电价的多功能高精度预测服务，进一步支撑系统运行优化、多能协同控制、电力市场交易等电力业务，实现最大化可再生能源、储能的利用率和有效捕捉电能量套利、辅助服务的交易机会。

据科陆研发团队介绍已实现多尺度负荷高精度预测（>95%）支撑能源协同和经济调度，多时间尺度新能源发电高精度预测（>95%）有效提升新能源消纳能力和源网荷储协同调度，通过价格信号的时间-空间-价值三维传导，价格高精度预测（>92%）为电力系统的规划、运行与交易提供关键决策依据。

图2 负荷预测

图3 发电功率预测

3.2 能量协同管理

储能能量管理系统涉及多种能量形式和复杂的能源网络，源、网、荷、储各环节的能量协同优化充分发挥各类电源的调节能力、负荷的需求响应能力和储能的灵活调节能力，有效应对可再生能源的波动性和不确定性。科陆电子研发的智能优化决策平台，提供多功能智能优化决策，实现系统运行优化，助力系统灵活性和能源柔韧性提升。通过AI赋能EMS实现能量管理系统的运行优化，多层滚动时域全局优化与动态修正实现实时动态调整充放电计划（细分时间颗粒度），不仅打破传统定时规则化运行模式（固定充放电策略模式），而且破解能源系统“源随荷动”刚性约束，实现“源网荷储”动态协同优化。

据科陆研发团队介绍基于高精度预测（光伏发电、负荷）与实时微网智能调度，在合肥某工业园区，以优化园区市电成本最低为最优化目标，实现园区年电量下降18.2%，绿电消纳提升19%，用电峰值降低22.7%，助力微网从“被动响应”向“主动感知-决策-控制”升级。同时在考虑防逆流、防过载、电池安全、需量控制等约束条件下，基于多尺度高精度预测（光伏发电、负荷）和多层滚动时域全局优化与动态修正，帮助工商业储能用户实现需量优化10%，年电费节省45万元/MW。

3.3 运营优化管理

电力市场化带来实时供需平衡、中长期交易灵活、市场价格波动和收益稳定性等问题，对储能电站运营而言是挑战也是机遇。科陆电子通过AI量化技术辅助电站运营优化，所自研算法提升电站参与现货市场电能量（日前、日内）、辅助服务市场（一次调频、二次调频）的投标竞价能力。实现极端工况下的高精度预测以捕获高价值交易机会；考虑电站运营方的风险偏好，分别设计了确定性优化、随机优化、鲁棒优化三种运行优化方法。同时开展多品种电力交易，智能择优策略组合，实现多元价值收益提升。

据科陆研发团队介绍基于“区块链+5G切片”实现分布式资源高效聚合计算调度，通信延迟低至50ms，保证数据高效传输通讯；基于高精度电价预测与智能竞价，在电价波动中捕捉最优收益点，生成最优报价曲线，提升中标率，理论收益达成率70%。通过多品种联合优化多价值叠加，最大化用户的经济收益。

图4 电力交易平台

图5 电力交易平台

主动安全

从“被动响应”到“主动防御”

安全一直是困扰储能大规模应用的一大痛点，储能系统安全问题面临预警时间、诊断误差、实际应用等技术难题。《新型储能制造业高质量发展行动方案》提出重点攻关全生命周期多维度安全技术，对主动安全预警技术提出新要求。迎接上述新挑战和新要求，科陆电子搭建储能电站安全运维体系和系统，构建了“感知-决策-执行”闭环的三级主动安全和“系统-云端-知识库”耦合的三层安全架构，具体而言：

4.1 三级主动安全

科陆电子研发的“感知-决策-执行”闭环的三级主动安全技术能够实现全自主循环。科陆电子通过融合多重信号感知和人工智能技术研发储能主动安全预警算法，实现电池性能准确评估、一致性管理、电站级风险隐患识别、热失控预警和智能诊断等功能。

据科陆研发介绍团队通过多信息融合技术和深度学习实现ms级异常特征提取，在线增量学习持续进化以适应设备长周期运行；所研发的高精度SOC感知技术（3%）实现电池性能的准确评估，为精细化均衡决策控制提供依据；研发卷积时序算法实现参数高精度评估，实时监测电池的电压、容量、温度等关键参数。

4.2 三层安全架构

“系统-云端-知识库”三层递进关系深度耦合科陆自研“云-边-端”架构体系，结合科陆电子研发的集采集、存储、传输、计算于一体的边缘智能终端，实现系统层级电池状态的在线估计及告警，降低荷电状态不确定性，是保持电池一致性、提升运行效率和循环寿命、提升安全性的关键因素。基于信息感知模型和可视化技术搭建电池云图谱分析平台，开展电池状态多模态联合估计，实现储能电池-模组-簇-箱温度可视化(亿级数据量)。结合科陆云平台强大的算力和数据支撑，实现对储能电站运行状态全生命周期数据监测、分析、性能评估和故障预警；结合科陆电子积累的丰富运行数据、故障案例、运维经验、优化运维策略等数据资产，通过多模态融合、生成式AI、知识图谱和Agent驱动运维从“人工运维”迈向“智能运维”，实现故障溯源、故障定位、智能问答，为运维人员提供准确、详细的故障处理建议和策略，提高运维数据资产的利用效率。

科陆储能电站安全运维系统将随着数据资产的积累和算法的动态自学习而不断进化，感知预测模型、优化决策模型和运维解决方案的通用能力将持续提升，运维知识库也将扩充和动态更新，进一步提升运维系统在复杂场景下的可靠性和主动安全。据科陆研发介绍团队在实际应用项目中，异常识别算法准确率达到95%，整体运维时间减少50%，实现运维降本30%以上。