近日，国家发展改革委、国家能源局联合印发《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》（以下简称《意见》），首次将“人工智能+ 储能”纳入国家能源战略。

明确到2027年建成“五个以上专业大模型、十个以上示范项目、百个典型场景”的梯次推进路径，并点名“新型储能智能化运行”为首批落地场景。

同时，《意见》明确指出为推进“人工智能+”发展，更是重磅推出6项保障措施，一场围绕储能的智能化竞速赛由此鸣枪。

而将于10月9日-12日在上海隆重举行国能网?第十届新能源产业年会·2025第四届储能产业大会（CEIF4th）将汇聚储能行业专家，深度探讨“人工智能+ 储能”的发展机遇。

现在我们先一同来看“人工智能+ 储能”在储能领域如何加？加到哪里？

《意见》为“人工智能+储能”绘制发展路线图

《意见》通过两张明确的时间表，为“AI + 储能” 产业绘制了发展路线图。

这不仅给行业设定了清晰可依的目标坐标，更提供了可落地、可追踪的推进框架，让企业和从业者能明确不同阶段的发力重点。

第一张时间表聚焦2027年，核心是 “打好基础、初见成效”。

《意见》提出，到2027年要初步搭建起能源与人工智能的融合创新体系，让算力与电力协同发展的根基更牢固。

具体来看，这一阶段有多个“硬指标”：

要推动5个以上专业AI大模型在电网、发电、煤炭、油气等能源行业深度应用；

打造10个以上可复制、易推广且有市场竞争力的重点示范项目；

探索100个典型应用场景的赋能路径；

同时还要培育一批相关研发创新平台、制定100项技术标准、培养一批复合型人才，并探索建立金融支撑体系。

最终要形成符合我国国情的能源AI创新发展模式，让能源领域的智能化效果初步显现——这意味着“AI + 储能”在技术应用、产业配套等方面将迈出关键一步，为后续发展筑牢基础。

第二张时间表瞄准2030年，目标是 “技术领先、机制完善”。

《意见》明确，到2030年我国能源人工智能总体技术要达到世界领先水平，算力与电力的协同机制要全面完善，绿色、经济、安全、高效的算力用能模式要全面建立，且具身智能、科学智能等前沿技术要在关键场景实现规模化落地。

从具体方向看，能源与AI融合的理论和技术创新要取得明显突破，AI 技术要能跨领域、跨行业为能源行业赋能，尤其在电力智能调控、能源资源智能勘探、新能源智能预测等关键方向实现突破。

同时要建成一批全球领先的研发平台和人才培养基地，完善相关政策体系，持续引导“AI + 储能” 高效、健康发展，为我国能源高质量发展打下坚实基础。

为何“新型储能” 拔得头筹？四大任务破解行业痛点

在国家相关《意见》列出的众多“人工智能 + 能源”新业态里，“新型储能智能化运行”凭借其对能源产业转型的关键作用，被置于专栏突出位置。

图片来源：国家能源局

这一重点布局，不仅顺应了能源行业高质量发展的趋势，更为中国储能产业开辟了更多元化的发展机遇，推动储能从传统辅助角色向能源系统核心支撑力量转变。

背后的逻辑清晰且紧迫：当前我国能源结构正加速向清洁低碳转型，风能、太阳能等可再生能源装机规模持续扩大。

然而，风能、太阳能发电受自然条件影响显著，出力具有强烈的波动性和间歇性；同时，随着社会经济发展，用电负荷的峰谷差不断扩大，对能源供应的稳定性、灵活性提出了更高要求。

这双重挑战叠加，使得储能系统必须满足“更频繁响应、更精准控制、更高效协同” 的硬性要求，才能有效平抑新能源波动、缓解电网调峰压力。

但长期以来，储能系统依赖人工制定规则的传统调度模式，已难以应对复杂多变的能源场景，在响应速度、控制精度和协同效率上均达到能力上限，成为制约储能产业进一步发展的瓶颈。

在此背景下，AI技术凭借其强大的数据处理、自主学习和智能决策能力，恰好成为突破这一瓶颈的核心抓手，为新型储能的智能化升级提供了关键技术支撑。

那么，AI技术具体如何为新型储能赋能，破解行业痛点？

首先，AI可助力储能系统实现 “孤岛建网、并网无缝”，解决电网接入难题。

在偏远地区或新能源基地，电网基础设施相对薄弱，储能系统并网难度大，且易出现孤岛运行风险。

AI技术能够实时采集电网电压、频率、负荷等关键数据，精准识别网架强度变化，动态切换储能系统的VSG（虚拟同步发电机）、VF（电压频率控制）、PQ（有功无功控制）三种控制模式。

例如，当电网电压波动较大时，AI可快速将储能切换至VSG模式，模拟同步发电机特性，为电网提供电压支撑；在负荷稳定的孤岛场景下，自动切换至VF模式，保障本地供电稳定，从而实现储能系统与电网的灵活适配，提升新能源消纳能力。

其次，基于联邦学习框架，AI可聚合分散储能资源形成 “虚拟电厂”，打破资源调配壁垒。

当前储能资源存在分布散、规模小、类型杂的特点，如用户侧储能、工商业储能等，难以形成合力参与电网调度。

AI通过联邦学习技术，在不泄露各储能主体隐私数据的前提下，实现多主体数据的协同训练与模型共享，将分散的储能资源整合为一个统一的 “虚拟电厂”。

这一模式能够打破地域与设备壁垒，根据电网供需变化，智能分配各储能单元的充放电任务，例如在用电高峰时，调度分散储能集体放电，补充电网供电；

在用电低谷时，协调储能系统集中充电，储存过剩电能，实现储能资源的全局高效调配，提升能源利用效率。

此外，通过声纹、红外、电化学阻抗AI融合诊断技术，AI可实现电池故障的精准识别与提前预警，筑牢储能安全防线。

电池是储能系统的核心部件，其健康状态直接关系到储能系统的安全性和使用寿命。

传统故障检测方式依赖人工巡检，存在检测滞后、准确率低的问题。

AI融合诊断技术则可多维度采集电池运行数据：通过声纹识别监测电池内部异常声响，判断是否存在漏液、鼓包等问题；

利用红外技术检测电池温度分布，及时发现局部过热隐患；

结合电化学阻抗分析电池内部阻抗变化，评估电池老化程度。

通过多数据融合与智能算法分析，AI能够实现电池故障的精准识别，故障识别率≥95%。

例如，阳光电源利用电芯AI智算大模型，对电池运行数据进行实时分析，可提前预警电池热失控风险，准确率超过99.0%；

图片来源：阳光电源

华为推出的“AI BMS系统”（电池管理系统），通过AI算法优化故障诊断逻辑，能实现热失控故障、电池不一致性、过温等三级故障告警的24小时提前预警，误报率已降至每月0.1%，大幅降低了储能系统安全事故发生率，提升了运行可靠性。

最后，从电站设计、施工、运维到退役，AI可生成储能系统 “数字孪生体”，实现全生命周期精细化管理。

数字孪生技术通过AI算法构建与物理储能电站1:1的虚拟模型，将电站设计参数、施工进度、实时运行数据、设备状态等信息全面映射至虚拟空间。

在设计阶段，AI可基于数字孪生体模拟不同场景下的电站运行效果，优化电站布局与参数配置；

施工阶段，通过实时数据对比，监控施工质量与进度，及时纠正偏差；

运维阶段，AI对运行数据进行持续分析，预测设备故障风险，制定精准运维方案；

退役阶段，结合电池衰减数据，评估电池回收价值与环保处理方案。

通过全流程动态监测与寿命精准预测，AI数字孪生体有效降低了电站运营成本，延长了储能系统使用寿命，推动储能产业向精细化、可持续化方向发展。

综上，AI技术正从并网适配、资源整合、安全保障、全生命周期管理等多个维度，为新型储能产业注入强大动能。

图片来源：科华数能

例如，科华数能已经在AI赋能储能运维领域积极实践，其采用AI技术实时监控储能设备状态，实现智能运维。

旗下领储宇能还利用算法模型，搭建以储能电站为核心的源网荷储一体化平台，成功实现发电预测、负荷预测等多元化功能，让储能系统运行更高效、可控。

AI+ 储能如何重塑关键领域？从技术到模式的全面革新

《意见》的落地，不仅为储能技术升级提供政策支持，更推动AI与储能深度融合，在能源存储、电网调度、电力交易三大关键领域掀起变革，破解传统模式下的效率瓶颈与安全隐患。

首先，在能源存储领域，AI 技术正从储能电池管理、储能系统设计两大维度实现突破。

在电池管理层面，传统BMS依赖简单控制算法，难以应对复杂运行状态。

而AI通过深度学习、机器学习等算法，可对电池电压、电流、温度等多维度数据实时分析，精准预测剩余电量（SOC）、健康状态（SOH）及剩余使用寿命（RUL）。

除前文提及的安全预警技术外，AI还能动态调整充放电策略——海博思创通过AI算法优化，将集中式大型储能系统综合效率提升至87.0%，既减少能量损耗，又延长电池寿命，降低运营成本。

在系统设计层面，传统方法依赖工程师经验，难以平衡需求、成本与收益。

借助大数据分析与数字孪生技术，AI可精准预测不同场景下的储能需求：在工商业场景，分析用电负荷曲线、电价政策与生产计划，确定最优储能容量与充放电策略，实现企业用电成本最小化；

在新能源配套场景，结合风光历史数据与天气预测，优化储能配置方案，提升新能源消纳效率，降低弃风弃光率。同时，数字孪生技术可对设计方案模拟仿真，提前评估性能与可靠性，缩短设计周期、降低成本。

在新能源配套场景的实践中，正泰电源的“AI +风光储一体化”技术颇具代表性。

针对沙漠戈壁、高山海洋等传统电力网络难覆盖，但风光资源丰富的区域，正泰电源构建智能微电网系统：通过AI 基于气象数据与负荷需求，动态预测风光发电量并优化储能充放电策略，保障极端环境供电稳定；

图片来源：正泰电源

搭配智能运维系统实时监测设备状态，故障时自动隔离并切换备用电源，实现“无人值守、秒级恢复”，还能为偏远地区基站、生态监测站提供清洁电力，助力荒漠治理与海洋资源开发。

其次，在电网调度领域，随着可再生能源渗透率提升，电网对灵活性、稳定性的要求显著提高，AI 与储能的融合正成为电网调度的 “智慧大脑”。

一方面，AI 实现电网与储能协同优化调度。

通过分析电网运行数据、气象数据、负荷数据，AI 可建立精准的负荷预测模型与电网状态评估模型，提前预判负荷变化，自动调整储能充放电计划。

另一方面，AI增强电网抗风险能力。

通过实时分析电网设备运行参数、历史故障数据，AI 可识别设备异常状态，提前发出预警。

若电网发生故障，AI 能快速分析原因，制定最优恢复策略，利用储能快速响应能力缩短停电时间。

同时，AI 还可动态调整电网拓扑结构，优化电力潮流分配，避免过载与拥堵，提升电网自愈能力与抗干扰能力。

最后，在电力交易领域，电力市场的复杂性与波动性，使得传统交易决策依赖人工经验，难以实现收益最大化。

AI 与储能的融合，正从交易决策、模式创新两方面推动电力市场变革。

在交易决策层面，AI 通过分析电力价格、供需关系、政策法规、气象数据等海量信息，构建精准的价格预测模型与供需分析模型，为交易提供科学依据。

在模式创新层面，AI催生虚拟电厂（VPP）、区块链电力交易等新型模式。虚拟电厂通过 AI整合分布式能源、储能与可控负荷，统一协调调度，以 “虚拟主体” 参与电力市场交易，打破发、输、配、用环节界限，实现资源高效配置。

同时，AI与区块链结合的电力交易平台，利用区块链去中心化、不可篡改特性与AI数据分析能力，提供公平、透明的交易环境，降低交易成本，提升效率。

值得注意的是，在工商业储能领域，精控能源通过AI赋能实现了突破。

此前，精控能源安徽博晶半导体储能电站项目成功并网，该项目总容量3.875MW/8.098MWh，标志其 OmniCube-L261 工商业储能系统大规模落地。

针对半导体行业高耗能、用电负荷大、对供电稳定性要求高的痛点，项目配置31 台该储能系统，接入精控云 AI 微电网运营平台，实现削峰填谷、需量管理、应急备电功能，显著降低企业用电成本，提升供电可靠性。

从政策驱动到市场驱动，定义下一代储能规则

《意见》的落地，标志着“人工智能 + 储能” 从技术探索阶段迈入 “国家顶层设计 + 商业化落地” 的新阶段。

目标、路径、资金、标准、人才、风险六张“施工图” 的同步明确，为行业提供了清晰的发展框架——2027年 “五个大模型、十个示范项目、百个场景” 的目标，不仅是技术与规模的量化指标，更是中国在全球能源智能化赛道实现 “换道超车” 的关键节点。

对于行业参与者而言，比“抢风口” 更重要的是抢 “标准”、抢 “数据”、抢 “人才”：标准制定者将掌握行业话语权，数据积累者将占据 AI 训练的核心优势，人才储备者将推动技术持续创新。

随着政策红利的释放、技术的成熟与商业模式的完善，AI与储能的融合必将引领能源行业迈向智能化、绿色化的新时代，为实现 “双碳” 目标提供坚实支撑。

会议通知：2025年，中国储能产业正迎来独立化、规模化发展的重要阶段。长远来看，在新能源入市、绿电直连、虚拟电厂、零碳园区等政策、技术与市场的协同推动下，我国储能产业的应用场景正从核心领域向多元场景延伸，深度融入能源生产与消费全链条。2025第四届储能产业大会（CEIF4th）将于2025年10月11日在上海举行，大会聚焦产业发展现状与未来趋势，围绕构网型储能、光储充一体化、长时储能、储能出海、电力交易、新型能源系统等热点话题展开探讨；同时针对储能设备选型标准、适配性方案，以及储能PCS、储能系统在电网侧/用户侧/户外场景的技术适配与实践深入交流，助力储能产业在新阶段实现质的飞跃，为全球能源转型与可持续发展贡献中国力量。

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文件资料来源：国家能源局、国家发改委

来源：储能头条