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AI 在储能到底落地几何

如果你走完了 snec 全部展馆，脑子里大概只会剩下一个念头：AI，无处不在的 AI。

从头部系统集成商到 PCS 厂商，从电芯大厂到初创的软件算法公司，几乎每个企业展台，都给 "AI" 留了自己的专属空间。

AI 储能系统、AI 能量管理平台、AI 电芯预诊断、AI 电力交易辅助决策……千般名词扑面而来，让人恍惚间以为闯入了某个人工智能大会的现场。场馆中间甚至还能看见有人售卖机械狗。

不一样的是，前两年那种 "AI 能量管理 " 的同质化疲劳，今年被打破了。以前几乎每家企业讲 AI 储能都是同一个剧本：预测电价、自动充放电、提升收益。

但今年逛完一圈，一个感受很强烈：AI 在储能的落地，终于开始有一些不一样的玩法了。

01

不同的侧重点

核心的变化就是，同样是讲 AI，不同企业开始往完全不同的方向使劲。

有的专注帮风光场站算准电价去交易，有的专注帮工厂园区把多种用电设备调度顺，还有的干脆拿几百座电站的真金白银去市场上实战练兵。

AI 储能这个笼统的概念，终于开始拆分出不同的工种。

虽然统计不完全，但是深入观察了几家公司的 AI 产品，还是能发现明显变化。

远景：帮风光场站算准电价、报对价

远景 AI 的战场是大量的风电场、光伏电站。这些电站分布在山西、甘肃等地，那里的电力市场是每 15 分钟刷新一次电价。电价随着天气变化剧烈波动，风大风小、太阳强太阳弱，都会直接影响电价。

风光场站最头疼的问题是：下一刻电价会涨还是会跌？我该在什么价位报价？

远景的 Trade Agent 就是干这个的。它的逻辑链条是这样的：先预测风速和光照→再推算风光发多少电→再预测电网负荷→再预测电价→最后自动生成报价策略。

他们展台上的气象大屏跑着实时预测曲线，但气象只是入口，真正值钱的是后面一连串的计算和决策。

他们给的数据很具体：负荷预测准确率 97%，日前预测准确率比行业高 5 到 10 个百分点。在 15 分钟刷新一次电价的现货市场里，准确率每高一点，报价策略就能准一点，赚的概率就大一点。

今年他们还推出了：AI 光储一体化系统。

如果说 Trade Agent 解决的是 " 报什么价 " 的问题，这套系统解决的是 " 风光储怎么配合发电 " 的问题——光伏多了往储能里存，电网不稳时储能顶上，保证并网效率。

两条线，一个往上管交易，一个往下管设备，都围绕风光储场景。

天合：帮工商业园区把多种设备调度顺

天合则给我们讲解了，AI 在工厂、物流园区这类中小型场景中的应用。

这些园区里通常有光伏板、储能电池、充电桩，还要跟市电配合。四种来源，四种节奏，怎么让它们互相配合、不乱套，是天合 AI 的核心问题。

他们的 GainCube 平台做的是园区内部的 " 调度员 "：光伏中午发电多，那就往储能里存一点；下午充电桩用电高峰，储能顶上帮园区省点电费；晚上电价低的时候，储能从电网补电。

总之就是把几条用电曲线拧成一股绳，让园区整体用电成本最低。

工商业储能的套利空间就较薄，所以他们不追求算全省的电价，只追求把园区里的设备调到最精细、最省钱。

融和元储：拿 600 座电站的真金白银来练 AI

融和元储作为国内较早涉足储能运营业务的企业，它推出嵌入 AI 大模型的 " 融和 · 白泽 " 数智运营平台，覆盖全国 26 省近 600 座电站。

背后的逻辑很简单，每天电力市场上真金白银的交易都成为 " 白泽 " 最好的养料，今天赚了还是亏了，数据当天回传，算法跟着盈亏结果迭代。

依托长期源网侧项目运营经验，融和元储已经构建了覆盖 " 源 - 网 - 荷 - 储 - 售 " 全链条的电力运营能力，形成 " 批零结合、源荷联动、储网协同 " 的综合能源运营模式。

02

价差收窄时代，电力市场离不开 AI

从去年到今年，电力市场有一个大趋势：价差在全面收窄。

今年三月，全国 31 个省市峰谷电价差同比骤降 16%。江苏腰斩 47%，广东、浙江的价差也在持续压缩。这意味着，靠简单的低买高卖策略，储能电站的盈利空间正在快速消失。

对于储能来说，价差就是利润空间。过去储能赚钱的逻辑其实很简单：低价买电，高价卖电。当峰谷价差有一块钱的时候，即便预测错一点、充放电策略粗糙一点，项目依然有利润。

但当价差被压缩到六毛、五毛甚至更低时，情况就完全不一样了。原本赚一毛钱的交易，可能因为一次错误判断变成亏损；原本能够覆盖成本的项目，可能因为几次充放电时点选择失误就失去收益空间。

这时候，AI 带来的 15% 提升，就不再只是锦上添花。而是能决定项目的利润多少的关键。

在大家都在强调储能从产品设备到拼运营，而运营能力背后，比拼的则是对市场的理解能力、预测能力和决策能力。

远景储能总裁田庆军在 SNEC 期间曾提到一句话：136 号文的本质，是产业链价值和商业价值的重新分配。

136 号文取消新能源项目强制配储后，行业开始进入真正的市场竞争阶段。储能开始进入能够创造价值而存在。

有关价值从哪里来这个问题，答案越来越指向交易能力。谁能更准确预测电价走势，谁能更快响应市场波动，谁能更高效调度储能资产，谁就能获得更多收益。这恰恰是 AI 擅长的能力。

与此同时，电力交易市场的蛋糕正在越做越大。

2026 年 1 到 4 月，全国电力市场交易电量达到 24307 亿千瓦时，同比增长 25.6%。其中现货交易 3128 亿千瓦时，绿电交易 1053 亿千瓦时。市场化交易电量占全社会用电量的比重已经超过 64%。

换句话说，全国每 10 度电里，有超过 6 度是通过市场 " 谈 " 出来的。当然，这其中大部分是中长期合同，真正进入高频现货博弈的还不到两成。

但变化正在加速。现货市场、辅助服务、绿电交易、虚拟电厂等高频市场正在快速扩张。这些市场有一个共同特点：规则复杂、价格波动快、决策频率极高。

人工交易固然仍有价值，但已经越来越难做到 " 最优 "。

AI 在这个赛道的应用尚处早期，但潜力不容小觑。中信建投最新研报给出了一个预测：

在中性场景下，到 2030 年，AI 赋能电力交易市场的增量空间将达到 295.2 亿元。

在百亿增量市场的预期下，这个赛道也开始热闹起来。除了传统的能源科技企业，越来越多跨界玩家正在涌入。

细分赛道甚至已经出现了专门针对电力交易现货市场的 " 智能体 "（Agent）创业公司，比如专注电力交易智能化的路明星光，成立仅一年多团队规模便已超过 260 人。

前两年，AI 在储能行业更像一个营销标签，大家挂在嘴边，但做的东西大同小异。

今年，标签开始落地，不同企业根据自身基因和市场定位，把 AI 练成了不同的能力模块。

-END-

作者：刘然

编辑：范舒雨

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