财联社 5小时前
AI重塑储能 头部企业扎堆发布Agent 业内看好三大核心场景
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财联社 6 月 10 日讯(记者 刘梦然)在本月进行的 SNEC2026 展会上,储能正式跃升为主角。

不过,相比于业内其他规模展会在技术、材料方面的精研,SNEC 展会的一个显著特征,则在于对光储融合场景化的深入探索。

从展会现场看,储能产品展示重心发生了全面转移:除了电芯模组、循环寿命、质保衰减等硬件参数,多家头部品牌着力推荐系统的综合能源解决方案。基于此,AI 成为贯穿整个方案的价值核心。

据财联社记者不完全统计,今年 SNEC 展会期间,包括远景能源、晶澳科技(002459.SZ)、华为数字能源、晶科能源(688223.SH)、固德威(688390.SH)等多家企业发布 AI Agent(智能体)或搭载 AI 的能源操作系统。

不过,质疑同步产生。

" 是噱头吗,有必要吗?""AI 到底能让储能发挥哪些功能?" 财联社记者在参展中注意到,在 SNEC 储能展区,这类问题颇为多见,现场销售人员或展示 AI 电价预测如何将套利收益提升,或展示 AI 在安全预警方面的独特优势。

为何要实现 AI+ 储能,企业的回答非常明确:能够在复杂市场环境中持续创造确定性收益,这是核心出发点。

为恒智能方面表示,传统 EMS 依赖固定规则与脚本,遇到订单加急、电价波动等复杂场景需人工反复调整,市场亟须具备自主研判能力的解决方案;远景高级副总裁田庆军则指出,资产运营与系统解决方案能力正取代单纯设备制造,成为企业新的分水岭。

隆基绿能(601012.SH)副总裁佘海峰在交流中表示,目前市场 AI+ 储能需求主要集中在 IDC 大数据中心、工商业储能、微电网三大核心场景。

收益模式变化重构行业规则

" 我们不是电池厂,我们是绿色能源服务商。"" 不止储能,我们也是能源解决方案提供商。" 多位储能企业人士在交流时,重点向财联社记者厘清其公司的品牌和功能定位。

其背后,是传统的储能硬件销售商也正在从展会上 " 消失 ",转而纷纷向综合能源服务转型。通过整合分布式光伏、售电服务、用户负荷管理等多元业务,核心盈利点从售卖硬件产品,转变为依托专业服务为用户优化用电方案、节约综合用电成本。

事实上,储能产品早已不是 " 巨型充电宝 ",而是集成了智能调度、电力交易、能效管理等模块的复合能源资产。

自 2025 年初 136 号文件出台,以及随后的多份补充文件和各项细则等逐步落地,过去储能产业依托政策红利的峰谷套利模式,全面切换为立足市场化竞争的实体经营模式。

与此同时,电力市场化改革持续深化,电力现货交易迈入分钟级高频交易新阶段。

为恒智能副总裁杨树博士介绍,变革集中体现在三个大核心维度,分别是原有收益基准不复存在,强制配储的行业逻辑退出市场,以及储能金融与收益模式迎来重构。

据他介绍,在陆续取消分时电价机制后,过往行业依托官方核定电价价差测算项目收益、赚取固定峰谷差价的商业模式难以为继,当前电价跟随电力市场供需实时浮动,原本确定性的峰谷套利基础收益逻辑被打破,项目收益由固定收益转变为依托市场行情浮动的不确定性收益。

这也意味着,储能项目已经从合规配套包袱,转变为需自主验证盈利价值的实体资产。

一个更具体的变化是,仅依靠单一储能设备销售的商业模式难以为继,企业需整合售电、分布式光伏、用户负荷管理等业务,打包输出一体化综合能源服务。

" 行业盈利逻辑从售卖硬件设备,转向为用户定制用电优化方案、节约综合用电成本。" 他认为,现阶段储能行业核心比拼电力市场化交易能力、负荷调控精度与全周期运维服务实力。

多家企业发布储能 AI Agent

更复杂且更精密的操作需求背后,AI 的价值开始凸显。

隆基绿能副总裁佘海峰表示,目前行业不少友商纷纷发力 AI 相关产品、全面对标 AI 赛道,但在我们看来,产品是否标注 AI 概念并不重要,核心是 AI 能否真正赋能业务、提升客户体验、创造实际价值。

受电价瞬息万变影响,依靠人工经验、固定运行策略的传统储能系统,难以精准完成低储高发的市场化套利;叠加售电、光伏等多市场主体间的利益博弈,储能资产持有方的市场经营环境进一步复杂化。

业内分析认为,行业存量储能电站体量庞大,后续运维管理难度持续攀升,市场亟须具备自主研判、智能决策能力的新型解决方案,破解存量储能 " 手握实体资产却难以创收、坐拥运行数据但缺乏智能调度 " 的行业痛点。

因此,让储能系统真正 " 听懂人话 ",实现从自动化执行到自主智能决策,是 AI+ 储能要实现的跨越,这一趋势亦有企业将其从概念推向落地。

今年 5 月,思格新能(06656.HK)发布全域 AI 智能体 SigenAgent,并表示方案能让系统从 " 被动听话 " 变成 " 主动干活。

SNEC 展会期间,晶澳科技发布的 JAE-Link AgentOS,融合了负荷、光伏出力及现货电价三大 AI 预测引擎,联动调度与交易两大决策中枢;为恒智能宣布引入具备 " 意图理解 " 能力的 AI Agent,可通过自然语言直接理解用户需求,并自动生成能源策略。

根据为恒智能展示的实测数据,搭载 WHESOSAI 智能调度引擎后,项目收益提升率达到 8% 至 15%;远景发布 AI 光储电力系统,融合 " 预测调度 +PPC 反馈 ",电网合规率高达 99.99%,并显著降低弃电率,兼顾电网合规、运行可靠与项目收益;海辰储能方面展示,基于 AI 的精细化建模与协同智能控制,按 1GWh 长时储能计,全生命周期节约能耗超 550 万美元,业主 IRR 收益超百万美元。‌

更多企业也在跟进中。

佘海峰在交流中表示,目前公司内部正基于海量工商业用户数据,开发集成 AI 能力的能源管理平台,预计 6 月底或 7 月初发布。AI 将应用于需求分析至资产管理全生命周期,后续会根据市场反馈持续优化升级。

头部企业看好三大核心场景

除了增加发电收益这一目标外,AI 光储一体化系统也被认为是新能源系统升级的关键形态,是支撑 AI 时代绿色算力基础设施的重要底座。

在市场方面,佘海峰认为,目前市场 AI+ 储能需求主要集中在 IDC 大数据中心、工商业储能、微电网三大核心场景,这也是公司现阶段的核心聚焦赛道。目前,公司正集中资源深耕三大场景、打造标杆产品与解决方案,不会盲目布局全场景、分散资源。

业内分析认为,从产业特性来看,储能与 AI 具备天然协同属性,储能场景海量的运行数据、调控数据,能够为 AI 算法迭代、模型优化提供优质支撑,AI 技术也能反向提升储能系统的调度效率、安全管控能力与运维水平。

远景能源方面表示,面对日趋严苛的并网要求,AI 光储一体化系统展现出极强的弱电网适配与稳态支撑能力。传统方案普遍调控精度不足,储能配置成本高,还伴随严重弃电问题。

晶科能源副总裁钱晶也表示,美国市场是最大的储能应用场景,尤其是 AI 数据中心。目前美国 AI 数据中心储能渗透率不到 10%,到 2027 — 2028 年将上升到 30%,2030 年达到 40% — 60%。其次是欧洲市场,还有亚太、拉美等。

今年 SNEC 展会期间,晶科能源推出的蓝鲸 G5 系统可实现 25 年 " 光储同寿 "(SOH ≥ 70%),并融合 AI 智能能力。据悉,该产品计划为高耗能园区、新能源配储、AIDC 数据中心及电网侧储能等场景提供更高收益、更高可靠性的解决方案。

晶澳科技同期发布了 AIDC 算电融合解决方案。据业务负责人介绍,全球算力规模年复合增速超 40%,但能源约束已成为首要瓶颈。该方案包括底层依托稳定的绿色电力供应实现多能互补统筹,中层通过算力负荷动态调配落地节能降耗,上层搭建算电协同体系、打造双向优化决策模型。

为恒智能方面表示,未来将持续推动 AI 与储能、电力交易、虚拟电厂(VPP)及工商业能源管理的深度融合,打造真正具备自主感知、自主决策与自主优化能力的新一代能源智能操作系统。

(财联社记者 刘梦然)

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