AI赋能储能:有望三年内为储能产业链带来额外的翻倍空间
作者：微信文章资讯
在最近的首届“保险杯”AI电力交易大赛中，一场科技与智慧的较量悄然展开。一支由高校学生组成的团队，借助人工智能的力量，在激烈的124支售电公司参赛队伍中脱颖而出，取得了第23名的佳绩。与此同时，一支来自科技前沿的公司派出的AI队伍更是技高一筹，排名第15，一举超越了近90%的专业电力交易员。
令人咋舌的是，该科技公司团队采用的是一种相对谨慎的AI智能体策略参赛。据该团队代表透露，如果采取更为激进的策略，他们极有可能会赢得比赛。如今，AI大模型的飞速发展正在加速这一场景在电力交易市场的落地生根。
01
AI在电力市场的表现
回顾比赛全程，AI的表现并非一帆风顺。据提供AI技术支持的专家透露，比赛初期，AI的表现并不比人类电力交易员出色。然而，随着比赛的深入，AI展现出了惊人的学习和适应能力。它能够依据历史数据不断优化预测模型，并在复杂多变的市场环境中做出更精准的决策。这种自我学习和优化的能力，正是AI技术的核心优势所在。
赛后，中国人民大学应用经济学院副教授郭伯威在交流中表示，AI在电力交易领域的应用前景十分广阔。他指出，AI能够根据历史错误不断加强预测水平和决策能力，自主发展定价策略，并适应不断变化的市场环境，无需人类指导。
目前，AI在电力交易领域的应用主要集中在电价预测上，直接用于决策的情况较少。但随着技术的不断进步，越来越多的经济学前沿学者开始关注AI算法互动及其对市场的影响，认为AI有望在未来电力市场中发挥更大作用，甚至可能彻底改变传统电力交易模式。
据相关资料显示，AI在电力交易中的应用不仅限于预测和决策，还包括市场分析、风险评估等多个方面。例如，通过深度学习算法，AI可以分析大量的历史交易数据，识别市场趋势和潜在风险，为交易员提供决策支持。此外，AI还可以通过模拟不同的市场情景，帮助交易员制定更有效的交易策略。随着AI技术的不断发展，其在电力交易中的应用将越来越广泛，有望为电力市场带来更高的效率和更低的成本。
02
AI与储能
AI在工商业储能领域的潜力巨大，随着全球碳中和及能源转型进程的推进，新型储能迎来了前所未有的发展机遇，工商业储能作为应用场景之一展现出强劲的发展潜力。
AI技术通过智能算法可以实时分析和预测电池储能系统的状态，优化电池的充放电过程，从而提高储能系统的效率和寿命。同时AI还能够结合电网负荷需求预测，智能调度储能设备的充放电，使储能系统更好地适应电网的运行需求，增强电力系统的灵活性和可靠性。
此外，AI在储能材料的研发中也发挥着重要作用，机器学习作为AI的子领域，能够挖掘大数据背后有价值的信息和隐含的关联，有助于揭示储能材料的关键结构或性质与性能关系，大大加快储能材料的研发和筛选，为储能系统的设计和运行提供先进的预测工具。
例如，乐创能源基于AI大模型与算法群，发布了一系列储能新产品，其智慧储能系统能够实现多场景下的充放电管理与电网互动过程数据化，构建数字孪生体系，通过高度聚合的数据平台有效训练和优化各类模型，输出最优策略方案，驱动储能产品迭代的严谨性和性能的精确性，优化储能运营的经济性和可靠性。
海博思创的Hyper AI技术体系，通过全息数据采集、全景运行感知等手段，构建数字孪生体系，实现储能系统全生命周期的智能化管理，有效提升储能系统的效率、经济性和安全性。
有机构预测，AI数据中心绿电需求有望三年内为储能产业链带来额外的翻倍空间。
光伏风电结合储能为数据中心供电不仅可行，而且在利用小时数超过2500小时的地区已具经济性，同时能赋予数据中心ESG优势。在国内，中东地区利用光储为数据中心供电，度电成本显著低于市电，经济性凸显。若国内放宽供电比例与投资回收期要求，该模式的可行性和经济性将进一步提升。
从产业链弹性角度看，储能系统、储能PCS、光伏组件(或光伏逆变器)的弹性排序依次递减。以阿联酋20GWh项目为例，这种商业模式未来有望成为行业标配，为光伏、储能产业链带来新的增长机遇。
Meta与可再生能源开发商Orsted签订的光伏+储能PPA协议，通过300MW光伏搭配300MW/1200MWh储能，为Meta数据中心提供全天候清洁电力，此后AES(Fluence母公司)也与亚马逊、谷歌、微软签订了超1GW的储能供电协议。
据中信建投研报测算，2024年全球新增光伏装机约490GW，储能约160GWh(储能PCS功率约70GW)，预计2026年因AI数据中心产业链带动的光伏装机、储能PCS装机、储能装机弹性(相对2024年装机)分别约为10.3%、39.5%、94.3%；至2027年则分别约为24.9%、95.9%、228.9%，储能系统弹性最大，其次是储能PCS，光伏组件(或光伏逆变器)弹性最小。
页:
[1]