一个全新的“AI+储能”时代正加速到来

信用风险决策参考   2026-06-15

分析结论:

AI与能源的深度融合,正在开启新一轮产业变革。国家能源局此次发布的51个高价值场景,本质上是在为这一轮产业升级提供政策坐标和发展方向。未来五年,能源行业竞争的核心或将不再只是设备效率和制造成本,而是数据能力、算法能力以及运营能力。对于储能企业而言,谁能够率先掌握能源数据、构建能源大模型、形成智能运营闭环,谁就有可能在下一轮竞争中占据优势地位。从储能设备到储能运营,从数字化管理到能源智能体,从单体电站到虚拟电厂,一个全新的“AI+储能”时代正在加速到来。(LQY)

分析过程:

近日,全国“人工智能+”能源现场推进会在深圳召开。会上,国家能源局正式发布首批51个“人工智能+”能源高价值场景,同步启动试点项目申报工作,并发布《中国“人工智能+”能源发展报告2026》,系统部署《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》和《全面提升供电质量服务新质生产力发展专项行动方案(2026-2028年)》。这是中国能源行业首次从国家层面对人工智能应用场景进行系统梳理,也是《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》发布后最重要的配套举措之一。

与此前市场更多聚焦大模型技术本身不同,此次国家能源局首次明确提出以场景牵引产业落地的发展思路,将人工智能从概念验证推进到工程化实践阶段。此次公布的51个高价值场景覆盖八大核心方向,包括“人工智能+电网”8个场景、“人工智能+能源新业态”17个场景、“人工智能+新能源”6个场景、“人工智能+水电”7个场景、“人工智能+火电”5个场景、“人工智能+核电”5个场景、“人工智能+煤炭”6个场景以及“人工智能+油气”7个场景。

从数量分布来看,能源新业态、电网和新能源成为重点布局方向。其中,虚拟电厂、车网互动、综合能源管理、新能源功率预测、电力市场交易优化等场景与储能行业高度相关,也被业内普遍视为未来最具商业价值的赛道。国家能源局指出,这些高价值场景具有三个显著特点:一是聚焦长期制约行业发展的痛点问题;二是人工智能赋能空间巨大,但行业应用仍处于早期阶段;三是具备全行业推广潜力,有望推动能源产业转型升级并形成可复制、可推广的新模式。换句话说,这51个场景并非简单的技术展示,而是未来几年能源行业重点投资和创新方向的重要风向标。国家能源局局长王宏志表示,随着中国“人工智能+”能源从概念走向实践、从探索走向推广,产业形态正在加速演进,创新应用不断突破,融合基础持续夯实,将加快推动人工智能和能源双向赋能,促进能源领域新质生产力跃升发展和生产关系深层次变革。

值得关注的是,在发布高价值场景的同时,国家能源局还同步启动了“人工智能+”能源融合试点项目申报工作。根据要求,能源企业作为场景需求方,需要与人工智能技术供给方组建产学研用创新联合体,由需求方牵头进行申报。项目将通过省级能源主管部门或能源央企集团总部推荐,每个推荐单位推荐项目原则上不超过10个。这一机制意味着,未来一段时间内,大量能源企业、储能企业、互联网科技企业以及科研院所将围绕这51个场景展开联合创新。随着国家能源局正式开放应用场景,“人工智能+能源”领域的产业竞赛也正式拉开序幕。对于储能企业而言,这不仅是一次技术升级机会,更是一次重新定义产业价值链的战略窗口。

过去十年,中国储能产业的发展主要围绕成本下降和规模扩张展开。锂电池价格持续下行、储能系统集成能力不断提升,推动全球储能市场快速增长。然而,随着储能装机规模进入GWh乃至TWh时代,行业发展的核心逻辑正在发生变化。储能电站的价值已经不再仅仅体现在硬件设备本身,而越来越取决于后期运营能力。尤其是在新能源占比持续提高、电力市场交易日趋复杂的背景下,一座储能电站需要同时面对新能源波动、电价变化、电网调度、辅助服务、电力现货交易以及设备安全管理等多重挑战。传统依靠人工经验进行运营管理的模式已经越来越难以满足需求。这也意味着,储能行业正在从“硬件竞争”转向“智能竞争”,从“卖设备”转向“卖服务”。而AI正是推动这一转变的重要技术力量。在规划阶段,AI能够根据负荷特征、电价曲线、电网约束以及新能源出力情况,快速生成最优配置方案。在建设阶段,可以通过数字孪生技术提前模拟系统运行状态。在运营阶段,可以实时优化充放电策略,实现收益最大化。在运维阶段,则能够通过预测性维护提前发现风险,降低故障率和运维成本。未来的储能电站,或许不再只是简单的电力基础设施,而是一座具备自主学习、自主决策能力的智能能源系统。

如果说过去储能行业比拼的是电池性能和系统成本,那么未来行业竞争的重点将逐渐转向数据能力和算法能力。一个运营中的储能系统,每天都会产生海量运行数据,包括电压、电流、温度、SOC、SOH、充放电频率、电力市场价格以及用户负荷数据等。过去,这些数据更多用于监测和记录;而在人工智能时代,这些数据将成为训练能源大模型的重要基础。通过机器学习和大模型技术,储能企业能够更准确地预测电池衰减趋势,提高电池寿命;能够实时分析市场价格变化,优化电力交易策略;能够提前识别潜在安全风险,降低事故发生概率;还能够通过聚合大量分布式储能资源,参与虚拟电厂运营。对于行业而言,这意味着储能企业未来不仅是设备制造商,更有可能成为能源数据运营商和智能能源服务商。产业价值链正在从制造端向运营端延伸,而人工智能将成为推动这一转变的重要引擎。

虽然此次发布的51个场景覆盖能源全产业链,但从底层逻辑来看,储能几乎贯穿了新能源、电网和能源新业态三大重点领域。在新能源场景中,储能是解决波动性和提升消纳能力的重要工具;在电网场景中,储能承担调频、调峰和备用功能;在虚拟电厂和车网互动等新业态中,储能更是实现灵活调节的核心资源。特别是在国家能源局重点布局的17个能源新业态场景中,无论是虚拟电厂、源网荷储协同互动,还是车网互动和分布式能源聚合,都离不开储能系统作为底层支撑。某种程度上,储能已经从过去的新型电力系统配套设施,逐渐演变为未来能源互联网的重要基础设施。而人工智能的加入,则让储能第一次具备了自主感知、自主决策和自主优化能力。这也是为什么业内普遍认为,“AI+储能”有望成为未来五年能源行业最大的产业机遇之一。

“端午节放假通知”

尊敬的客户:根据国家和北京市有关2026年端午节放假的通知,安邦集团的放假安排如下:2026年6月19日-6月21日为假期;按照惯例,研究中心提前一天放假,放假时间为:2026年6月18日-6月20日放假,2026年6月21日正常上班。节日期间信息产品将停发,从2026年6月21日晚间起,所有信息产品恢复发送,产品中将包含假期中的信息。祝大家端午安康!

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