AI赋能，海博思创引领储能发展进入新阶段

　　当下，DeepSeek火爆全网，今年的《政府工作报告》中，“人工智能+”也成了热门词汇，科技带来了便捷与创新，也勾勒出未来生活的无限可能。

　　事实上，在大众第一次广泛体验到人工智能之前，这一技术浪潮已经在深刻的影响各行各业的发展。从医疗、金融到制造、交通等，AI通过自动化、数据分析和智能决策提升了效率，优化了资源配置，并催生了新的商业模式。

　　在能源行业，AI的应用显著提升了能源转化和分配的智能化水平，例如通过预测性维护以减少设备故障，优化电网调度以提高能源利用效率，并助力可再生能源的整合与管理。与此同时，储能行业也受益于AI技术的赋能，智能储能系统能够更精准地预测能源需求与供应波动，优化储能设备的充放电策略，从而提高储能效率和经济性，为能源转型和碳中和目标的实现提供重要支撑。

　　结合人工智能与大数据技术，开发涵盖储能电站全生命周期管理的大数据模型，解决储能行业多场景、全流程管理中的诸多挑战，已经成为储能行业头部系统集成商的重要布局与战略方向。掌握的数据量的大小、沉淀的项目开发建设运营经验的多寡、对整个电力系统理解的高低等，形成了储能系统集成商、储能解决方案供应商在新的发展阶段的重要门槛。

　　正如海博思创董事长、首席执行官张剑辉博士所言：储能电站正在进入GWh级时代，大规模电站建设和运维的难度呈现指数级的增长，行业发展需要AI加持，实现产品研发、生产制造、工程开发、售后运维、交易运营等全流程，储能系统全生命周期数字化、智慧化的管理。

　　正因为如此，由于储能行业市场参与者大量涌入带来的“储能门槛不高”的声音，显然成为了不攻自破的伪命题。能够真正将资产和数据打通，全方位守护电站安全的参与者，才是推动储能行业健康稳定可持续发展的中坚力量。

　　AI深度赋能，解决储能行业多场景、全流程的管理难题

　　储能市场高速发展，项目应用已全面覆盖源、网、荷各侧。多场景、大规模的投运，也暴露出了较多的问题，例如一些储能电站的运行效率、可靠性，还处在一个相对较低的水平。很多储能系统由于设计、运行控制策略、后端运维等问题，导致了系统效率的下降。随着储能系统进入GWh级时代，以上问题的解决难度更是大幅上升。

　　在此背景下，储能行业头部企业纷纷研发更科学、高效的解决方案，助力储能行业高质量发展。其中，海博思创通过人工智能与大数据技术的深度融合，从前期的选址与建设规划，到后期的资产运营与维护，首次实现了储能电站全生命周期的管理，解决了储能行业多场景、全流程的管理难题。

　　海博思创的数据大模型的应用，实现了储能电站全生命周期各环节无缝衔接，打破了传统的分阶段、单场景的数据应用模式，确保储能系统的设计、安装、运行和维护都能够得到全方位的智能支持。通过该技术，运营方可以更好地掌控从建设到运营的全过程，通过数据资源、算力资源集成实现管理效率的大幅提升。

　　“海博云”大数据平台，融合了数字孪生、人工智能与大数据分析等多种先进技术，通过真实数据的接入，“海博云”可以帮助用户快速理解设备运行数据并发现运行中的问题。

　　数百TB级别的数据支撑

　　具备持续迭代与进化的能力海博思创领跑数字化储能新赛道

　　全生命周期覆盖与全业务场景应用、数百TB级别的数据支撑、百亿级样本和亿级参数规模、性能提升与经济效益兼顾、具备数据驱动的自我进化能力，是海博思创大数据模型技术创新的核心所在，也是海博思创储能产品经AI深度赋能之后的先进生产力的体现。

　　作为最早进入储能市场的参与者，截至目前，海博思创的储能项目全部覆盖了共享储能、新能源配储、火储调频、电网调峰调频，以及各类工商业应用场景等源网荷各侧。其已经参与的储能系统设计与项目建设达300多个，电站监控装机容量超25GWh，累计数据量超300TB。海博思创每天监测的数据量超过了1.2TB，监控的电芯数量超过了3000万颗，数据测点超过7500万个。依托于数百TB级别的数据存储与分析能力，海博思创的数字化和智能化进程得以全面推进和落地。

　　海博思创的储能AI模型在样本规模和参数复杂性上达到了行业顶尖水平。基于百亿级样本规模，系统能够训练出精确的AI模型，在复杂的储能电站场景下进行高效的预测与诊断。同时，亿级别的参数规模使得模型能够处理更多维度的信息，覆盖由400余项技术指标组成的性能评价体系，实现对电站运行的全面监控和优化。

　　另外，该模型兼顾了性能提升与经济效益，通过基于大数据的反演技术建立的储能电站AI模型，实现了99.7%的告警预警的精确率，极大降低了电站故障发生的概率和维护成本。此外，通过运行优化，该技术能够提升电站整体收益4%。

　　同时，海博思创的解决方案更具备持续迭代与进化的能力。通过对系统使用自然环境、使用习惯的跟踪和预测，结合系统自身AI模型预测，动态调整系统控制策略，达到提高效率、延长寿命、降低故障等效果。同时系统能够自动更新和优化模型，逐渐减少对人工操作的依赖。这种“模型成长替代人员增长”的模式不仅降低了人力成本，还使得系统能够适应不断变化的市场需求和技术环境。

　　AI引领储能行业迭代升级

　　2025年，在“十四五”即将收官之际，我国新一轮电力体制改革也即将进入第十个年头，以现货市场建设为核心的电力市场化改革进入深水区。而储能也在电力市场化改革的浪潮中，作为新型主体，成为了电力市场的成员之一。

　　发改委136号文的发布后，在取消新能源强制配储引发的行业巨震中，从业者也更深入的思考储能未来的发展之路。作为不产生电能，以提供服务实现价值的储能，必须要在参与各类电力市场中，实现可持续发展。

　　各地的电力市场政策修订过程中，已经为储能开辟了包括中长期交易、现货交易在内的电能量市场，调峰、调频、爬坡、备用等在内的辅助服务市场，未来还有可能参与容量市场。复杂而又多元化的市场环境，对储能电站的运营提出了更高的挑战。气象数据分析、电力市场预测、设备故障诊断、电站运行监控、交易策略制定等等，各个环节都需高效的运营管理来协调。

　　海博思创的人工智能大数据模型不仅提升了现有储能电站的运行效率，还为整个行业的数字化、智能化发展开辟了新的可能。人工智能将助力储能运营，在复杂的应用场景中，优化运行策略，从而保障储能资产实现更高价值。

　　2月17日，工业和信息化部等八部门印发《新型储能制造业高质量发展行动方案》，在电池本体技术以外，对精细化电池管理、智能化能量管理、多维度安全技术等也提出了迫切的需求。海博思创AI精细化管理每一颗电芯，以数据资源、算力资源赋能储能系统管理，预警预判优化运行，心有灵犀般响应了行业的需求，引领了行业发展。展望未来，海博思创将继续推动AI技术在储能行业的应用扩展，通过不断迭代优化模型、扩展数据维度，持续推动技术的进化。