電子發燒友網綜合報道
在全球能源結構加速向智能化轉型的進程中，儲能系統正從單純的電力存儲單元向智慧能源管理中樞演進，而人工智能技術的深度融入則成為這一變革的核心驅動力。
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一些企業正通過差異化的AI技術路徑，為儲能系統的智能化升級提供系統性解決方案，在提升能源利用效率、保障系統安全運行與優化全生命周期成本等方面實現突破性進展。
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近日，大秦數能將AI技術與儲能系統的融合聚焦于全場景智能管控維度，構建起覆蓋設備運行、安全防護與運維管理的全鏈條智能體系。在設備運行層面，其推出的容量型新品DH800Y通過AI算法對液冷系統進行精準調控。
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該產品采用690V中壓并網方案，單柜容量達836kWh，最大循環效率90%。其“全液冷散熱+智能除濕”的防凝露設計，輔以AI算法精準控溫和四層防護，顯著拉高產品安全系數
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在系統集成與運維環節，大秦數能借助AI技術重構儲能項目的部署邏輯。其采用的模塊化設計通過AI算法優化積木式擴容策略，可根據不同場景的用電特性自動生成最佳配置方案，大幅減少了工商業儲能項目的占地面積，項目周期縮短30%，運輸成本降低30%，用地成本降低35%。據測算可將儲能項目內部收益率（IRR）提升約12%，有效解決傳統方案面臨的收益與成本痛點。
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DH800Y通過全液冷設計、模塊化架構和智能化升級，解決了傳統儲能設備的諸多痛點，顯著提升了系統的安全性、靈活性和經濟效益，適用于多種應用場景
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此外，易事特則以“AI+新能源”為戰略核心，構建起從底層技術架構到上層應用場景的全棧智能化體系。其核心突破在于將DeepSeek、QWen2.5等開源電力大模型深度融入儲能系統，打造出具備行業特性的AI-EMS智能體。
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這款智能體能夠對負荷用電進行長期和短期預測，通過預測分析實現對微電網系統的高級能量管理，使微電網能夠安全經濟運行。同時支持并網和孤島兩種運行模式的控制算法，并可實現兩種模式間的平滑切換。系統采用三層控制架構，既能向上級電力調度中心上傳微電網信息，又能接收調度中心下發的控制命令。
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AI-EMS智能體支持大規模數據處理，遙信量≥10000點，遙測量≥300000點，遙控量≥32767點。系統實時性高，SCADA畫面實時數據更新周期≤2秒，畫面動態刷新時間-10秒可調。
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系統模擬量采集綜合誤差≤0.5%，電網頻率測量誤差≤0.005Hz，控制操作正確率和遙控動作成功率均為100%。系統平均故障間隔時間（MTBF）≥20000小時。
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AI-EMS智能體適用于多種儲能系統，包括交直流一體、浸沒式2.0、超大集中式、全液冷Meta3rd工商業、柴光儲一體等儲能系統解決方案。通過AI技術和數字孿生技術的深度融合，為能源系統提供了智能化、高效化、可靠的管理方案，助力能源行業的數字化轉型。
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小結
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AI正賦予儲能系統自主決策、動態適應與持續進化的能力。這種變革不僅體現在技術層面，更推動儲能產業從設備供應商向能源服務商的角色轉型，為新型電力系統構建提供了從物理儲能到智慧能源的關鍵躍遷路徑。隨著AI技術與儲能場景的融合不斷深化，未來儲能系統將真正成為能源互聯網的智能節點，在“雙碳”目標實現過程中釋放出更大的價值潛能。