万亿储能产业变天!AI成破局关键,这些企业已布局
在当今全球能源转型的大潮中,储能产业正逐步从政策的温室迈向市场的竞技场,迎来市场化转型的关键时刻。
随着“136号文”的出台,标志着强制配储时代的终结,储能产业正式开启了由政策驱动向市场主导的历史性转变。与此同时,“394号文”提出的2025年底前电力现货市场全覆盖目标,更是为我国电力市场改、革按下了加速键。在此背景下,储能产业的竞争态势愈发激烈,技术创新的方向也在悄然生变,AI与储能的深度融合正成为塑造行业未来的关键力量。
储能产业的转型与挑战
当前,储能产业正处于前所未有的发展机遇期。全球范围内,随着可再生能源的快速发展,储能系统的需求呈现出爆发式增长。然而,机遇总是与挑战并存。在储能市场高速增长的同时,价格战日益激烈,许多储能企业面临着增收不增利的困境。如何在激烈的市场竞争中脱颖而出,成为摆在储能企业面前的一道难题。
果某科技,这家成立于年的储能新锐,为我们提供了一个值得借鉴的范例。较初,果某科技主要聚焦于欧洲户用储能市场,凭借精细准确的市场定位和出色的产品性能,迅速在欧洲市场站稳脚跟。随着国内储能市场的崛起,果下科技及时调整战略,同时布局国内外两大市场,实现了业绩的快速增长。然而,果某科技也深刻意识到,单纯的价格竞争无法支撑企业的长远发展,必须寻求技术创新和差异化竞争。于是,果下科技将目光投向了“AI+储能”战略,希望通过人工智能技术的引入,重塑储能系统的价值链,提升产品的竞争力。
AI赋能储能:技术创新与价值重塑
AI与储能的深度融合,正在全方面重塑储能行业的价值链。从电池技术的迭代升级,到电力交易的智能调度,再到储能系统的运维优化,AI技术正在储能产业链的各个环节发挥着变革性的作用。
在电池技术方面,AI技术的应用使得电池能量密度、充放电效率、循环寿命等关键指标实现了明显提升。例如,某某时代利用AI材料智能设计算法,90天内即可完成材料筛选与闭环验证,较大缩短了电池的研发周期。在电力交易领域,AI技术通过对市场价格、供需关系的精细准确预测,使得储能系统能够更高效地参与现货市场、辅助服务市场等,获取更大的收益。在储能系统的运维方面,AI技术通过深度学习算法,能够精确估计电池的荷电状态和健康状态,提前预警故障,降低运维成本,提高储能系统的整体效率。
果某科技作为业界率先实现储能系统解决方案、产品无缝云端整合并开发全景云平台的企业,已经在AI+储能领域取得了明显的成果。其开发的AI优化的系统和工具,如Safe ESS及Hanchu iESS,能够加强即时能源优化、预测性维护及决策流程,为客户提供更加智能化、高效化的储能解决方案。
面向未来的挑战与机遇
尽管AI+储能展现出巨大的潜力和价值,但其发展之路并非一帆风顺。数据孤岛、产业协同难度、高昂的建设和运营成本、数据安全隐患等问题,都是AI+储能领域亟待解决的关键挑战。为了应对这些挑战,行业内外正在积极探索破局之道。技术层面,推动“AI+机理模型”的混合建模,提高AI模型的精度和可靠性;产业层面,建立跨企业的AI储能安全联盟,促进数据共享和产业协同;制度层面,探索“沙盒监管”模式,为AI+储能技术的创新提供宽松的政策环境。
展望未来,随着AI技术的不断发展和创新,其与储能行业的融合将更加深入和普遍。AI+储能将成为储能产业下一个竞争高地,指引行业向更高层次、更高质量的发展阶段迈进。对于储能企业而言,只有紧跟时代步伐,积极拥抱AI技术,才能在激烈的市场竞争中立于不败之地,抢占储能产业的价值蓝海。