海博思创王劲松博士:储能正成为新型电力系统的“智能体”

2025年3月27日,第三届中国储能大会在京召开。北京海博思创科技股份有限公司人工智能科学家王劲松博士在大会上分享了他对新型储能智能化技术的深入见解。他指出,数智化正成为推动储能系统安全、高效运行,全面支撑电力市场、新能源和电网协同发展的核心动力。

王劲松博士表示,随着“136号文”明确新能源全面进入电力市场,并取消强制配储要求,储能行业迎来了前所未有的发展机遇。2024年,全国新能源装机容量已达14.5亿千瓦,国家电网营业区内,储能系统已协助新能源消纳电量210亿千瓦时,占新能源总电量的1.4%。未来,随着新能源并网比例不断提高,电网的调峰调频能力与市场的平衡机制将面临更大压力,储能的价值愈发凸显。

然而,电网和市场的双重波动也对储能系统提出了更高要求。在安全运行、精准交易与高效调控等方面,储能系统需具备更强的智能能力。面对高度随机性、非线性、多维复杂场景,人工智能成为应对挑战、实现价值释放的关键技术支撑。

1. 安全运行:打造可预测、可诊断的健康系统

海博思创通过25GWh、超300个项目的工程实践,构建了耦合储能系统机理的数字化模型,融合AI算法优化产品设计并在现场验证闭环效果。通过部署轻量化AI算法,在站端实现数据质量把控,降低数据采集与分析成本。系统支持400+健康评估指标,实现全方位状态监测、早期预警、故障定位、辅助检修,大幅提升运维效率与系统安全性。

2. 精准交易与决策:收益最大化

借助多模态数据融合,包括空间网格气象、电网信息、历史与日前电价数据等,海博思创构建了高精度电价预测模型,预测精度较竞品平均提升10%。在此基础上,结合系统运行约束、容量特性与非线性因素,智能制定交易策略并动态评估收益,实现效益最大化。实际结果表明,AI决策带来的交易利润较人工操作提升达30%。

3. 高效实时调控:实现电网稳定与能效最优的协同控制

通过本地部署稀疏化微分神经网络(DNN)与强化学习(RL)结合的模型,动态模拟电网与储能系统的交互关系。配合多目标联合优化和在线自适应控制算法,系统可基于秒级数据流实现对电芯状态、电价波动与能效之间的协同控制,保障储能系统在全生命周期内的性能最优,满足电力系统对稳定性的严苛要求。

王劲松博士强调,新型储能系统正从“电能搬运工”向具备“洞察力、记忆力、推理力与行动力”的智能个体演进。这一“智能体”既能够整合运行数据、市场电价、天气预测等多源信息,实现动态感知与目标规划;又类似RAG架构,能在决策中实时检索外部信息(如最新电价、电网负荷),并结合内部知识(如设备寿命、电芯特性与经济模型)作出综合判断并联动执行,输出稳定、高效、低成本的电力服务。

“‘万物并作,吾以观复’。面对市场、电网、本体等多维状态,新型储能不再只是被动响应,而是主动参与博弈;不再只是电网的补充力量,更是价值创造者。”王劲松博士总结道,“在市场驱动与AI赋能的共同作用下,储能正成为新型电力系统不可或缺的支撑性要素。”