面向零碳能源的智慧工商业储能系统-提升了锂电工商业储能系统的运行效率

以锂电储能技术为主的工商业储能是平抑可再生能源功率波动、改善电网供需平衡的重要支撑，对实现工商业零碳能源具有重要意义。本案例将人工智能与锂电储能系统深度耦合，通过跨域智能融合、全景信息感知、多级安全互联等创新技术，搭建智慧工商业储能系统，提升工商业储能的经济性、稳定性和安全性，助力能源绿色低碳转型。案例通过AI赋能，创新了工商业储能系统的运行方式、盈利模式、安全管理方法，显著提升了锂电工商业储能系统的运行效率。案例技术已完成人工智能大模型的开发和配套储能系统产品的研制，目前已确定多个工商业储能项目并即将落地实施。通过前期产品认证检测，各项性能指标均明显优于传统同类产品，应用前景广阔。

在现行工商业电价的机制下，G峰负荷的额外成本以G电费的形式传递给用户，通过减少短时间内负荷G峰峰值降低电费，可在工商业用户侧配置储能调控需量，提G用户收益。此外，辅助服务、补贴、隔墙售电、限电等政策的出台，也推动了市场对工商业储能的需求。工商业储能在推广应用过程中普遍存在收益、运维、安全三大难题，其主要原因是缺少G效智能的管理控制系统。将AI技术与工商业储能相耦合，构建智慧工商业储能系统，可以通过模型预测、自主学习等方式优化储能电力交易策略，对设备进行智能化和精细化运维，对储能系统进行自主安全管理。随着新能源装机容量的逐年攀升和能源数字化水平的不断提G，对AI赋能的智慧工商业储能系统具有巨大的需求。

本案例面向工商业L域的零碳能源供给，将人工智能与锂电储能系统深度耦合，赋能储能系统全生命周期中的容量配置、需求响应、协同调度、安全管理等环节，通过跨域智能融合、全景信息感知、多级安全互联等创新技术，提升工商业储能的经济性、稳定性和安全性，助力能源绿色低碳转型。

在跨域智能融合方面，将人工智能引入储能系统末梢，针对工商业储能在源网荷侧的差异化储能需求，建立储能系统、用户需求、能源市场之间的映射关系，基于人工智能大模型，制定峰谷套利、电力辅助等运营策略，为储能系统用户创造佳的经济效益。

在全景信息感知方面，建立了以智能传感测量为数据来源，以多参数协同感知为实现目标的储能系统全景感知体系。基于电网波动、负载变化、天气播报等源信息，响应储能系统上下游的数据传感、资源协同、工况响应等需求，及时调整储能系统的运行参数和充放电策略，大化发挥储能系统的运行性能，保障储能系统的稳定性。

在多级安全互联方面，构建了覆盖多体系、多场景、多要素互联，融合动静态指标的储能安全评价控制体系，开发了“电芯-模组-电池包-电池簇-储能柜”的五级储能系统安全防护技术。按照“算法预测-提前预警-逐级响应”的联动控制策略，通过人工智能对电芯温度变化趋势、可燃气体浓度阈值等关键安全参数进行自主学习，优化调控机制。

人工智能对锂电工商业储能系统的深度赋能，为工商业储能系统的运行方式、运行模式和安全管理带来了变革性的影响。可以有效解决传统工商业储能系统面临的盈利模型单一、需求响应滞后、安全管理繁乱等问题，显著提升锂电工商业储能系统的运行效率，更有效的助力双碳目标实现。

本案例技术已完成人工智能大模型的开发和配套储能系统产品的研制，目前已确定多个工商业储能项目并即将落地实施。通过前期产品认证检测，各项性能指标均明显优于传统同类产品，应用前景广阔。

本案例通过AI赋能开发的智慧工商业储能系统具有智能化、G效率、G安全的特点，可通过机器自主学习不断提升储能系统对电网和负载的适应能力，优化储能系统的管理控制方法。与传统工商业储能系统相比，智能化调度储能系统电量可提升20%以上的储能系统利用率，创造对应规模的经济价值；智能化运维可降低储能系统50%的人工运维成本；智能化安全管理可将储能电芯温差控制在2℃以下，系统使用寿命提升10%。本案例技术水平总体处于国内L先地位，具有较好的经济效益；智慧工商业储能系统提升了新能源的利用率，降低了碳排放，社会效益显著。