今年开年，AI把资本市场吓坏了。更准确地说，是把之前资本都青睐的轻资产们都带崩了。

只要出现一个“AI颠覆XX行业”的标题，就代表着股市的一个闪崩。

这其中的异类，就是高盛提出的“HALO”资产。

HALO的意思是：Heavy Assets（重资产），Low Obsolescence（低淘汰）.

说白了，就是AI难以轻易取代的行业。

有趣的是，储能电站其实就是一款非常典型的HALO资产。

随着强制配储政策退出历史舞台，储能电站不再只是满足并网要求的“合规设备”，而是一项需要精算回报的金融资产。

这也让AI+储能的故事，更加精彩。

因为以往，当提到AI，都有一个绕不去的问题：AI太贵了！

无论是算法工程师，还是服务器，都是一笔天价开销，但储能又是一个对成本极其敏感的行业。所以“抠门”的储能公司们更多是讲讲故事，不是真金白银的投入。

但是，如今的储能电站，赚不赚钱，已经和AI够不够聪明，画上了等号。

那么，AI到底是如何与储能结合，实实在在地提升储能电站的收益的呢？

带着这个核心问题，我们近期和业内很多公司做了深度的交流，试图拨开所有营销包装的概念迷雾，从运营和运维两大最务实的战场，系统拆解AI在储能领域真正跑通的商业逻辑、落地路径和真实收益。

01

AI的第一战场：电力交易

储能电站作为资产，它的收入天然分成几层：

最下层是容量补偿的制度性兜底；中间是调频等辅助服务，规则明确；最上面才是现货价差套利，赚的是波动的钱。

运营能力直接决定了电站的短期现金流，那么电力交易就是运营中最关键、也最复杂的博弈。

在没有AI的时代，储能电站的交易决策几乎完全依赖交易员的个人经验。

一个资深交易员需要每天盯着十几个屏幕，手动收集市场政策、电力调度、气象预报、用电需求等分散在数十个渠道的信息，然后凭借多年的经验做出判断，给出一个大致的充放电计划。

这种模式的局限性在市场化时代被无限放大。电力市场的价格受太多因素影响：政策调整、极端天气、突发事故、工业用电高峰，任何一个变量的微小变化，都可能导致电价在15分钟内出现数倍的波动。

一个判断失误，就可能让电站一天的收益化为乌有。

AI的核心价值，正是把这种"模糊预判"变成"精准量化"。

我们深度采访了远信储能的软件高级产品经理黄赫，她以南方某省一个储能电站典型交易日的完整交易链路，向我们解释了AI在各个环节的关键作用：

• 在交易日前两天，AI会结合气象模型与市场供需模型，以及场站的数据，预测交易日前一天的96时段节点电价。

• 随后系统会根据节点电价，容量租赁策略、中长期合约履约、设备运行边界条件等，捕捉套利空间，生成96时段申报策略曲线。

• 策略曲线生成当晚自动下发至能量管理系统（EMS）进行技术边界校核，验证场站硬件调节能力与策略的匹配度，校核通过后自动生成标准化申报文件。

• 这全程都不需要人工参与，交易员只需要最终审核，一键导入交易系统即可完成申报。

• 交易日前一天，系统会根据实时滚动更新的市场信息对策略进行动态调整，通过优化交易时段和出力曲线进一步挖掘增量收益空间。

•交易日结束后，系统会对预测偏差、策略执行效果进行归因分析，根据分析结果调整AI算法模型。

远信储能AI系统自主决策链路

而这一切，正是依赖远信储能的RelyEZ OS储能生态系统。

通过“基于云-边-端全栈自研软件矩阵+ AI智能体赋能“的全栈架构，远信储能构建了以EnergyNexusAI为核心技术引擎的数智飞轮。这不再仅仅是数据的堆砌，而是通过“预测→决策→执行→复盘”的闭环，实现资产的持续增值。

RelyEZ OS储能生态系统

AI和传统纯人工的电力交易相比，最大的优势在于构建了一个动态的不断进化的闭环。

首先，是大量数据的整合与获取。

从国家和地方的市场政策变化，到电站的历史运行数据，这些维度不同的海量数据，都成为决策和模型训练的重要养料。

其次，是精准预测能力。

以远信储能为例，其AI系统采用了多模态模型并行预测的技术路线，同时运行20多种不同的算法模型。系统会动态评估每个模型的预测准确率，自动淘汰表现不佳的模型。

通过这种方式，系统能预测电价的整体趋势和波动幅度，日前电价的预测准确率可以达到80%以上，市场负荷预测准确率达到96%以上。

经实盘数据验证，远信储能的节点电价预测平均误差仅为0.011元/kWh，这一数据在行业内处于领先地位。

不仅如此，系统的核心优势在于其“自主决策”能力：从交易日D-2的日前节点电价联合推理，到D-2 22:30策略下发至边缘侧EnergyEMS进行毫秒级校核执行，全链路无人工干预，确保了策略执行的精准与合规。

最后，是交易完成后的复盘。这些环节共同构建了一个动态的闭环。

国内最早参与储能资产运营之一的融和元储同样探索颇深。去年，融和元储发布了“元储·海内经”操作系统，依托10GWh级的规模化运营基础，以“运营+”为牵引，将储能视为可持续优化、多网协同的能源节点。

通过嵌入虚拟AI调度、交易智能体，打造“平台支撑+场景分析+数据生成”三层架构，形成“数据驱动策略-策略优化运营-运营反哺生态”的价值闭环。

"很多人以为AI交易就是简单的算法预测，其实不是。"

远信储能软件高级产品经理黄赫向我们强调：

"真正有价值的AI系统，必须基于真实的电站运行数据。很多第三方公司如果没有在持运营资产，没有积累足够多的真实运行数据，他们做出来的交易系统，可信度其实并不高。"

02

AI+运维：从被动到主动

如果说运营是立马看得见的钱，那运维则是保障储能电站长期收益的基石。

一个百兆瓦级储能电站包含上万颗电芯，用人去追踪每颗电芯的衰减、内阻变化、温度异常，几乎是不可能的任务。

目前，大量的储能企业在运维侧都有AI的布局：

远信储能推出的EnergyOMS远信云运维平台覆盖生产数据监控、故障告警、值班巡检管理、设备健康等核心环节，实现储能电站运维全过程数字化、智能化、可量化管理，运维人工成本可降低30%–50%，运维效率整体提升可达60%，设备故障停机时长减少20%。

海博思创推出了超级运维助手“海博精灵HyperGenie”，基于国产开源通用大模型和私域储能领域知识库进行设计开发的专属智能体，提供精准故障定位、多场景操作指导、灵活数据分析探索等运维辅助服务。

阳光电源PowerDoctor智能运维平台，搭载AI大模型，可以做到30+故障极早预警、根因定位准确率99%，内置AI助手，不仅能一问即答，还能自主训练，降低99%非计划外停机，提升运维效率92%。

海博思创海博精灵HyperGenie

AI在运维方面的优势非常明显。

传统的运维模式是"坏了再修"，运维人员需要定期巡检，发现问题后再进行维修更换，不仅成本高昂，而且存在很大的安全隐患。

而AI通过在电池簇、PCS、BMS等关键设备上部署大量传感器，实时采集温度、电压、电流、内阻等数百项运行参数，然后通过机器学习算法分析这些数据，可以提前24-72小时预警潜在的故障风险。

不过，一个略显尴尬的行业现状是，真正愿意在这方面投入大量资源的公司并不多。

"现在整个行业的趋势还是收益优先。"黄赫坦言，"AI的投入成本非常高，电池健康预测带来的收益是长期的、隐性的。"

但从电站安全和长期投资的角度来看，忽视电池健康管理的代价是巨大的。

储能电站的投资回收期通常在10到20年，在这么长的时间跨度里，投资者需要做全生命周期的收益测算，还要考虑设备的折旧率，这些都是成本，只有扣掉这些成本之后才是真正的利润空间。

如果在前期为了追求短期的高收益，不考虑电池的损耗，制定过于激进的充放电策略，那么后期的收益可能会锐减，甚至可能导致整个项目亏损。

更重要的是，电池故障是储能电站最大的安全隐患，一旦发生热失控，造成的损失将无法估量。

03

从实验室到电站，AI落地见效

没有在实际应用中历练的AI，终究是空中楼阁。

算法再精妙，如果无法适配真实电站的运行数据、不同电力市场的交易规则、各地电网的调度习惯，就只是纸上谈兵。

幸运的是，过去两年，AI在储能领域已从概念走向落地。

国内市场中，头部企业的AI应用已形成规模化落地，覆盖大型储能集群、共享储能电站等多种场景，成效显著。

远景能源的“天机”气象大模型与“天枢”能源大模型，在内蒙古赤峰绿色氢氨项目稳定运行超27个月。

在江苏盐城独立储能电站的电力现货市场中，14天AI交易收入比行业平均水平高出54.2%；景怡查干哈达储能电站全系搭载远景AI储能系统，项目一次性通过电网“三充三放”验证；其AI技术还应用于腾讯全球首个100%绿电直供数据中心。

远景景怡查干哈达储能电站

双登集团联合大连化物所推出的"AI智眸系统"，已在中广核湖北、新疆三塘湖等多个大型项目落地。该系统能提前24小时以上预警电池故障，准确率超95%，将原本需要几小时的故障排查压缩至分钟级，运维效率提升近80%，同时通过智能均衡管理将电池组单体电压差控制在5毫伏以内。

远信储能参与运营及托管储能资产超过3.5GWh，在项目实践中，其日前电价预测准确率可达85%。通过多市场并行优化策略，成功帮助客户实现了 月环比20%的收益提升，将储能从“合

规设备”真正转化为高回报的“优质金融资产”。

远信储能云南永仁300MW/600MWh项目

海外市场方面，AI应用同样成果丰硕。

华为AI-EMS4.0系统落地丹麦最大132MWh储能项目，据公开信息显示，优化后的充放电策略使峰谷套利收益提升15%-20%。

其在巴西亚马逊州微电网项目中，通过AI技术确保弱电网条件下的稳定运行，保障当地24个社区的能源供应。

阳光电源为比利时、乌兹别克斯坦、澳大利亚坎德丁（Cunderdin）混合光伏+储能项目、智利BESS del Desierto 880MWh独立储能电站等项目，搭载了智慧运营管理平台，通过AI算法实现电网频率快速响应、负荷预测与收益最大化运营。

宁德时代则将AI电池管理系统输出至英国、阿根廷，适配不同国家电力市场环境，助力项目实现长期稳定盈利。

谈到未来，黄赫认为，AI在储能行业的应用会越来越垂直化和轻量化。

"未来可能会出现一些更专注于细分领域的AI产品，用更高效、更低成本的方式解决特定问题。甚至以交互窗口的形式去辅助用户。"

04

结语

回到开头那个问题：为什么储能电站能在“AI颠覆一切”的恐慌中，成为那个逆势而上的“HALO”资产？

答案或许就是因为——当储能真正开始拥有资产属性，AI的价值才开始凸显。

过去，储能是重资产、低周转、回报模糊的成本项；如今，AI让每一度电的买卖变得精准，让每一颗电芯的寿命变得可预测，让电站从“看天吃饭”变成“精算博弈”。

那些率先把AI融入血液的企业，正在用实打实的收益证明：储能的下半场，拼的不是谁的电池更便宜，而是谁的电站更聪明。

未来的储能电站，将不再是一排排沉默的白色集装箱，而是一个个会思考、会交易、会自我诊断的能源智能体。它们连接成网，与电网对话，与市场博弈，在每一次电价波动中捕捉价值。

这或许才是AI+储能最性感的想象空间：让每一度被存储的电，都拥有自己的“大脑”。