一、工商業儲能智慧化是發展趨勢
隨著各地大量工商業儲能投運，實際執行中更多關註的是如何實作能源的精細化、智能化、數碼化管理，AI賦能儲能系統的價值愈發凸顯。工商業儲能將進一步向「安全系統化、能控精細化、套用數智化」方向演進。目前大多數主流工商業儲能廠商基本都在推出硬件產品的同時研發了營運平台，但隨著工商業儲能專案大型化、電力交易市場的發展，對工商業儲能的智慧化水平也提出了更高要求，不僅僅是運維智能化，還要從設計、建設，到執行過程中的安全監測、能耗控制、排程交易策略等方面全流程智能化。工商業儲能是個重營運的行業，分時電價調整和電力市場改革都時刻牽動著工商業儲能的收益，在長達近十年甚至更長的營運過程中，需要根據不斷變換的電價、負荷情況智能調整。未來在負荷端尤其是工商業儲能賽道的競爭當中，源網荷儲一體化和虛擬電廠的發展一定是儲能企業未來破局的關鍵。去年以來，越來越多廠商釋出了「智慧工商業儲能」新品，在安全監測、電能量管理、排程和交易等多個方面強調「智能化」。
二、目前市場的工商業智慧化現狀
近日，陽光電源釋出了首款電芯預診斷系統iSolarBPS，以儲能智芯大模型為底座，可實作提前7天主動預警異常、運維提效30%。陽光電源PowerStack200CS工商業儲能搭載自研EMS智慧能量排程系統，采用融合深度學習和AI最優求解模型的En-grow演算法，快速生成最佳排程策略，較傳統EMS，收益可提升10%以上，此外還搭載了AI仿生熱平衡技術，輔電能耗降33%。工商業儲能專案逐漸大型化，大規模工商業儲能專案對器材的互動能力要求會更高，今年應該會有很多使用者提出全年平均使用效率和故障率上的新要求。匯川技術釋出的二代All-liqcool奧立庫全液冷智慧儲能一體機，搭載匯川工業生產能源管理平台InoFEMS，基於匯川在自動化和數碼化領域的積累，掌握電力現貨市場的電價預測模型和廠區用電的負荷預測模型，為用能企業提供最懂用電負荷工藝的數碼能源解決方案。數碼化技術能有效提升儲能與電網的互動能力。以數碼化+儲能為戰略方向的弘正儲能近期推出了搭載D-Galaxy智慧儲能雲平台的D-Cube系列智慧儲能液冷一體櫃，實作智慧化運維，支持虛擬電廠、並/離網執行多種模式。
三、如何打造智慧化工商業儲能
打造智慧工商業儲能需要從多個方面進行綜合考慮和實施，以下是一些關鍵步驟和策略：
1. 明確智慧儲能的目標和需求：首先，需要明確智慧儲能的具體目標和需求。這包括提高能源利用效率、降低營運成本、增強系統可靠性和安全性、最佳化能源管理等方面。透過明確目標和需求，可以為後續的規劃、設計和實施提供指導。
2. 選擇合適的儲能技術和器材：根據實際需求，選擇合適的儲能技術和器材。目前，常見的儲能技術包括鋰離子電池、鉛酸電池、超級電容器等。在選擇時，需要考慮技術成熟度、經濟性、安全性、壽命等因素。同時，要確保所選器材符合相關標準和規範，具有穩定的效能和可靠的質素。
3. 建立智能化的監控和管理系統：建立智能化的監控和管理系統是智慧儲能的核心。透過安裝傳感器和采集器材，即時監測儲能系統的執行狀態和關鍵參數，如溫度、電壓、電流等。利用大數據和人工智能技術，對監測數據進行分析和處理，實作故障預警、效能最佳化、能源管理等功能。同時，要確保系統的安全性和穩定性，防止數據泄露和非法存取。
4. 實作與電網和其他能源器材的聯動：智慧儲能系統需要與電網和其他能源器材進行聯動，實作能源的均衡排程和最佳化利用。透過與電網的互動，可以實作峰谷調節、需求側響應等功能，降低用電成本和提高能源利用效率。同時，還可以與其他能源器材（如光伏、風電等）進行協同執行，實作多能互補和微電網執行。
5. 加強技術研發和創新：持續的技術研發和創新是智慧儲能發展的關鍵。透過深入研究儲能材料的效能、探索新型儲能結構和技術路徑、提高儲能密度和安全性等方面，為智慧儲能的發展提供強大的技術支撐。同時，要加強與高校、科研機構等的合作，推動產學研用深度融合。
6. 建立完善的政策體系和市場機制：政府應出台相關政策，支持智慧儲能的發展。這包括提供資金補貼、稅收優惠等激勵措施，鼓勵企業加大研發投入和套用力度。同時，要建立完善的市場機制，推動儲能服務市場的開放和競爭，形成多元化的能源服務體系。
7. 加強人才培養和團隊建設：智慧儲能的發展需要高素質的人才支撐。要加強人才培養和團隊建設，培養一批具備跨學科知識和創新能力的專業人才。同時，要建立完善的人才培養機制和激勵機制，吸引更多的人才投身於智慧儲能事業。
綜上所述，打造智慧工商業儲能需要從多個方面進行綜合考慮和實施。透過明確目標和需求、選擇合適的儲能技術和器材、建立智能化的監控和管理系統、實作與電網和其他能源器材的聯動、加強技術研發和創新、建立完善的政策體系和市場機制以及加強人才培養和團隊建設等方面的努力，可以推動智慧工商業儲能的發展和套用。
打造智慧工商業儲能不是一蹴而就的，需要結合目前實際大量投運的工商業儲能系統，收集系統的完整執行數據，有了執行數據的基礎，才給機器學習等AI手段提供了基礎的數據支撐，讓工商業儲能的智慧化變得可行和經得起驗證。
