一、工商业储能智慧化是发展趋势
随着各地大量工商业储能投运，实际运行中更多关注的是如何实现能源的精细化、智能化、数字化管理，AI赋能储能系统的价值愈发凸显。工商业储能将进一步向「安全系统化、能控精细化、应用数智化」方向演进。目前大多数主流工商业储能厂商基本都在推出硬件产品的同时研发了运营平台，但随着工商业储能项目大型化、电力交易市场的发展，对工商业储能的智慧化水平也提出了更高要求，不仅仅是运维智能化，还要从设计、建设，到运行过程中的安全监测、能耗控制、调度交易策略等方面全流程智能化。工商业储能是个重运营的行业，分时电价调整和电力市场改革都时刻牵动着工商业储能的收益，在长达近十年甚至更长的运营过程中，需要根据不断变换的电价、负荷情况智能调整。未来在负荷端尤其是工商业储能赛道的竞争当中，源网荷储一体化和虚拟电厂的发展一定是储能企业未来破局的关键。去年以来，越来越多厂商发布了「智慧工商业储能」新品，在安全监测、电能量管理、调度和交易等多个方面强调「智能化」。
二、目前市场的工商业智慧化现状
近日，阳光电源发布了首款电芯预诊断系统iSolarBPS，以储能智芯大模型为底座，可实现提前7天主动预警异常、运维提效30%。阳光电源PowerStack200CS工商业储能搭载自研EMS智慧能量调度系统，采用融合深度学习和AI最优求解模型的En-grow算法，快速生成最佳调度策略，较传统EMS，收益可提升10%以上，此外还搭载了AI仿生热平衡技术，辅电能耗降33%。工商业储能项目逐渐大型化，大规模工商业储能项目对设备的交互能力要求会更高，今年应该会有很多用户提出全年平均使用效率和故障率上的新要求。汇川技术发布的二代All-liqcool奥立库全液冷智慧储能一体机，搭载汇川工业生产能源管理平台InoFEMS，基于汇川在自动化和数字化领域的积累，掌握电力现货市场的电价预测模型和厂区用电的负荷预测模型，为用能企业提供最懂用电负荷工艺的数字能源解决方案。数字化技术能有效提升储能与电网的交互能力。以数字化+储能为战略方向的弘正储能近期推出了搭载D-Galaxy智慧储能云平台的D-Cube系列智慧储能液冷一体柜，实现智慧化运维，支持虚拟电厂、并/离网运行多种模式。
三、如何打造智慧化工商业储能
打造智慧工商业储能需要从多个方面进行综合考虑和实施，以下是一些关键步骤和策略：
1. 明确智慧储能的目标和需求：首先，需要明确智慧储能的具体目标和需求。这包括提高能源利用效率、降低运营成本、增强系统可靠性和安全性、优化能源管理等方面。通过明确目标和需求，可以为后续的规划、设计和实施提供指导。
2. 选择合适的储能技术和设备：根据实际需求，选择合适的储能技术和设备。目前，常见的储能技术包括锂离子电池、铅酸电池、超级电容器等。在选择时，需要考虑技术成熟度、经济性、安全性、寿命等因素。同时，要确保所选设备符合相关标准和规范，具有稳定的性能和可靠的质量。
3. 建立智能化的监控和管理系统：建立智能化的监控和管理系统是智慧储能的核心。通过安装传感器和采集设备，实时监测储能系统的运行状态和关键参数，如温度、电压、电流等。利用大数据和人工智能技术，对监测数据进行分析和处理，实现故障预警、性能优化、能源管理等功能。同时，要确保系统的安全性和稳定性，防止数据泄露和非法访问。
4. 实现与电网和其他能源设备的联动：智慧储能系统需要与电网和其他能源设备进行联动，实现能源的均衡调度和优化利用。通过与电网的互动，可以实现峰谷调节、需求侧响应等功能，降低用电成本和提高能源利用效率。同时，还可以与其他能源设备（如光伏、风电等）进行协同运行，实现多能互补和微电网运行。
5. 加强技术研发和创新：持续的技术研发和创新是智慧储能发展的关键。通过深入研究储能材料的性能、探索新型储能结构和技术路径、提高储能密度和安全性等方面，为智慧储能的发展提供强大的技术支撑。同时，要加强与高校、科研机构等的合作，推动产学研用深度融合。
6. 建立完善的政策体系和市场机制：政府应出台相关政策，支持智慧储能的发展。这包括提供资金补贴、税收优惠等激励措施，鼓励企业加大研发投入和应用力度。同时，要建立完善的市场机制，推动储能服务市场的开放和竞争，形成多元化的能源服务体系。
7. 加强人才培养和团队建设：智慧储能的发展需要高素质的人才支撑。要加强人才培养和团队建设，培养一批具备跨学科知识和创新能力的专业人才。同时，要建立完善的人才培养机制和激励机制，吸引更多的人才投身于智慧储能事业。
综上所述，打造智慧工商业储能需要从多个方面进行综合考虑和实施。通过明确目标和需求、选择合适的储能技术和设备、建立智能化的监控和管理系统、实现与电网和其他能源设备的联动、加强技术研发和创新、建立完善的政策体系和市场机制以及加强人才培养和团队建设等方面的努力，可以推动智慧工商业储能的发展和应用。
打造智慧工商业储能不是一蹴而就的，需要结合目前实际大量投运的工商业储能系统，收集系统的完整运行数据，有了运行数据的基础，才给机器学习等AI手段提供了基础的数据支撑，让工商业储能的智慧化变得可行和经得起验证。
