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構(gòu)網(wǎng)型儲(chǔ)能為算電融合筑牢電力支撐

來(lái)源：中國(guó)電力報(bào) 時(shí)間：2026-09-02 16:32

　　今年，國(guó)家圍繞AI與能源融合的動(dòng)作密集而明確：國(guó)務(wù)院就統(tǒng)籌能源安全和綠色低碳轉(zhuǎn)型開(kāi)展專題學(xué)習(xí)，明確儲(chǔ)能領(lǐng)域布局方向；4月8日，國(guó)家發(fā)展改革委、國(guó)家能源局等四部門聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于促進(jìn)人工智能與能源雙向賦能的行動(dòng)方案》（以下簡(jiǎn)稱《行動(dòng)方案》），首次從國(guó)家戰(zhàn)略層面為AI與能源關(guān)系定調(diào)，AI不再只是“耗能大戶”，更要成為能源轉(zhuǎn)型的“加速器”；5月底，國(guó)家能源局隨即啟動(dòng)“人工智能+能源”高價(jià)值場(chǎng)景試點(diǎn)申報(bào)。政策信號(hào)密集釋放之下，一個(gè)值得行業(yè)深挖的命題浮出水面：AI與能源如何真正實(shí)現(xiàn)雙向賦能？綠電直連讓能源走向算力，AI智驅(qū)讓智能走進(jìn)能源，構(gòu)網(wǎng)型儲(chǔ)能又將扮演什么角色？

　　AI需綠電穩(wěn)定支撐

　　人工智能正成為全社會(huì)用電量增長(zhǎng)的主要引擎。截至2025年底，全國(guó)在用算力基礎(chǔ)設(shè)施的機(jī)架數(shù)超過(guò)1373萬(wàn)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架，總用電量達(dá)到1960億千瓦時(shí)，占全社會(huì)用電量的1.9%，同比增長(zhǎng)18.1%。與以往漸進(jìn)式增長(zhǎng)的傳統(tǒng)負(fù)荷不同，AI算力負(fù)荷具有爆發(fā)式、高密度、地域集中的特點(diǎn)，正在改寫(xiě)電網(wǎng)規(guī)劃的負(fù)荷曲線。2026年，“算電協(xié)同”首次寫(xiě)入政府工作報(bào)告，綠電直供數(shù)據(jù)中心已在寧夏中衛(wèi)、內(nèi)蒙古和林格爾等地相繼落地。AI的用能問(wèn)題，已經(jīng)從行業(yè)話題上升為國(guó)家議題。

　　更重要的是，AI數(shù)據(jù)中心對(duì)供電的要求極為嚴(yán)苛。算力負(fù)載呈脈沖式波動(dòng)、瞬間沖擊大，對(duì)供電可靠性與電能質(zhì)量的要求遠(yuǎn)高于普通負(fù)荷。而AI算力所倚重的綠電，以風(fēng)電、光伏為主，出力具有隨機(jī)性與間歇性，受氣象條件影響明顯。綠電的這種波動(dòng)特征，與AI算力負(fù)荷對(duì)供電的高要求之間存在不匹配，需要相應(yīng)的調(diào)節(jié)資源加以彌補(bǔ)。新能源高比例接入帶來(lái)的系統(tǒng)低慣量、弱支撐特征，則進(jìn)一步放大了這一矛盾。

　　能夠承擔(dān)這一調(diào)節(jié)作用的，正是儲(chǔ)能，尤其是構(gòu)網(wǎng)型儲(chǔ)能。它既能平抑新能源出力波動(dòng)，又能主動(dòng)建立和支撐電壓頻率，正在成為AI數(shù)據(jù)中心供電的重要支撐。構(gòu)網(wǎng)型儲(chǔ)能由此從輔助調(diào)節(jié)資源，逐步走向支撐AI算力供電的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

　　感知、決策、執(zhí)行三環(huán)破阻

　　高比例新能源大規(guī)模接入電力系統(tǒng)，系統(tǒng)運(yùn)行工況日趨復(fù)雜，傳統(tǒng)調(diào)控技術(shù)鏈條在感知、決策、執(zhí)行三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)遭遇現(xiàn)實(shí)瓶頸。

　　感知之困，在于看不清。新能源出力隨機(jī)性、間歇性強(qiáng)，變化快且難預(yù)測(cè)，電網(wǎng)對(duì)系統(tǒng)真實(shí)狀態(tài)的感知能力不足，對(duì)新型擾動(dòng)的識(shí)別存在滯后，“黑盒化”問(wèn)題較為突出。

　　決策之困，在于定不準(zhǔn)。電網(wǎng)運(yùn)行決策依賴經(jīng)驗(yàn)和預(yù)案，多臺(tái)儲(chǔ)能的功率分配依賴簡(jiǎn)單均分，缺乏在安全、損耗、壽命、收益等多重約束下實(shí)時(shí)優(yōu)化決策的能力。系統(tǒng)越復(fù)雜，經(jīng)驗(yàn)與預(yù)案越力不從心。

　　執(zhí)行之困，在于跟不上?？刂茀?shù)多采用離線固定整定、單機(jī)思維，上層決策與底層執(zhí)行相互割裂。即便有了好的決策，也未必能落到底層設(shè)備的實(shí)時(shí)執(zhí)行上。

　　感知、決策、執(zhí)行是一個(gè)完整的“信息—決策—行動(dòng)”鏈條：看不清，就定不準(zhǔn)；定不準(zhǔn)，就執(zhí)行不到位。傳統(tǒng)方法恰恰是在這三個(gè)環(huán)節(jié)同時(shí)遇到困難，而這正是人工智能可以發(fā)揮優(yōu)勢(shì)的領(lǐng)域。AI與能源的雙向賦能，落點(diǎn)在于“智驅(qū)”。AI智驅(qū)可分為兩個(gè)層級(jí)：系統(tǒng)級(jí)面向電網(wǎng)整體，做調(diào)度決策與穩(wěn)定控制；裝備級(jí)面向具體設(shè)備，讓儲(chǔ)能看得準(zhǔn)、分得合理、變得快?？吹脺?zhǔn)，就是在電網(wǎng)擾動(dòng)發(fā)生時(shí)，針對(duì)隨機(jī)變化的頻率、電壓、荷電狀態(tài)等信號(hào)，由AI動(dòng)態(tài)甄別關(guān)鍵信息，讓支撐強(qiáng)度隨擾動(dòng)大小自動(dòng)調(diào)整，擺脫一套參數(shù)適配全部工況的模式。分得合理，即面對(duì)集群運(yùn)行下各臺(tái)儲(chǔ)能在支撐責(zé)任、損耗、壽命與運(yùn)行收益上的客觀差異，摒棄簡(jiǎn)單均分的出力方式，借助博弈優(yōu)化等AI決策方法，在兼顧安全與效率的前提下實(shí)現(xiàn)各臺(tái)儲(chǔ)能各盡其責(zé)、協(xié)同出力。變得快，指依托強(qiáng)化學(xué)習(xí)、在線辨識(shí)等手段，推動(dòng)慣量、阻尼等參數(shù)由離線固定整定升級(jí)為隨工況在線自適應(yīng)，打通上層決策與底層執(zhí)行的閉環(huán)，讓支撐能力精準(zhǔn)作用于電網(wǎng)需要的時(shí)刻。看得準(zhǔn)、分得合理、變得快，共同構(gòu)成“感知—決策—執(zhí)行”完整閉環(huán)。AI讓儲(chǔ)能看得更準(zhǔn)、分配更合理、響應(yīng)調(diào)整更快，儲(chǔ)能則以更高質(zhì)量的主動(dòng)支撐回饋電網(wǎng)，為AI數(shù)據(jù)中心的穩(wěn)定供電兜底。AI向能源要電、要綠電、要穩(wěn)定電，能源向AI要感知、要決策、要智能，構(gòu)網(wǎng)型儲(chǔ)能正是這兩個(gè)方向交匯的支點(diǎn)。

　　打通設(shè)備側(cè)AI落地“最后一公里”

　　裝備級(jí)AI智驅(qū)要真正落地，關(guān)鍵還在智能研發(fā)平臺(tái)。需專注設(shè)備側(cè)AI自動(dòng)化研發(fā)鏈路：真正讓AI理解控制時(shí)序與實(shí)時(shí)約束，把控制策略和數(shù)學(xué)模型直接轉(zhuǎn)化為可編譯、可燒寫(xiě)、可運(yùn)行的代碼，貫通“策略設(shè)計(jì)—仿真驗(yàn)證—半實(shí)物驗(yàn)證—代碼生成—芯片部署”的完整鏈路，形成芯片級(jí)閉環(huán)，為設(shè)備側(cè)AI的落地提供研發(fā)平臺(tái)，縮短從算法到芯片的距離。

　　這與《行動(dòng)方案》強(qiáng)調(diào)的自主可控方向高度契合。算法、參數(shù)、測(cè)試數(shù)據(jù)留在企業(yè)或?qū)嶒?yàn)室內(nèi)部，國(guó)產(chǎn)化與本地化部署并舉，既守住數(shù)據(jù)安全底線，又降低AI研發(fā)平臺(tái)的建設(shè)門檻。對(duì)構(gòu)網(wǎng)型儲(chǔ)能而言，這意味著AI賦能真正從“能對(duì)話”走向“能交付”，落到控制器與變流器上，完成從“賦能工具”到“行業(yè)生產(chǎn)力”的“最后一公里”。

　　隨著AI算力需求高速增長(zhǎng)、新能源高比例發(fā)展、國(guó)家政策全面落地，構(gòu)網(wǎng)型儲(chǔ)能迎來(lái)AI與能源雙向賦能風(fēng)口，為新型電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行提供堅(jiān)實(shí)支撐。（作者系上海電力大學(xué)教授趙晉斌）

　　責(zé)任編輯：沈馨蕊