2025年，人工智能（AI）持续爆火，AI如何在储能系统全生命周期管理技术发挥作用？

在3月19日举办的OFweek2024（第四届）储能技术与应用高峰论坛上，林洋储能CTO曾繁鹏博士在《基于AI的储能系统全生命周期管理技术》分享其看法，为我们揭示了基于 AI 的储能系统全生命周期管理技术的深刻洞察与创新实践，为行业未来发展指明了方向。

曾繁鹏博士开篇便点明了此次分享的核心——AI 与储能系统全生命周期管理的深度融合。在 AI 浪潮下，林洋储能两年前便开启应用探索，将 AI 赋能储能系统运营全过程，旨在提升系统收益、安全性与可靠性，实现从产品设计到运营的全方位优化。

在储能系统全生命周期管理中，林洋储能尤为看重后期运营收益，将其作为产品设计的出发点与落脚点。公司不仅设计生产储能系统，更涉足储能项目投资运营，今年年初 136 号文件的发布，使他们坚信运营收益将在未来凸显，运营好的项目将收获更丰厚回报。

曾繁鹏博士深入剖析了储能在运营过程中的六大特点。安全性是首要关注点，尽管行业在安全方面已取得进步，但长期运营中，电芯不一致性带来的过磅及热失控风险依旧不容小觑。在收益层面，单一的调峰模式难以满足全生命周期收益需求，需整合调频、调峰及未来电力市场等多渠道收益。为实现这一目标，林洋储能依托运营的 4 个 GWh 储能电站，收集海量数字化信息，发现前期依赖 BMS 或 EMS 的数据处理已无法适配电芯内部状况诊断需求，必须借助人工智能算法等新手段集成至系统。

在系统架构创新上，林洋储能对比算式方案与集中式方案，选择更适配储能系统集成后充放电能力优化的算式方案，有效化解电芯运营不一致性难题。同时，构建包含边缘计算终端的核心设备体系，在直流舱布置终端处理电芯大量数据底层分析，并将故障电芯、安全隐患电芯数据上传 EMS，为运维提供精准指导。通过集成核心算法至电源计算终端，实现安全预测、健康状况分析预测，云平台则展示运营讲解系统解决方案。

数字化转型是林洋储能的另一大亮点。他们打通电芯出厂到后期运营的数据链，与亿纬合资建立电芯厂平台，获取电芯数据，并在派克制造系统组装过程中，集成全省生产 max 数据至 EMS 平台，保障数据准确性与全产业链数字化运营。

在运维优化方面，林洋储能打造集成运维指导与运营优化策略的服务人工智能优化平台，借助辅助检测设备提升现场数据精度，解决内部检测难题，降低运维成本与工作量。他们还前瞻性地关注后运维市场，借鉴风电市场经验，挖掘更大盈利空间。

AI 在储能领域的应用广泛，林洋储能在工商业储能中积极探索越位策略优化等尝试性工作，以应对工商业储能灵活的控制模式与复杂多样的最优控制目标需求。

林洋储能还构建了名为 S2 的云平台，实现部分项目远程展示运维及数据中转，确保运维及时性。其在内蒙古、新疆、安徽等地的多个大型储能项目，已成为 AI 融合数字化储能解决方案的典范，如内蒙古 180MWh、新疆阿图什 400MWh、安徽五河 1.08GWh 储能系统等，均采用液冷或风冷系统，计划于 2024 年并网，充分展现其技术方案在不同场景下的适配性与优越性。

林洋储能致力于成为全球智能电网、新能源、储能领域一流的产品和运营服务商。曾繁鹏博士的分享，全方位呈现了林洋储能在基于 AI 的储能系统全生命周期管理技术上的深度探索与卓越成果，为行业提供了宝贵经验与借鉴，引领储能行业迈向智能化、高效化、安全化的新征程。其积累的丰富实践经验、构建的完善技术体系以及取得的显著项目成效，都将成为推动储能产业持续健康发展的有力基石，在未来的发展中创造更多可能，为实现全球能源转型与可持续发展贡献力量。