储能AI化的数据瓶颈与破解路径：研华全栈方案实践分析

当前，储能行业正全面拥抱AI，掀起一股技术革新浪潮。AI在储能领域迅速渗透，背后有多重现实因素：

首先，储能电站规模持续扩大，动辄达到GWh级别。一个GWh电站包含约100万颗电芯，其安全监测与运行产生海量数据，对数据处理能力提出更高要求。

其次，储能系统通过充放电及参与电力交易实现盈利。何时参与交易、选择何种交易品种，需综合预测负荷需求、天气、电价等多维因素，其复杂程度已远超人工判断能力。

数据是AI的核心与基础。然而，目前储能行业在数据采集、存储与交互等基础环节，仍面临协议不统一、传输速度不足、数据准确性不高等挑战。

据中关村储能产业技术联盟（CNESA）统计，2024年全球储能系统出货量前十强中，新源智储位列第五。

如何突破数据瓶颈，推动AI在储能领域真正落地？本文将带来可借鉴的实践范例。

软硬件一体控制方案

提升电站交付效率90%

过去，新源智储曾深受数据“孤岛”问题困扰。以单个集装箱为例，需采集电芯、消防、热管理等海量、多元且异构的数据。由于通信协议不匹配，导致设备交付与现场调试效率低下、周期拉长，并影响后续场站运维。在竞争日益激烈的市场中，响应速度已成为关键竞争力。

硬件层面，该方案以高性能嵌入式工业计算机为载体，搭载IoT Edge储能边缘控制软件，南向接入BMS、PCS、消防、液冷、温湿度传感器、水浸系统等设备，通过IEC 61850、MQTT、IEC-104等通信协议，将底层数据转发至EMS或云平台，实现数据采集、控制指令下发、协议转换与本地监控等多项功能。

软件层面，控制方案采用开放架构，将设备联网与边缘计算软件IoT Edge与客户的个性化需求深度融合，打造出专业级储能本地控制软件，保障数据采集与传输的稳定性，及时响应EMS或调度系统指令。其控制策略支持多种实现方式，可灵活适配项目现场的调试需求。

总体来看，该控制器方案带来三大核心价值：

✅协议标准化：向下统一通信协议与接口，向上统一IEC 61850等转发协议，帮助客户通过配置化方案实现快速批量交付，缩短项目周期。

✅开发低代码化：提供低代码开发方案，由客户研发人员完成配置与批量复制，项目现场调整可通过低代码方式快速完成，显著节省人力。

✅运维轻量化：前端调试界面交由现场运维人员操作，便于实时监控与运维，保障系统稳定运行。

此方案让整站交付效率提升90%，同时大幅节省了现场调试成本。“低代码方案简单易用，即便是不具备通信或开发背景的同事，特别是售后人员，也能快速上手操作。”

目前，这个方案已在多个储能电站实现规模化应用，覆盖组串式、集中式等多种技术路线，以及工商业储能场景。

研华AI智能体

推动储能产业高质量发展

孙博士指出，除现有BMS边缘侧应用外，双方在整站能量管理系统、云端智控平台等方面仍有广阔合作空间，可共同推进AI深度应用。

作为国内较早布局运维业务的企业，新源智储率先推出AIOPS2000储能大集控智慧运营平台，目前已累计接入超过5.7GWh电站，覆盖电源侧、电网侧和用户侧等多个场景。

根据规划，未来3–5年，该公司将持续加码运维业务，对数据处理与AI能力的需求也将大幅提升。例如，在汇集海量数据后，需部署更强算力，开发与储能运营相关的算法与大模型，实现端侧故障诊断与定位、主动安全预警、电站健康诊断等功能。

今年，其提出全新品牌愿景——“Edge Computing & WISE-Edge in Action”，积极推动边缘计算与AI的深度融合，赋能千行百业的数智化升级。依托40多年工业计算经验，推出Agent Builder工业智能体平台，提供从数据采集到智能体构建的全栈解决方案：

✅采集层：边缘计算与硬件深度融合，实现设备端多模态数据采集与特征提取；

✅融合层：聚合边缘设备时序数据；

✅工具链层：集成IoT平台工具与专用AI模组（如设备故障诊断）；

✅智能体层：预集成物联网数据分析、预测性维护等场景智能体。

孙博士透露，在BMS端，借助IoT Edge边缘计算软件，已集成智能预警、电池簇精细管理、充放电管理等系列算法，应用效果显著。“希望双方继续携手，以AI与物联网技术推动储能产业实现健康、高质量发展。”

从打通数据采集“最后一公里”，到构建面向未来的AI智能体，可以看到：数据，正是储能系统从“功能机”迈向“智能机”过程中必须打通的关键脉络。只有当高质量数据实现自由、高效的流动，AI的潜力才能在储能的安全与效率领域充分释放，真正赋能产业走向健康与高质量的发展之路。