中国经济网络保留的所有权利 中国经济网络新媒体矩阵 在线音频 - 视觉节目许可证（0107190）（北京ICP040090） ◎记者Wu Yefan这本报纸 新的能源行业存储是数字和智能变化方面的引诱者。印地语Pa Nakaraan，Sa Panahon Ng 2025欧洲智能能源展览会，Pinakawalan ng北京Haibosichuang Technology Co，Ltd Ang AI ANG AI运营和储能动力站的维护助理“ Haibo Elf Hypergenie” umangkop na pagsusuri ng数据在iba pang pang MGA操作系统的Pagsaliksik上的维护援助服务。在第13届国际储能峰会和展览会上，包括华为，Vision Storage Storage，CATL和其他公司在内的许多公司也首次亮相相关产品。 人工智能对储能行业采用哪种Pagswhat？如何进一步促进深度整数AI和能源存储行业的评估？科学与技术日的记者对此进行了采访。 面对分阶段挑战 新的能源存储就像“超级电力库”，主要用于存储电力并根据需要释放电力，以解决时间和空间中电源和需求之间的不平衡。这特别指的是新技术，除了传统的抽水储能，包括锂电池，钠电池，电池流动，存储飞轮能量，压缩空气能量存储等。 近年来，我国家的新能源行业已经发展，工业连锁店的建设使Mahuit据说这一开发以及产品的产出进一步扩大，但它也面临着挑战。 储能行业的竞争变得剧烈。记者发现，在2024年，2小时存储系统的年平均价格赢得了0.628元/瓦 - 小时，逐年下降43％。在激烈的市场竞争中，北京Haibosichuang Technology Co，Ltd。的首席技术官Qian Hao认为，储能行业模型尚未旧。国家发展与改革委员会和国家能源管理局（National Energy Administion）共同发布了“加深改革的通知，重点是电力电网的新能源市场，并促进了高质量的新能源开发”，这促进了市场价格的全面发展，这是从市场上进行市场价格的全面开发，并勃起并改善了机构机制，以支持新能源的高质量发展。 “本文档促进了储能行业从低价竞争转变为对生命周期价值的完整评估，但是储能行业价值的会计系统尚未统一，成本交付机制尚不完美。” Qian Hao说。 统计数据表明，2024，全国平均空气遗弃率约为4.1％，光率约为3.2％，在某些地区的空气遗弃率甚至高达10％。除了空气和遗弃问题外，某些储能设施还存在“无用户建造”和低使用的问题。来自中国电力企业联合会的数据表明，在2024年6月，新的能源分配和能源存储的平均日至日运行仅为3.74小时，年平均使用指数为31％。 储能技术也面临着挑战。 “ ang sistema ng pag-iimbak ng enawala mula sa'可构建的'hanggang'magagamit'hanggang sa'hanggang sa'hanggang sa'hanggang sa'hanggang sa'madali'Madali'Madali'，位于Maaaasahan，Ang Pagpabuti ng Buhay，位于Atbp.gumamit ng Mga teknikal na paraan upang upang upang upang apagbuti ang ang ang kahusayan ng pagsasama ng pagsasama ng mgaSISTEMA NG PAG -IIMBAK NG ENERHIYA NA可能会在Matalinong Kakayahan降低安全风险。 AI在转型方面取得了成功 近年来，该行业围绕“ AI+Energy Sstorage”进行了许多探索。从模拟的设计到系统集成，从制造和制造到电池安全管理，从项目计划到发电厂的主动安全管理，AI技术正在驱动储能行业的深度变化。 例如，就模拟设计而言，通过液体动力学计算模拟和AI机器的研究组合，计算储能电池的热失控模拟的时间大大缩短了。在系统设计方面，AI可以是动态的，以生成最佳的电池模块组织，以提高能量密度和使用储能容器的使用。在项目计划方面，AI可以研究大量数据，DYNA模仿能源站的模型在各种情况下存储，优化电站的现场选择和能力，并帮助管理人员改善其投资回报。 AI不仅可以证明其计划和设计链接的实力，而且在提高能源站的施工水平方面也具有主要潜力。 “在建设能源站时应考虑许多因素。我们必须考虑投资，财务，运营和维护的成本，我们还应考虑收入模型。在收入过程中，我们还必须考虑储能存储系统的敏感因素，例如寿命，经济，在线利率，在线利率，在线利率。存储能源能源能源能源能够最大化回报。” 同时，就电池制造而言，AI视觉检测系统可以迅速识别电池的微短电路缺陷，这大大减少了每百万个零件的缺陷数量Of电池电池。就电站的安全性而言，AI可以动态充电和释放方法，再加上多案例安全响应机制，从而大大降低了热热失控的风险。 AI还可以实时监控电池细胞健康状况，并提前确定潜在的错误。 在传统的能源站完全连接到AI之后，他们可以使用数据分析来监控实时操作状态，诊断和研究策划策划，立即提醒异常情况，进行不正常的情况，并使用AI进行AI，并使用AI来帮助维护。”是生活和促进生命系统的改善，促进生命的系统和促进生命的能量，并最大程度地提高能源的绩效GY存储系统。 此外，AI还可以帮助开发更多的计费和退出技术。 “ AI已经按照全球高潮和山谷释放，这可以增加10％的收入。” Qian Hao说。 大型奖金释放 为了支持大型模型，相关公司可能会建立更智能的运营和维护平台，并且期望行业的效率和情报有所提高。 Qian Hao介绍了“ Haibo Elf Hypergenie”是一个基于国内开源通用大型模型和私人域储能基础开发和设计的独家智能机构。它可以监视实时设备的操作状态（例如温度，电流，电压等），还可以确定提前的故障和设备操作的潜在风险，准确警告系统风险，并在可能的情况下帮助操作和维护引线团队。 AIOPS-2000 LA的储能存储RGE集成控制智能操作云平台由Xinyuan Intelligent Storage Development（Beijing）Co开发，侧重于三个主要领域：安全操作，准确的操作和维护以及有效的操作。它在42个能量存储站中成功使用。记者发现，今年2月，该平台正式连接到大型DepSeek模型，以进一步帮助智能能源升级。 许多接受采访的专家建议，为了改善AI集成和储能系统，我们还应该专注于提高数据和安全质量。将来，必须建立合作机制，以打开电池制造商，系统集成商，操作和维护服务提供商以及其他相关方的数据，以确保数据安全性以促进Karad添加了大型模型的性能。中国经济网络版权中国经济网络新媒体矩阵网络视听计划许可证（0107190）（北京ICP0400
