電子發(fā)燒友網報道（文 / 黃山明）隨著 AI 技術的持續(xù)發(fā)展，其在我們生活中的參與度越來越高。AI 雖帶來諸多便利，卻離不開強大算力與充足電力的支撐。因此，AI 的發(fā)展必然帶動電力需求的增長，而儲能作為當下電力領域的重要組成部分，自然也會推動儲能產業(yè)的發(fā)展。

從 AI 技術自身角度而言，它能夠借助算法對光伏發(fā)電量、用戶用電需求以及電網調頻需求進行預測，進而優(yōu)化儲能系統(tǒng)的充放電策略，實現(xiàn)毫秒級響應。例如，科華數(shù)能運用 AI 技術對儲能系統(tǒng)全生命周期進行優(yōu)化管理，可預測電池健康狀態(tài)，有效降低故障率，提升電網穩(wěn)定性。

與此同時，AI 結合大數(shù)據(jù)分析還能實現(xiàn)設備故障預警。以協(xié)鑫儲能的 AI 電池評估系統(tǒng)為例，該系統(tǒng)通過對電池全生命周期數(shù)據(jù)的分析，可預測電池容量衰減和潛在故障，顯著提升了系統(tǒng)的可靠性。

當然，反過來看，AI 技術發(fā)展所需的電力也在急劇增加。國際能源署預測，在 2025 年至 2027 年期間，中國數(shù)據(jù)中心以及 5G 網絡的電力消耗量將快速增長，數(shù)據(jù)中心電力消耗量占比預計將從目前的 3% 提升至 6% 左右。

有專家指出，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心相比，AI 數(shù)據(jù)中心單個機柜的功率提升了 5 至 8 倍，這使得同等建筑規(guī)模的數(shù)據(jù)中心對電力的需求增加了 5 至 8 倍。其電力需求具有波動性，在執(zhí)行計算密集型任務時電力消耗會大幅激增，并且需要 24 小時不間斷供電，對電力可靠性及電能質量有著極高要求。此外，隨著 DeepSeek 等開源 LLM 大模型（大型語言模型）的普及，AI 算力中心的數(shù)量也會越來越多。

面對如此龐大的電力消耗，儲能成為了一種極為有效的解決方案。

儲能解決 AI 技術電力需求大增問題

儲能系統(tǒng)能夠有效應對數(shù)據(jù)中心電力需求的波動，提升供電穩(wěn)定性，降低電力供應中斷風險，保障數(shù)據(jù)中心不間斷運行。比如在非計劃停電時，儲能系統(tǒng)可作為備用電源，避免了傳統(tǒng)柴油發(fā)電系統(tǒng)響應時間長等問題。

通過儲能系統(tǒng)還能優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的電力使用，降低計算任務中的能源消耗。例如，在電價低谷時段，儲能系統(tǒng)進行充電，而在電價高峰時段則放電，以此降低用電成本。同時，儲能系統(tǒng)與可再生能源相結合，能夠提高數(shù)據(jù)中心可再生能源的使用比例，助力實現(xiàn)綠色低碳發(fā)展。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心應對非計劃停電多采用 “UPS + 柴發(fā)” 的方式，但 UPS 配置時間較短，柴油發(fā)電成本較高。而儲能系統(tǒng)可以替代傳統(tǒng) UPS，成為更為經濟、環(huán)保的解決方案。例如，中國電信安徽智算中心就配置了 25MW/200MWh 的儲能系統(tǒng)；阿聯(lián)酋的 20GWh 項目利用光伏和儲能為數(shù)據(jù)中心供電，已成為全球標桿案例。

另外，AI 數(shù)據(jù)中心對電能質量要求極高，儲能需借助液冷技術、AI 算法優(yōu)化（如故障預警提前 100 小時）來降低熱失控風險。比如，北京海博思創(chuàng)通過 AI 實現(xiàn)了儲能系統(tǒng)全生命周期管理，2024 年交付的項目保持零事故。

為應對風光發(fā)電的間歇性問題，安徽中電鑫龍等企業(yè)致力于攻關 4 小時以上的長時儲能技術，這不僅保障了數(shù)據(jù)中心的穩(wěn)定供電，還促進了綠電消納，推動了長時儲能技術的研發(fā)。

不過，需要注意的是，當前儲能系統(tǒng)建設成本較高，尤其是大規(guī)模長時儲能。這需要通過技術迭代（如鈉離子電池、固態(tài)電池）以及市場化機制（如容量電價）來降低成本。寧德時代推出的 5 年零衰減電芯，能量密度達 430Wh/L，能夠有效降低運營成本。

小結

AI 技術憑借算力擴張和能耗激增，促使儲能產業(yè)朝著大容量、長時化、智能化方向升級。短期內，數(shù)據(jù)中心配儲將成為標配；長期來看，則需突破技術瓶頸，完善市場化機制，從而實現(xiàn) “電力供應穩(wěn)定” 與 “低碳轉型” 的雙重目標。