尹钊, 徐玉杰, 张华良, 徐德厚, 魏路, 冷至益, 叶佳, 赵新宇, 史卓群, 柴星仔, 孙宝座, 陈海生
工程热物理学报. 2025, 46(12): 4116-4140.
储能技术在推进可再生能源发展、加速碳达峰与碳中和、提升电力系统质量等方面具有重要作用。在此背景下,人工智能(AI) 为应对复杂多变的电力供需场景提供了有力支撑,推动储能技术向着高效、经济、可靠与环保的方向发展。本文首先从算法(智能预测、智能优化与智能决策)、任务(预测式AI、生成式AI、计算机视觉、具身AI 与智能体) 以及规模(小模型与模型) 等多个维度对人工智能进行分类,并结合案例进行阐述。随后,围绕人工智能在储能技术全生命周期中的应用展开介绍,涵盖设计分析、试验研究、制造建设、运行控制、故障诊断及退役回收等环节。进而,提出未来发展方向,并系统总结人工智能在储能领域中的应用体系。通过上述研究,旨在推动“AI+ 储能” 朝着更全面、有序和深度融合的方向发展。