10月29日，晶澳科技成功发布 “星云” Edge controller、SCADA、Cloud三款新品，将储能大数据玩出了花。
SCADA实时收集和分析数据，监控系统的运行状态；Edge controller保障信息技术自主可控和客户信息的稳定安全；Cloud为客户后续迭代硬件产品，提供全面有力的数据支撑。
晶澳“星云”产品矩阵（图）
一条龙服务下，储能数据从“隐形资产”和“潜在价值”的传说里一跃而出，开始真正发挥实用价值。
无独有偶，国内第三大的BMS供应商力高新能，自主开发了储能大数据管理平台；分布式储能引领者奇点能源，推出了具备大数据统计分析能力的能量云eMind智慧运维管理系统。宁德时代、亿纬锂能、瑞浦兰钧、阳光电源、远景储能等头部厂商，也相继打出了“智慧储能”的大旗。
得数据者得天下？
一直以来，储能数据的重要性体现在储能系统的研发和储能项目的运维两大领域。
研发上，当前各大储能BMS厂商的差距在算法对电池状态SOX（SOC、SOE、SOP、SOH）的估算精度上，有的算法在实验室或理想状态下估算精度极高，但实际应用时却漏洞百出。
而大量现实数据进行检测，可以有效避免这种“金玉其外，败絮其中”现象的发生。
运维上，储能电芯在实际应用中的历史数据作用更大：
1）正常工作状态下的历史充放电数据，有助于优化储能BMS的智能均衡算法，对储能系统中不同电芯进行“个性化”的充放电控制，延长系统的生命周期；
2）热失控过程中记录下来的电压、电阻、温度、气体浓度变化等数据，有助于让储能系统同时具备查准率（预警准确率）和查全率（风吹草动全不放过）两大关键指标。
储能数据可视化（图）
2024年以来，浙江、广东、江苏、山东、福建、上海等省市纷纷加快虚拟电厂建设，并发布储能参与电力市场现货交易的政策，储能数据的重要性进一步提高。
原因很简单，截至2024年9月底，我国已建成投运新型储能5852万千瓦/1.28亿千瓦时，对应的储能项目如恒河沙数。
这些项目像一个个分散在各地的“砂砾”，只有收集、聚合、筛选、处理出必要的数据，才能使之在虚拟电厂中“聚沙成塔”。
且储能目前已被纳入电力市场交易主体，其构网、交易价值不断凸显。如何从储能项目历史数据中总结出能实现收益最大化的交易模式，已成为储能项目运营商绕不开的课题。
笔者认为，随着储能的功能和交易本质不断体现，加上人工智能的迅猛发展，储能智慧化将融入储能产业链的各大环节，储能数据的重要性也将提升至前所未有的程度。
人工智能赋能储能，成为潮流大势
2024年以来，我国新型储能装机规模继续高速增长，仅前三季度新增装机规模就高达约2713万千瓦/6113万千瓦时，相当于2023年及以前投运规模的总和。
储能电站规模大型化趋势明显，GWh级项目不断落地；利用水平也不断提升，2024年1-8月，我国新型储能累计充放电量约260亿千瓦时，等效利用小时数约620小时。
当然，随之而来的还有电站人工运维的方式越来越不适用，人工智能赋能储能成为潮流大势，越来越多的人工智能公司扎堆涌入储能，比如：
Turbo Energy携手Connect Holdings，推出了人工智能优化的SUNBOX Home太阳能储能系统；Proximal Energy 发布了其专有的Agentic Asset Management解决方案，利用人工智能为客户深度挖掘和分析储能资产数据；ACCURE的预测性电池分析平台，让客户洞察自家储能电池产品退化的模式和原因。
Turbo Energy 应用程序示意（图）
笔者认为，人工智能与储能两大新质生产力的结合，将会日渐紧密。人工智能赋能储能，加速电站实现管理优化、降本增效、综合收益最大化；储能反哺人工智能，为其大模型训练过程中的海量能源需求提供重要支撑。
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