中能觀察｜“大模型+市場機(jī)制”雙輪驅(qū)動(dòng)新能源—電動(dòng)汽車—儲(chǔ)能協(xié)同生態(tài)
來源：中國能源新聞網(wǎng) 時(shí)間：2025-12-23 15:41
在全球能源轉(zhuǎn)型的浪潮下，新能源發(fā)電已從補(bǔ)充能源逐步躍升為主體能源，其占比突破40%，標(biāo)志著清潔低碳化進(jìn)程邁入深水區(qū)。與此同時(shí)，電動(dòng)汽車保有量以年均35%的速度激增，其無序充電行為加劇了電網(wǎng)負(fù)荷的峰谷差，而儲(chǔ)能系統(tǒng)作為平衡供需的“緩沖器”，卻因成本高企難以大規(guī)模部署。新能源的間歇性、電動(dòng)汽車充電的隨機(jī)性、儲(chǔ)能投資的經(jīng)濟(jì)性，三者相互交織形成系統(tǒng)性矛盾：單純依賴技術(shù)升級(jí)難以突破成本瓶頸，僅靠行政手段無法激發(fā)市場活力，傳統(tǒng)調(diào)度模式更難以應(yīng)對(duì)高比例可再生能源接入的復(fù)雜性。本研究創(chuàng)新性提出“大模型+市場機(jī)制”雙輪驅(qū)動(dòng)框架，通過機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化儲(chǔ)能資源配置，以實(shí)時(shí)電價(jià)引導(dǎo)電動(dòng)汽車參與需求響應(yīng)，最終實(shí)現(xiàn)源網(wǎng)荷儲(chǔ)的智能協(xié)同，為破解能源轉(zhuǎn)型困局提供可落地的解決方案。
協(xié)同生態(tài)的技術(shù)—經(jīng)濟(jì)—政策三角架構(gòu)
（一）技術(shù)融合層
新能源發(fā)電、電動(dòng)汽車與儲(chǔ)能系統(tǒng)的協(xié)同創(chuàng)新，正重構(gòu)全球能源體系運(yùn)行邏輯。三者通過資源特性互補(bǔ)、技術(shù)路徑融合與時(shí)空深度耦合，構(gòu)建起覆蓋“發(fā)電—用電—儲(chǔ)能”全鏈條的低碳解決方案，為高比例可再生能源并網(wǎng)提供關(guān)鍵支撐。
光伏與風(fēng)電的時(shí)空互補(bǔ)特性是破解可再生能源波動(dòng)性的關(guān)鍵。以云南新型電力系統(tǒng)為例，高原與低地地理差異形成“光伏日間主導(dǎo)、風(fēng)電夜間補(bǔ)充”模式，通過“地理適配+時(shí)間錯(cuò)峰”組合，使可再生能源占比大幅提升，棄風(fēng)棄光率顯著下降。其技術(shù)本質(zhì)在于，光伏秒級(jí)啟動(dòng)與風(fēng)電數(shù)小時(shí)持續(xù)供電特性互補(bǔ)，在云層遮擋或夜間光伏停運(yùn)時(shí)，風(fēng)電可快速填補(bǔ)缺口或協(xié)同儲(chǔ)能維持基礎(chǔ)負(fù)荷。季節(jié)上，夏季光伏占比高，冬季風(fēng)電貢獻(xiàn)大，通過動(dòng)態(tài)調(diào)度算法，電網(wǎng)將供電波動(dòng)率控制在±5%以內(nèi)，形成“地理—時(shí)間—技術(shù)”三維融合的解決方案。
電動(dòng)汽車V2G技術(shù)則將交通與能源系統(tǒng)深度綁定。以特斯拉Powerwall在德國虛擬電廠的應(yīng)用為例，其構(gòu)建“車—網(wǎng)—價(jià)”閉環(huán)：夜間風(fēng)電過剩時(shí)電動(dòng)汽車低價(jià)充電，日間用電高峰反向放電，創(chuàng)造差價(jià)收益。一輛續(xù)航500公里的電動(dòng)汽車參與V2G項(xiàng)目后，年化收益率可達(dá)8%—12%，背后是峰谷電價(jià)差套利邏輯。技術(shù)上，V2G依賴雙向充電樁、智能調(diào)度平臺(tái)和電池管理系統(tǒng)。目前，全球V2G試點(diǎn)已覆蓋20余個(gè)城市，預(yù)計(jì)2030年裝機(jī)容量達(dá)50吉瓦，減少大量燃煤電廠排放。更深遠(yuǎn)的是，V2G與碳交易聯(lián)動(dòng)，每千瓦時(shí)綠電消納可減少二氧化碳排放，用戶可通過出售碳減排配額獲得額外收益，形成“能源套利+碳交易”雙重盈利模式。
儲(chǔ)能系統(tǒng)的多技術(shù)互補(bǔ)，通過覆蓋“秒級(jí)—季節(jié)級(jí)”全時(shí)間尺度需求，構(gòu)建高彈性、低成本儲(chǔ)能體系。鋰離子電池、氫能儲(chǔ)能與飛輪儲(chǔ)能的混合應(yīng)用本質(zhì)是技術(shù)分工：飛輪儲(chǔ)能憑借機(jī)械慣性，可在毫秒級(jí)完成功率調(diào)節(jié)，抑制電網(wǎng)頻率波動(dòng)；鋰離子電池通過電化學(xué)儲(chǔ)能實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)至小時(shí)級(jí)調(diào)節(jié)，覆蓋設(shè)備頻繁啟停；氫能儲(chǔ)能通過電解水制氫與燃料發(fā)電，實(shí)現(xiàn)數(shù)天至數(shù)月能量存儲(chǔ)。經(jīng)濟(jì)性對(duì)比顯示，飛輪儲(chǔ)能單位功率成本約2000美元/千瓦，但壽命長達(dá)20年；鋰離子電池單位能量成本約150美元/千瓦時(shí)，適合中短期儲(chǔ)能；氫能儲(chǔ)能單位能量成本雖達(dá)500美元/千瓦時(shí)，但具備零碳排放與長期存儲(chǔ)優(yōu)勢。三者混合后，系統(tǒng)全生命周期成本可降低30%以上。德國某微電網(wǎng)項(xiàng)目驗(yàn)證了這一模式：鋰電處理90%日常負(fù)荷波動(dòng)，氫能存儲(chǔ)夏季過剩電能供冬季使用，飛輪補(bǔ)償風(fēng)電突變的瞬時(shí)功率沖擊，使可再生能源消納率達(dá)95%，棄電率從18%降至2%，投資回收期縮短至8年。
未來，三類技術(shù)協(xié)同進(jìn)化將深化。固態(tài)電池提升能量密度，鋰電儲(chǔ)能時(shí)長增至4小時(shí)；液態(tài)有機(jī)儲(chǔ)氫密度達(dá)5.5千克/升，節(jié)省存儲(chǔ)空間；飛輪儲(chǔ)能結(jié)合超導(dǎo)，功率調(diào)節(jié)效率超98%。這些突破推動(dòng)“光伏—風(fēng)電—車—儲(chǔ)”系統(tǒng)升級(jí)，構(gòu)建零碳、智能、韌性的新型能源體系。
?。ǘ┦袌鲵?qū)動(dòng)層
在能源轉(zhuǎn)型進(jìn)程中，市場機(jī)制作為核心驅(qū)動(dòng)力，正通過實(shí)時(shí)電價(jià)與綠證—碳市場聯(lián)動(dòng)兩大路徑，重構(gòu)電動(dòng)汽車充電行為與可再生能源發(fā)展的價(jià)值鏈條，形成“市場引導(dǎo)技術(shù)、技術(shù)反哺市場”的良性循環(huán)。
實(shí)時(shí)電價(jià)機(jī)制通過價(jià)格時(shí)間維度差異化，將電動(dòng)汽車轉(zhuǎn)化為可調(diào)節(jié)儲(chǔ)能資源。德國Next Kraftwerke虛擬電廠模式驗(yàn)證了這一過程：凌晨3時(shí)北歐風(fēng)電達(dá)峰值時(shí)，系統(tǒng)推送0.08歐元/千瓦時(shí)超低電價(jià)，電動(dòng)汽車充電成本最低且車載電池成為“移動(dòng)儲(chǔ)能庫”；下午6時(shí)用電高峰，電價(jià)飆升至0.35歐元/千瓦時(shí)，V2G功能觸發(fā)，車輛反向放電，每度電創(chuàng)造0.22歐元套利空間。該模式使德國用戶年均充電成本降40%，電網(wǎng)峰值負(fù)荷降15%，相當(dāng)于減少2座500兆瓦燃?xì)怆姀S投資。
其技術(shù)支撐依賴三層架構(gòu)協(xié)同：物聯(lián)網(wǎng)感知網(wǎng)絡(luò)通過5G通信實(shí)時(shí)采集電網(wǎng)數(shù)據(jù)與電動(dòng)汽車電池狀態(tài)；動(dòng)態(tài)定價(jià)算法基于歷史數(shù)據(jù)、天氣預(yù)報(bào)等生成電價(jià)曲線并推送至用戶；自動(dòng)化控制平臺(tái)在用戶設(shè)定“經(jīng)濟(jì)模式”后，自動(dòng)啟停充放電。柏林某社區(qū)1000輛參與V2G項(xiàng)目的電動(dòng)汽車，2023年夏季完成12萬次充放電循環(huán)，提供450兆瓦時(shí)調(diào)節(jié)電量，相當(dāng)于小型抽水蓄能電站。
用戶角色由此轉(zhuǎn)變，從傳統(tǒng)充電模式下的價(jià)格被動(dòng)接受者變?yōu)椤爱a(chǎn)消者”，通過優(yōu)化充電時(shí)段獲益。特斯拉Powerwall用戶在德國參與V2G項(xiàng)目，年化收益率達(dá)10%—15%。這推動(dòng)充電基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)，德國雙向充電樁超50萬個(gè)，占公共充電樁總量30%，80%新售電動(dòng)汽車具備V2G功能。市場數(shù)據(jù)顯示，2023年德國電動(dòng)汽車用戶非高峰時(shí)段充電比例從2020年的12%提升至67%，高峰時(shí)段從58%降至15%。
綠證交易與碳市場聯(lián)動(dòng)通過環(huán)境屬性貨幣化，構(gòu)建可再生能源發(fā)展長效激勵(lì)機(jī)制。綠證代表可再生能源發(fā)電“零碳屬性”，碳市場約束企業(yè)碳排放。高耗能企業(yè)面臨購買碳配額或綠證的選擇，以歐盟碳價(jià)80歐元/噸、綠證價(jià)格20歐元/張計(jì)算，購買綠證可節(jié)省50%減排成本。這驅(qū)動(dòng)綠證需求爆發(fā)，2023年歐盟綠證交易量達(dá)1.2億張，70%被高耗能企業(yè)購買。
對(duì)可再生能源發(fā)電企業(yè)，綠證銷售創(chuàng)造“電價(jià)+環(huán)境溢價(jià)”雙重收益。西班牙某500兆瓦光伏電站，上網(wǎng)電價(jià)0.04歐元/千瓦時(shí)，出售綠證額外獲0.02歐元/千瓦時(shí)收益，項(xiàng)目內(nèi)部收益率從8%提升至12%。金融機(jī)構(gòu)更愿提供低息貸款，西班牙可再生能源投資額增長3倍。綠證交易打破地理限制，形成全球環(huán)境價(jià)值流通市場，2023年全球綠證跨境交易額45億美元，發(fā)展中國家獲28億美元收入。
政策創(chuàng)新放大機(jī)制效果，歐盟“可再生能源電力直接購買協(xié)議”（PPA）強(qiáng)制企業(yè)采購綠電，催生“綠證+PPA”組合產(chǎn)品。英國某數(shù)據(jù)中心簽訂10年期PPA電價(jià)0.05英鎊/千瓦時(shí)，同期市場電價(jià)0.08英鎊/千瓦時(shí)，出售綠證每年額外獲200萬英鎊收入，投資回收期從8年縮短至5年。這一模式在全球復(fù)制，推動(dòng)可再生能源發(fā)展。
實(shí)時(shí)電價(jià)與綠證—碳市場聯(lián)動(dòng)成功，源于市場機(jī)制與技術(shù)創(chuàng)新的雙向賦能。實(shí)時(shí)電價(jià)依賴電動(dòng)汽車雙向充放電等技術(shù)，綠證交易需要區(qū)塊鏈溯源等技術(shù)，技術(shù)突破提升市場流動(dòng)性。德國研究顯示，當(dāng)電動(dòng)汽車V2G滲透率達(dá)30%、綠證交易成本降至0.5歐元/張時(shí)，可再生能源占比可從45%提升至70%，系統(tǒng)總成本僅增8%。
從柏林到巴西，從歐盟到中國，市場機(jī)制重構(gòu)能源價(jià)值鏈。實(shí)時(shí)電價(jià)賦予充放電經(jīng)濟(jì)價(jià)值，綠證—碳市場聯(lián)動(dòng)對(duì)應(yīng)碳排放成本，為能源轉(zhuǎn)型提供可持續(xù)市場化路徑，讓能源系統(tǒng)未來成為市場與技術(shù)的共舞。
（三）政策協(xié)同層
在“雙碳”目標(biāo)驅(qū)動(dòng)下，全球能源轉(zhuǎn)型加速，儲(chǔ)能技術(shù)作為平衡可再生能源波動(dòng)性與電網(wǎng)穩(wěn)定性的關(guān)鍵，借政策協(xié)同實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破與市場擴(kuò)張。中國與歐盟作為兩大經(jīng)濟(jì)體，分別以儲(chǔ)能補(bǔ)貼政策與氫能戰(zhàn)略構(gòu)建差異化產(chǎn)業(yè)扶持體系，深刻重塑能源轉(zhuǎn)型進(jìn)程。
中國“雙碳”目標(biāo)下的儲(chǔ)能政策體系，以2027年新型儲(chǔ)能裝機(jī)目標(biāo)180吉瓦為關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，完成從行政指令向市場機(jī)制的轉(zhuǎn)型。目標(biāo)設(shè)定體現(xiàn)“數(shù)量—質(zhì)量”雙維度，2025年國家發(fā)展改革委方案明確到2027年新型儲(chǔ)能裝機(jī)規(guī)模達(dá)180吉瓦，還將“技術(shù)創(chuàng)新水平”“裝備制造能力”“市場機(jī)制成熟度”納入考核。如要求鋰離子電池儲(chǔ)能系統(tǒng)成本降至0.3元/瓦時(shí)以下，壓縮空氣儲(chǔ)能效率突破70%，長時(shí)儲(chǔ)能技術(shù)占比提升至30%。這倒逼企業(yè)從低端產(chǎn)能擴(kuò)張轉(zhuǎn)向核心技術(shù)攻關(guān)，形成“技術(shù)領(lǐng)先—成本下降—市場擴(kuò)張”的正向循環(huán)。
補(bǔ)貼機(jī)制精準(zhǔn)化是另一大突破。地方補(bǔ)貼從“普惠制”轉(zhuǎn)向“差異化+動(dòng)態(tài)調(diào)整”，以上海浦東新區(qū)為例，對(duì)符合條件的新型儲(chǔ)能項(xiàng)目按固定資產(chǎn)投資額30%補(bǔ)貼，設(shè)上限并要求全容量放電時(shí)長。安徽等省份將補(bǔ)貼與電力市場掛鉤，對(duì)參與虛擬電廠調(diào)峰的儲(chǔ)能電站給予雙重激勵(lì)，使項(xiàng)目內(nèi)部收益率提升，投資回收期縮短。例如山東某獨(dú)立儲(chǔ)能電站，參與電力現(xiàn)貨市場后收益大增，疊加補(bǔ)貼投資回收期從8年縮至5年。
電力市場改革深化釋放了儲(chǔ)能價(jià)值。2025年“136號(hào)文”取消新能源項(xiàng)目強(qiáng)制配儲(chǔ)要求，允許獨(dú)立儲(chǔ)能電站以“報(bào)量報(bào)價(jià)”方式參與電力現(xiàn)貨市場，充放電價(jià)格由供需決定。以山東為例，高峰時(shí)段儲(chǔ)能放電電價(jià)溢價(jià)高，引導(dǎo)企業(yè)自發(fā)投資儲(chǔ)能項(xiàng)目比例大幅提升。儲(chǔ)能從“政策強(qiáng)制配置”負(fù)擔(dān)轉(zhuǎn)變?yōu)椤笆袌鲎灾鬟x擇”資產(chǎn)，降低了新能源項(xiàng)目配儲(chǔ)成本，優(yōu)化了儲(chǔ)能資源時(shí)空配置。
歐盟的氫能戰(zhàn)略從產(chǎn)業(yè)鏈源頭構(gòu)建政策支持體系。根據(jù)相關(guān)研究，歐盟將電解槽產(chǎn)業(yè)作為核心抓手，通過三方面扶持：設(shè)立“氫能銀行”提供長期低息貸款與補(bǔ)貼；建立“綠色氫能認(rèn)證”體系，未達(dá)標(biāo)企業(yè)繳納碳稅；通過“創(chuàng)新基金”資助核心技術(shù)攻關(guān)。這些政策推動(dòng)電解槽成本下降，2025年堿性電解槽和PEM電解槽成本較2020年大幅降低。
政策協(xié)同效應(yīng)在歐盟氫能產(chǎn)業(yè)鏈中明顯。德國某電解槽項(xiàng)目獲低息貸款與溢價(jià)收益，內(nèi)部收益率提升。政策還將氫能儲(chǔ)能與可再生能源發(fā)電深度綁定，如西班牙風(fēng)電場配套電解槽項(xiàng)目獲補(bǔ)貼，形成閉環(huán)模式，提升可再生能源消納率，降低電網(wǎng)對(duì)化石能源調(diào)峰依賴。2025年歐盟氫能儲(chǔ)能項(xiàng)目占比提升，成為第二大儲(chǔ)能技術(shù)。
中國與歐盟的政策實(shí)踐表明，儲(chǔ)能補(bǔ)貼與氫能戰(zhàn)略成功的關(guān)鍵在于“技術(shù)—市場—政策”的三元協(xié)同。中國通過組合拳實(shí)現(xiàn)從“政策驅(qū)動(dòng)”到“市場驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)型；歐盟通過鏈條設(shè)計(jì)構(gòu)建氫能經(jīng)濟(jì)可持續(xù)模式。二者雖技術(shù)路線不同，但均解決儲(chǔ)能發(fā)展成本與收益平衡的核心矛盾。未來，政策協(xié)同層作用將更凸顯，引導(dǎo)儲(chǔ)能技術(shù)從“輔助角色”轉(zhuǎn)變?yōu)椤澳茉聪到y(tǒng)的核心支柱”。
大模型在協(xié)同生態(tài)中的應(yīng)用
在協(xié)同生態(tài)的復(fù)雜場景中，大模型正憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理與智能決策能力，深度融入并重塑著各個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行與高效優(yōu)化提供了堅(jiān)實(shí)支撐。
在能源協(xié)同領(lǐng)域，對(duì)新能源發(fā)電功率的精準(zhǔn)預(yù)測是保障能源穩(wěn)定供應(yīng)與高效利用的基石。傳統(tǒng)預(yù)測方法面對(duì)新能源發(fā)電間歇性與波動(dòng)性的挑戰(zhàn)時(shí)，往往力不從心。而大模型中的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，尤其是LSTM網(wǎng)絡(luò)，展現(xiàn)出了卓越的預(yù)測性能。LSTM網(wǎng)絡(luò)作為一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具備挖掘時(shí)間序列數(shù)據(jù)中長期依賴關(guān)系的獨(dú)特能力。在處理光伏出力曲線時(shí)，它能夠綜合考量光照強(qiáng)度、溫度、天氣狀況等多種因素隨時(shí)間的變化規(guī)律。通過大量歷史光伏發(fā)電數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，LSTM網(wǎng)絡(luò)可以精準(zhǔn)捕捉這些因素之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)，進(jìn)而準(zhǔn)確預(yù)測未來一段時(shí)間內(nèi)的光伏發(fā)電功率。例如，在《AI-Driven Optimization of Hybrid Hydrogen-Battery Energy Storage Systems》的研究中，LSTM網(wǎng)絡(luò)被成功應(yīng)用于混合氫—電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的優(yōu)化，通過對(duì)光伏發(fā)電功率的精準(zhǔn)預(yù)測，為儲(chǔ)能系統(tǒng)的充放電策略提供了科學(xué)依據(jù)，有效提高了能源的利用效率，減少了能源浪費(fèi)。
電動(dòng)汽車的普及給電網(wǎng)帶來了新的挑戰(zhàn)，充電負(fù)荷的不確定性可能導(dǎo)致電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)加劇。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法中的DQN算法為優(yōu)化電動(dòng)汽車充電調(diào)度提供了有效解決方案。DQN算法通過不斷與環(huán)境進(jìn)行交互，學(xué)習(xí)最優(yōu)的充電策略。在電動(dòng)汽車充電場景中，它將電網(wǎng)負(fù)荷狀態(tài)、電動(dòng)汽車充電需求等信息作為環(huán)境輸入，以減少電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)為目標(biāo)，通過試錯(cuò)與學(xué)習(xí)，逐漸找到在不同時(shí)刻為電動(dòng)汽車分配充電功率的最佳方式。相關(guān)研究如《AI如何賦能新型電力系統(tǒng)？》指出，DQN算法的應(yīng)用能夠根據(jù)電網(wǎng)的實(shí)時(shí)負(fù)荷情況，動(dòng)態(tài)調(diào)整電動(dòng)汽車的充電功率和時(shí)間，避免大量電動(dòng)汽車同時(shí)充電造成的電網(wǎng)負(fù)荷峰值過高問題，實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車充電與電網(wǎng)運(yùn)行的協(xié)同優(yōu)化，保障電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。
在儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行管理中，實(shí)時(shí)決策能力至關(guān)重要。儲(chǔ)能系統(tǒng)面臨著多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，包括傳感器數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等。環(huán)境語義分析技術(shù)中的Transformer模型為儲(chǔ)能系統(tǒng)的自愈提供了有力支持。 Transformer模型憑借其強(qiáng)大的自注意力機(jī)制，能夠高效處理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。它可以自動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)中的重要特征和關(guān)聯(lián)關(guān)系，快速分析儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)。當(dāng)儲(chǔ)能系統(tǒng)出現(xiàn)故障或異常時(shí)，Transformer模型能夠及時(shí)識(shí)別問題所在，并生成相應(yīng)的自愈策略。例如，通過對(duì)電池溫度、電壓、電流等多維度數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析，模型可以判斷電池是否存在過充、過放、過熱等安全隱患，并及時(shí)調(diào)整充電或放電策略，實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能系統(tǒng)的自我修復(fù)和穩(wěn)定運(yùn)行，提高儲(chǔ)能系統(tǒng)的可靠性和安全性。
大模型在協(xié)同生態(tài)中的應(yīng)用，通過預(yù)測與優(yōu)化、實(shí)時(shí)決策等方面的創(chuàng)新實(shí)踐，為能源、交通等多個(gè)領(lǐng)域的協(xié)同發(fā)展注入了強(qiáng)大動(dòng)力，推動(dòng)著協(xié)同生態(tài)向更加智能、高效、可持續(xù)的方向邁進(jìn)。
大模型賦能下協(xié)同生態(tài)典型案例剖析與風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)
在協(xié)同生態(tài)發(fā)展浪潮中，大模型技術(shù)正深刻改變能源等領(lǐng)域格局，國際國內(nèi)涌現(xiàn)諸多典型案例。
德國Sonnen社區(qū)電池共享網(wǎng)絡(luò)是虛擬電廠實(shí)踐的杰出代表。大模型將眾多家庭電池儲(chǔ)能系統(tǒng)連成虛擬儲(chǔ)能池，實(shí)時(shí)分析電池充放電、剩余電量等數(shù)據(jù)，結(jié)合社區(qū)用電歷史與氣象數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)預(yù)測用電需求和光伏發(fā)電量。據(jù)此智能調(diào)度電池充放電，光伏過剩時(shí)儲(chǔ)能，用電高峰或發(fā)電不足時(shí)供電。這不僅讓居民通過共享獲益、降低電費(fèi)，還增強(qiáng)了社區(qū)能源韌性，在極端天氣或電網(wǎng)故障時(shí)可維持基本用電。同時(shí)，它打破傳統(tǒng)能源模式，推動(dòng)分布式能源高效整合，助力可再生能源占比提升。
哥倫比亞微電網(wǎng)綠氫儲(chǔ)能項(xiàng)目也別具一格。借助《Energy Management System for Microgrid Operation with Green Hydrogen Storage》的指導(dǎo)，利用當(dāng)?shù)刎S富可再生能源制取綠氫并儲(chǔ)存。大模型實(shí)時(shí)監(jiān)測氣象、用電等多源數(shù)據(jù)，根據(jù)氣象預(yù)測合理安排制氫時(shí)間，提高綠氫產(chǎn)量；精準(zhǔn)控制儲(chǔ)氫罐充放，減少氫氣泄漏與能量損失；依據(jù)實(shí)時(shí)用電數(shù)據(jù)調(diào)配燃料電池發(fā)電，保障微電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)了可再生能源與氫能的高效協(xié)同。
國內(nèi)冀北電網(wǎng)“風(fēng)光儲(chǔ)輸”一體化工程同樣亮眼。它整合風(fēng)電、光伏、儲(chǔ)能和輸電系統(tǒng)，大模型對(duì)風(fēng)光發(fā)電的間歇性和波動(dòng)性精準(zhǔn)預(yù)測，優(yōu)化儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電策略，提高電網(wǎng)對(duì)可再生能源的消納能力，為新型電力系統(tǒng)建設(shè)提供了寶貴經(jīng)驗(yàn)。這些案例充分彰顯了大模型在協(xié)同生態(tài)中的巨大潛力與價(jià)值。
在協(xié)同生態(tài)推進(jìn)過程中，風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)也不容忽視。技術(shù)層面，異構(gòu)儲(chǔ)能系統(tǒng)間信息交互標(biāo)準(zhǔn)缺失問題突出。各類儲(chǔ)能設(shè)備因遵循不同協(xié)議，數(shù)據(jù)難以精準(zhǔn)互通，影響整體協(xié)同效率。就像一些大型儲(chǔ)能電站中，不同廠家生產(chǎn)的電池儲(chǔ)能系統(tǒng)，在數(shù)據(jù)傳輸時(shí)頻繁出現(xiàn)錯(cuò)誤與延遲，導(dǎo)致調(diào)度指令無法及時(shí)準(zhǔn)確下達(dá)。對(duì)此，需加快統(tǒng)一信息交互標(biāo)準(zhǔn)的制定，推動(dòng)如IEC 61850協(xié)議的擴(kuò)展與完善，確保不同儲(chǔ)能系統(tǒng)能無縫對(duì)接，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效流通。市場方面，儲(chǔ)能價(jià)值未得到充分體現(xiàn)。輔助服務(wù)市場定價(jià)機(jī)制不完善，使得儲(chǔ)能系統(tǒng)在調(diào)峰、調(diào)頻等方面的貢獻(xiàn)難以獲得合理回報(bào)。部分地區(qū)儲(chǔ)能項(xiàng)目參與輔助服務(wù)市場時(shí)，因定價(jià)過低，導(dǎo)致運(yùn)營成本難以收回。應(yīng)建立健全市場定價(jià)體系，綜合考慮儲(chǔ)能的多種功能與價(jià)值，制定科學(xué)合理的價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)，激發(fā)市場主體參與儲(chǔ)能項(xiàng)目的積極性。政策領(lǐng)域，跨部門協(xié)調(diào)困難與補(bǔ)貼退坡后的可持續(xù)性問題是兩大挑戰(zhàn)。國家能源局與住房城鄉(xiāng)建設(shè)部在分布式儲(chǔ)能審批中權(quán)限重疊，造成審批流程煩瑣、效率低下。而2025年后中國新能源補(bǔ)貼全面取消，部分依賴補(bǔ)貼的儲(chǔ)能項(xiàng)目面臨生存危機(jī)。為此，要加強(qiáng)部門間的溝通協(xié)作，明確職責(zé)分工，簡化審批流程；同時(shí)，企業(yè)應(yīng)加大技術(shù)創(chuàng)新投入，降低成本，提高市場競爭力，通過完善市場機(jī)制，保障產(chǎn)業(yè)在無補(bǔ)貼環(huán)境下持續(xù)健康發(fā)展。
展望
綜合研究與實(shí)踐成果，大模型技術(shù)在協(xié)同生態(tài)領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力與價(jià)值。其核心成效顯著，一方面，通過精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析與智能決策，大模型技術(shù)助力儲(chǔ)能成本大幅降低，以哥倫比亞項(xiàng)目為例，借助氫能優(yōu)化儲(chǔ)能策略，成功減少電池更換頻率，使儲(chǔ)能成本下降約35%。另一方面，智能調(diào)度技術(shù)讓電動(dòng)汽車突破傳統(tǒng)角色，如特斯拉V2G技術(shù)，使電動(dòng)汽車成為靈活的“移動(dòng)儲(chǔ)能單元”，有效參與電網(wǎng)的能量調(diào)節(jié)。
展望未來，隨著技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新，“AI+區(qū)塊鏈”技術(shù)的融合將成為優(yōu)化協(xié)同機(jī)制的新方向，通過智能合約自動(dòng)執(zhí)行峰谷套利等操作，進(jìn)一步提升能源利用效率與經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí)，為推動(dòng)全球儲(chǔ)能技術(shù)的協(xié)同發(fā)展，建立全球儲(chǔ)能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)聯(lián)盟迫在眉睫，可借鑒IEEE PES模式，統(tǒng)一技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范，促進(jìn)國際的技術(shù)交流與合作，共同開啟協(xié)同生態(tài)的新篇章。（楊博）
責(zé)任編輯：閆弘旭
