電子發燒友網報道（文 / 黃山明）隨著 AI 技術的持續發展，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的發展。

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

與此同時，AI 結合大數據分析還能實現設備故障預警。以協鑫儲能的 AI 電池評估系統為例，該系統通過對電池全生命周期數據的分析，可預測電池容量衰減和潛在故障，顯著提升了系統的可靠性。

當然，反過來看，AI 技術發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，中國數據中心以及 5G 網絡的電力消耗量將快速增長，數據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，與傳統數據中心相比，AI 數據中心單個機柜的功率提升了 5 至 8 倍，這使得同等建筑規模的數據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

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

通過儲能系統還能優化數據中心的電力使用，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，儲能系統與可再生能源相結合，能夠提高數據中心可再生能源的使用比例，助力實現綠色低碳發展。

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

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

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

不過，需要注意的是，當前儲能系統建設成本較高，尤其是大規模長時儲能。這需要通過技術迭代（如鈉離子電池、固態電池）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，促使儲能產業朝著大容量、長時化、智能化方向升級。短期內，數據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 “電力供應穩定” 與 “低碳轉型” 的雙重目標。