每經記者 朱成祥  黃鑫磊    每經編輯 梁梟    

7月24日至7月25日，第二屆中國新型儲能產業高質量發展大會暨第二屆全國虛擬電廠技術高層研討會在上海召開。

《每日經濟新聞》記者在大會現場了解到，中國化學與物理電源行業協會儲能應用分會秘書長劉勇在致辭中表示，近年來，在一系列國家及地方政策的助力下，在資本市場新能源降本增效以及電池產業發展紅利的推動下，我國新型儲能產業以前所未有的發展韌性實現市場快速增長，自主品牌不斷崛起，在海外市場也贏得了更多認可，加快駛入發展的快車道。

此外，海辰儲能、緯景儲能、樂創能源等廠商也分享了對行業發展的看法。樂創能源還發布了一款新能源大模型。據了解，該款大模型為80億參數。相比百億級、千億級參數的大模型，這款大模型效果如何呢？

對此，樂創能源CTO常偉對記者表示：“儲能核心是電池，包括之前積累的電池數據、換電站數據、梯次電池檢測數據，甚至包括現在100個儲能站工作1～2年周期以上的數據，是疊加產生的儲能大模型數據。目前來看，幾十億條（參數）是夠入門級的大數據基礎，而千億級還是比較難的。”

上海因電力削峰填谷的儲能需求接近千萬千瓦

在此次大會上，上海市經信委經濟運行處（電力處）副處長肖明衛在致辭中表示，上海市電力行業發展非常快，需求增長導致供應緊迫。上海去年的最高負荷達到3807萬kW，在國際上大城市里面是首屈一指的，峰谷差接近50%。

肖明衛認為，最理想的愿景是把峰谷差削掉，而最好的辦法就是儲能。按照科學判斷，（削掉）峰谷差，至少裝四分之一的儲能，這部分儲能需求接近1000萬kW。

肖明衛致辭 圖片來源：主辦方供圖

那么，限制上海儲能發展的瓶頸在哪里？肖明衛表示，一個是消防，另一個是缺少標準規范。要實現電化學儲能、其他廣義儲能優勢互補，同時解決上海這種超級大城市空間間距小的（問題），還需確保安全應用的紅線。

長興太湖能谷科技副總裁周群也在演講中表示，如果從大規模的應用來講，基本上要解決以下幾個問題：安全性、經濟性、可復制性、環保性。

周群認為，除抽水蓄能以外，其他技術雖然比較先進，或者有自己的特色，但受技術和成本制約，能夠規模化應用的只有電化學。電化學主要以鋰離子電池作為能源載體，其他領域也有一些可以選擇。

不管是鋰離子電池、液流電池，抑或其他形式儲能方式，都離不開智能化控制系統。樂創能源將其定義為智慧儲能系統，包括一款電池預警系統，一個新的儲能系統集成設備，一個新的微網EMS軟件。

何為儲能大模型？

值得一提的是，樂創能源發布了儲能大模型。大模型中目前常見的是語言類大模型，比如ChatGPT。儲能大模型究竟為何物？語言類大模型，在生成內容時可能出現“一本正經胡說八道”等問題，儲能大模型是否也存在這種問題呢？

對此，常偉回復《每日經濟新聞》記者表示：“大模型的基本架構是以機器學習、深度學習為主，從整個行業來說，體系是不變的，核心在于用獨有的訓練算法、泛在化理念能適應不同的場景。（大模型在）這些方面優勢挺大的。尤其預測當地的天氣、溫度等，比人為調參做算法選擇，是既快又準。關于‘一本正經胡說八道’的現象，這個特性是語言大模型固有的本質，但在現有的（儲能）大模型里沒有發現這個問題。”

樂創能源CTO常偉 圖片來源：主辦方供圖

常偉在演講中也曾表示，利用大模型，不是去做類似于語言類的大模型，而是更加看重大模型兩個特點——泛化和遷移。

記者注意到，早在2020年，樂創能源就開始使用Transformer模型。彼時，其構建電化學領域第一個自動機器學習平臺，也構建了在線電池阻抗的高通量的測算平臺。

為何在大模型未火之前，樂創能源就使用Transformer？對此，常偉向記者解釋稱：“當時選了很多模型來驗證SOH（熱失控體系）的精準度，Transformer是不錯的，和其他模型比較，它是對電池特性能預測比較準的方法之一。”

封面圖片來源：視覺中國-VCG21cb73dfb0a