儲能行業正面臨海量數據處理與AI應用挑戰。研華科技推出軟硬件一體化控制方案，實現整站交付效率提升90%。該方案打通從數據采集到AI智能體構建的全鏈路，推動儲能系統向智能化升級，為產業高質量發展賦能。
首先，儲能電站規模持續擴大，動輒達到GWh級別。一個GWh電站包含約100萬顆電芯，其安全監測與運行產生海量數據，對數據處理能力提出更高要求。
其次，儲能系統通過充放電及參與電力交易實現盈利。何時參與交易、選擇何種交易品種，需綜合預測負荷需求、天氣、電價等多維因素，其復雜程度已遠超人工判斷能力。
數據是AI的核心與基礎。然而，目前儲能行業在數據采集、存儲與交互等基礎環節，仍面臨協議不統一、傳輸速度不足、數據準確性不高等挑戰。
如何突破數據瓶頸，推動AI在儲能領域真正落地？全球工業物聯網企業研華科技，與國家電投旗下專業儲能技術服務商新源智儲的合作，為行業提供了可借鑒的實踐范例。
據中關村儲能產業技術聯盟（CNESA）統計，2024年全球儲能系統出貨量前十強中，新源智儲位列第五。
在推出交直流一體艙新品之際，新源智儲選擇與研華合作，在集裝箱中部署了集軟硬件于一體的本地化控制方案。該方案由研華科技專為儲能行業打造。
軟件層面，控制方案采用開放架構，將研華設備聯網與邊緣計算軟件IoT Edge與新源智儲的個性化需求深度融合，打造出專業級儲能本地控制軟件，保障數據采集與傳輸的穩定性，及時響應EMS或調度系統指令。其控制策略支持多種實現方式，可靈活適配項目現場的調試需求。
總體來看，研華控制器方案帶來三大核心價值：
✅協議標準化：向下統一通信協議與接口，向上統一IEC 61850等轉發協議，幫助客戶通過配置化方案實現快速批量交付，縮短項目周期。
✅開發低代碼化：提供低代碼開發方案，由客戶研發人員完成配置與批量復制，項目現場調整可通過低代碼方式快速完成，顯著節省人力。
✅運維輕量化：前端調試界面交由現場運維人員操作，便于實時監控與運維，保障系統穩定運行。
新源智儲研究院孫博士表示，與研華合作后，整站交付效率提升90%，同時大幅節省了現場調試成本。“低代碼方案簡單易用，即便是不具備通信或開發背景的同事，特別是售后人員，也能快速上手操作。”
目前，研華科技方案已在多個儲能電站實現規模化應用，覆蓋組串式、集中式等多種技術路線，以及工商業儲能場景。
作為國內較早布局運維業務的企業，新源智儲率先推出AIOPS2000儲能大集控智慧運營平臺，目前已累計接入超過5.7GWh電站，覆蓋電源側、電網側和用戶側等多個場景。
根據規劃，未來3–5年，新源智儲將持續加碼運維業務，對數據處理與AI能力的需求也將大幅提升。例如，在匯集海量數據后，需部署更強算力，開發與儲能運營相關的算法與大模型，實現端側故障診斷與定位、主動安全預警、電站健康診斷等功能。
研華科技也在全面擁抱AI。今年，其提出全新品牌愿景——“Edge Computing & WISE-Edge in Action”，積極推動邊緣計算與AI的深度融合，賦能千行百業的數智化升級。依托40多年工業計算經驗，研華推出Agent Builder工業智能體平臺，提供從數據采集到智能體構建的全棧解決方案：
孫博士透露，在BMS端，借助研華IoT Edge邊緣計算軟件，已集成智能預警、電池簇精細管理、充放電管理等系列算法，應用效果顯著。“希望雙方繼續攜手，以AI與物聯網技術推動儲能產業實現健康、高質量發展。”
從打通數據采集“最后一公里”，到構建面向未來的AI智能體，研華與新源智儲的合作清晰表明：數據，正是儲能系統從“功能機”邁向“智能機”過程中必須打通的關鍵脈絡。只有當高質量數據實現自由、高效的流動，AI的潛力才能在儲能的安全與效率領域充分釋放，真正賦能產業走向健康與高質量的發展之路。
