¡Primero en el país! Plataforma de análisis de IA de almacenamiento de energía de nuevo tipo puesta en servicio, mejora de consumo de energía renovable en 30%

Según reporta CCTV News, el primer plataforma de análisis de datos de inteligencia artificial para almacenamiento de energía de nueva generación desarrollada de forma autónoma en nuestro país entró en operación oficialmente ayer.

Se informa que la plataforma está conectada a diferentes tipos de dispositivos de almacenamiento de energía de nueva generación, basándose en el aprendizaje autónomo de IA y el análisis de datos masivos, la plataforma puede detectar de forma remota y en tiempo real las deficiencias y riesgos de los equipos, generar automáticamente planes de operación y mantenimiento, y responder rápidamente.

Actualmente, la plataforma ha integrado 8 estaciones de almacenamiento de energía de nueva generación, cubriendo Guangdong, Yunnan, Hainan y otras regiones, con más de 2.3 millones de puntos de recopilación de datos. Tras un año de prueba en funcionamiento, la tasa de fallos de los equipos en las 8 estaciones se redujo en un 34%, la cantidad de energía de nuevas energías absorbida aumentó aproximadamente un 30%, y la capacidad de regulación del sistema se fortaleció significativamente.

Expertos técnicos de la División de Pruebas y Mantenimiento de Almacenamiento de Energía de la Compañía de Pruebas de Mantenimiento de Almacenamiento de Energía de la Red del Sur indican que la plataforma ya cuenta con capacidades de análisis inteligente para más de 100 grandes estaciones de almacenamiento, ha construido conjuntos de datos de alta calidad como baterías de litio y sodio, y próximamente integrará estaciones de demostración de almacenamiento de energía de nueva generación como flujo de vanadio completo.

¿Qué es la plataforma de análisis de datos de inteligencia artificial para almacenamiento de energía de nueva generación?

Con el rápido aumento en la capacidad instalada de almacenamiento con baterías, la cantidad generada crece de forma exponencial. Los métodos tradicionales de cálculo en la nube centralizada presentan problemas como alta latencia y baja eficiencia, lo que no puede satisfacer las necesidades de mantenimiento inteligente a nivel de celda de batería.

La plataforma de análisis de datos de IA para almacenamiento de energía de nueva generación, en esencia, es un “cerebro” que aprende y piensa para el sistema de almacenamiento. No se limita a monitorear datos, sino que profundiza en el valor de los datos para transformar el sistema de almacenamiento de pasivo a activo, con predicciones y optimización inteligente.

Su funcionamiento puede resumirse en un ciclo cerrado de percepción y decisión inteligente——

A través de la recopilación en terminales de datos multidimensionales de baterías, equipos y entorno, que tras el preprocesamiento en tiempo real en el borde, se suben a la nube;

La nube, apoyada en modelos de IA y gemelos digitales, realiza análisis para predecir el estado de salud de las baterías, alertar de fallos tempranos, optimizar estrategias de carga y descarga, y realizar diagnósticos de operación y mantenimiento inteligentes, mejorando la precisión del análisis mediante mecanismos electroquímicos y modelos de datos;

Utilizando una arquitectura de colaboración entre terminal, borde y nube, la nube entrena modelos, el borde responde en milisegundos a riesgos locales, y los dispositivos terminales pueden protegerse de forma autónoma incluso sin conexión, garantizando una ejecución rápida y confiable.

Finalmente, la plataforma forma un ciclo cerrado de “percepción—análisis—decisión—ejecución”, enviando instrucciones de optimización y alertas a la capa de ejecución terminal, y actualizando continuamente los modelos con nuevos datos, consolidando la experiencia de operación y mantenimiento en un grafo de conocimiento, combinando modelos grandes para apoyar decisiones humano-máquina, con el fin de lograr alertas de seguridad, prolongar la vida útil, reducir costos operativos y aumentar beneficios, asegurando un funcionamiento eficiente y estable del sistema.

La energía verde tiene el potencial de seguir apoyando el desarrollo de IA

En marzo de 2026, la colaboración en cálculo y energía fue incluida por primera vez en el informe de trabajo del gobierno, como un proyecto de infraestructura de nueva generación a nivel nacional.

El director de la Oficina Nacional de Datos, Liu Liehong, afirmó en la Cumbre de Alto Nivel de Desarrollo de China 2026, celebrada el 23 de marzo, que en los próximos pasos se promoverá enérgicamente el proyecto de colaboración en cálculo y energía en colaboración con los departamentos relevantes, asegurando que más del 80% de la nueva infraestructura de capacidad de cálculo en los nodos clave utilice energía verde, maximizando el apoyo de la energía limpia.

Liu Liehong explicó que la colaboración en cálculo y energía se refiere a la integración profunda de infraestructura de capacidad de cálculo y sistemas eléctricos mediante tecnologías digitales, algoritmos inteligentes y redes de información, promoviendo la asignación dinámica y optimizada de recursos, logrando un ciclo virtuoso de “potenciar el cálculo con electricidad y promover la electricidad con cálculo”. Los principales aspectos incluyen impulsar la suministro directo de energía verde, la agregación de energía verde, mejorar la capacidad de soporte de energía limpia para la capacidad de cálculo, promover la recuperación de calor residual y fortalecer los beneficios del ciclo bajo en carbono y verde.

“El ‘Almacenamiento + IA’ se ha convertido en una excelente explicación para la implementación de escenarios de colaboración en cálculo y energía.”

Actualmente, varios plataformas de almacenamiento ya están integradas en Deepseek.

Por ejemplo, la plataforma de operación inteligente de almacenamiento de energía AIOPS2000 de Xinyuan Zhichu se centra en mejorar la seguridad, economía y fiabilidad del almacenamiento, lanzando tres agentes inteligentes. Con el marco de colaboración de agentes de DeepSeek, mecanismos de aprendizaje adaptativo y algoritmos de percepción multimodal, el retraso en la retroalimentación de decisiones es menor a 2 segundos, y la precisión del sistema de puntuación de salud de los equipos alcanza el 98.2%; <>

El sistema “Ronghe·Baize” de Ronghe Yuan, mediante despliegue privado de DeepSeek, monitorea más de 20 millones de celdas, procesa TB de datos diarios, detecta fallos en milisegundos y reduce los costos de operación y mantenimiento en más del 30%;

El sistema de almacenamiento “Senmi Smart Storage” de Exxon, con DeepSeek como núcleo de decisiones, tiene un error de predicción de energía fotovoltaica <3% y una precisión de predicción de carga >95%.

Tong Fei de Zheshang Securities opina que, la colaboración en cálculo y energía construye un puente de emparejamiento dinámico mediante los modos “cálculo en línea con electricidad” y “electricidad con cálculo en uso”. La modalidad de “electricidad en línea con cálculo” mediante la creación de un “pool de energía flexible” (integración de generación, red, carga y almacenamiento) proporciona soporte eléctrico estable y verde para cargas de cálculo altamente variables. En el ámbito industrial, los cuatro sectores principales: equipos eléctricos, software de despacho inteligente, almacenamiento y operación de proyectos, serán reevaluados en valor.

Fuzhou Securities señala que, la Red Eléctrica Nacional fomenta la preconstrucción y la configuración anticipada de infraestructura eléctrica, incluyendo la planificación de canales de ultra alta tensión, la reserva de capacidad en subestaciones y la planificación de soluciones de energía verde, para garantizar una rápida capacidad de respuesta a la demanda adicional de capacidad de cálculo. Basándose en la amplia implementación de sensores y dispositivos inteligentes, mediante la digitalización de hardware y software, especialmente la potente capacidad de cálculo de IA para optimizar la operación del sistema eléctrico, mejorando la predicción de la generación de energías renovables y el consumo eléctrico en ciudades y regiones, se puede mejorar la percepción del sistema eléctrico en cuanto a generación, consumo y suministro, además de aumentar la precisión en las transacciones del mercado de almacenamiento de energía y la integración de plantas virtuales, entre otras capacidades.

Este organismo también indica que, desde la perspectiva de inversión, el fin último de la IA en energía es la electricidad, y el mercado se centra principalmente en motores de combustión, almacenamiento fotovoltaico y redes eléctricas; mientras que el fin último de la electricidad es la IA, con un enfoque en tecnologías emergentes como la digitalización de redes y plantas virtuales, combinadas con mercados de energía verde y transacciones directas, logrando un ciclo cerrado en modelos de generación, almacenamiento y red. En la situación actual, se recomienda seguir empresas como Weisheng Information, Guodian Nari, Sifang Co., Ltd., y Nanjing Power Technology en el ámbito de plantas virtuales digitales; y en el suministro de energía verde, empresas como Tonglitianqi, JinkoSolar, GCL New Energy, así como Sifang Co., Ltd. y Guoneng Rixin en soluciones de equipos de energía verde.

(Artículo original: Caixin)