2020年9月22日，我国在联合国大会上提出，二氧化碳排放力争于2030年前“达峰”，力争在2060年前实现“碳中和”。在这一目标下，我国必须实现由化石能源走向新能源的能源绿色转型，这个转型的核心是新能源从补充能源走向主体能源。

　　在这一背景下，新型储能成为实现碳达峰、碳中和目标的关键支撑，还是构建新型电力系统、建设新型能源体系、促进能源转型和高质量发展的重要技术和基础装备。新型储能技术发展将催生能源新产业、新业态，已经成为世界各国抢占能源战略和装备制造业新高地的重要领域。

　　新能源比例不断上升，成为电力供应新力量

　　8月29日，国务院新闻办公室发布《中国的能源转型》白皮书指出，中国成为全球能耗强度降低最快的国家之一，2023年中国风光发电量超过了城乡居民生活用电量，全社会每消费3度电中就有1度电是绿电。

　　过去几年，各种新能源技术突飞猛进，随之带来新能源的发电成本不断下降。中国工程院院士、上海交通大学智慧能源创新学院院长黄震透露：“2018年我国最早的光伏电站，国家发展改革委上网指导价还是4元每度电，到了2020年度电价格已经能达到0.35元，下降幅度超过90%以上，最近四川的一个项目报价更是只有0.118元。目前无论是风电还是光伏的发电成本均已控制在一毛多钱，显著低于煤电成本。”

　　从装机量来看，可再生能源增长迅猛。今年6月底，中国的风电和太阳能发电总装机容量首次超过了煤电。国家能源局发布1月～7月全国电力工业统计数据，截至2024年7月底，风电、太阳能装机合计达到12.1亿千瓦，在2020年12月的气候雄心峰会上，国家领导人宣布，到2030年，中国风电、太阳能发电总装机容量将达到12亿千瓦以上，仅仅用大约三年半就实现该承诺。

　　显然，可再生能源的发展速度远比预期来得更快，保守估计到2030年光伏和风电的装机容量将达到22亿千瓦。历史数据可以看到，近几年来全世界新增的光伏和风电超过一半都是在中国产生的，我国的新能源已经成为电力供应的新力量。

　　黄震认为：“相比之前能源开发利用依赖于煤炭、石油、天然气等地下资源禀赋，未来则是基于科技创新对可再生能源进行开发利用。把更多的风和光转化成为人类可利用的绿色能源的技术突破将是走向碳中和的战略支撑。”

　　电力平衡面临挑战，长时储能重要性凸显

　　风电、光伏等新能源发电发展迅速，其波动性、随机性、间歇性给电力系统稳定运行和供需平衡带来挑战。风电、太阳能发电易受天气影响，“极热无风、极寒少光”特点明显，出现极端天气时出力不稳定，容易造成电力供需不平衡。

　　有分析数据显示，当电力系统中风电、太阳能发电量占比超过50%时，需要解决数天、数周乃至跨季节的电力电量平衡问题。由于2至4小时的短时储能不具备相应的支撑能力，大规模长周期储能的作用将会进一步凸显。长时储能凭借长周期、大容量特性，能够在长时间维度上平抑新能源发电带来的波动，保障季节性及极端天气下的电力供应。

　　目前，国内外对于长时储能的放电时长尚未统一定义，国内一般认为持续放电时长在4小时以上的技术属于长时储能，主要包括抽水蓄能、压缩空气储能、熔盐储热、液流电池和氢储能等5种类型。发展长时储能对我国保障能源安全、推动能源绿色低碳转型、促进能源高质量发展具有重要意义。

　　长时储能重要性凸显，引发投资机构关注。2023年被称为长时储能的投资元年，据不完全统计有20家长时储能企业获得融资，参与投资机构103家，整个投资金额近50亿元。具体来看，液流电池技术企业的融资事件最多，共有15次，金额高达30亿元。此外，压缩空气领域有两家完成融资，中储国能一家就有10亿元的融资，两家铅碳电池企业融资金额也超3亿元。参与长时储能的投资机构中，中国科创星、九智资本、招银国际、华控基金都活跃度较高。

　　问题逐渐暴露，长时储能进入调整期

　　在2023年的火热之后，随着行业发展问题逐渐暴露出来，投资热度上能直观感受到。截至2024年8月份，公开数据不完全统计长时储能融资事件只有5个，融资金额基本上在千万级别。去年同期截至2023年8月，统计到长时储能融资事件12个，融资金额超亿元级别，这其中的变化非常明显。以液流电池为代表，长城证券产业金融研究院储能应用场景研究员陈梓铭认为长时储能面临四大挑战：

　　首先是降本压力非常大。很多液流电池以成本优于锂电作为噱头，但实际情况来看，液流电池的成本仍在2~3元，相比锂电已经降到0.8元以下，液流电池在价格上竞争力不够。陈梓铭判断，能否将系统成本降至2元以下将会是投资人判断项目优劣的重要参考依据。

　　其次是产品成熟度不够。很多液流电池企业将实验室的技术参数作为产品的实际性能。但实验室环境下的参数并不代表在工业应用中可以达到同样的性能。另外现在企业各自为政，产品不透明、缺乏行业技术指标也是阻碍着行业的发展。

　　第三是示范项目越多，问题暴露越多。随着2023年千万级到兆瓦级示范项目的实施，性能、稳定性、量产一致性等各种问题都在暴露。之前很多项目建而不用的现象让很多企业有机会钻空子，但随着商业模式的逐渐完善，储能利用率上升，这些项目的真实运营情况将进一步暴露。

　　最后是融资目标与生产、研发相矛盾。2023年很多液流电池的扩产是基于融资目标而非市场发展需求来制定的。导致很多企业的产能规划超前于技术研发进度和市场需求，目前已处于产能过剩状态。

　　陈梓铭也指出，“2024年将是液流电池行业务实的一年，需要各家企业做好自我调整，这对于行业发展来说不是坏事。”

　　AI技术与能源结构变革共振融合

　　随着人工智能技术的飞速发展，尤其是以大模型为核心的人工智能技术发展，成为推动能源行业产业升级的重要力量。根据政策规定以及互联网头部企业的碳中和承诺，算力中心有望成为首个新能源使用率达100%的应用场景，这样长时储能有很大机会的增长。如今Google、微软两大巨头已成为国际长时储能协会（LDES）的会员，也说明长时储能的重要性。

　　中国社会科学院能源经济研究中心主任史丹看来，“历次工业革命都是和能源革命紧密相连的，数字经济发展靠算力，而算力发展靠能源。如果仅依靠以化石能源为主的能源供应体系无法支撑起未来的数字经济。大力发展新能源，不仅是解决环境问题，同时也解决了数字革命需要的能源问题。”

　　在新能源系统支撑算力发展的同时，AI技术也在推动其不断革新。乐创能源CEO潘多昭认为，“储能的本质是提供服务，在如今硬件差异化水品逐渐拉齐的情况下，如何借助AI技术对产品进行差异化的价值提升将是储能企业的核心竞争力。”AI大数据逐渐成为构建储能系统的智慧大脑，是智慧能源发展的重要一环。在有了硬件设备基础之后，就需要通过算法、软件融入其中，保持底层资产的持续迭代升级。

　　比如说，AI通过对海量历史数据的学习，大模型可以更好地预测能源供需变化，从而帮助优化能源调度，减少浪费，提升整个电网的运行效率。乐创能源从2020年坚持AI驱动的方式提升储能行业效率，2024年提出了基于MoE架构新能源大模型，包括智能体的智慧运营体系，基于多模态数字化孪生系统，还有具身智能的维修运营机器人等。