从“储能一张图”到“虚拟电厂”！浙江全省摸排！
截至2025年8月，浙江省用户侧储能备案3098个，总装机容量4.175GW，其中杭州、宁波、嘉兴等地市的装机容量位居前列。 面对快速增长的装机量，精准监管成为一项挑战——谁家装了？装了多少？运行是否合规？仍有大量设备因未备案而游离于监管之外。 以嘉兴海宁为例，全域工商业用户超10万，工商业用户储能安装量年增长率超200%，该如何从海量用户中精准锁定储能设备？ 海宁双腾科技产业园用户侧储能设备 一套基于深度学习的算法模型成为“储能侦探”
为了解决这个“看得见能耗、看不清设备”的矛盾，国网浙江营销服务中心联合国网海宁市供电公司研发的用户侧储能智能识别算法模型，通过分析用电曲线特征，实现对在运安装储能设备的精准识别与监管支持。 那么，这项技术是怎么“看出来”的？ 可以把这想象成“侦探破案”——凡用过的，必留下痕迹。 储能用户负荷特征 储能设备在运行时，会表现出独特的“行为特征”： 充电斜率陡增——储能在开始充电时，负荷会出现陡然上升的“坡度”，像人突然加速跑步的心跳。 放电段时长与节律稳定——很多工商业储能通常有“两充两放”的规律，放电段的持续时长和时间窗口具有特征性。 电价敏感性与响应延迟短——当峰谷电价差明显时，储能动作概率大幅上升，并且响应延迟时间通常很短（比如小于15分钟），这与普通负荷的反应不同。
这些特征成为了识别储能设备的关键线索。
有了线索，“储能侦探”如何“破案”？
这项技术的核心是一种名为“时空卷积-Transformer融合模型”的AI算法，既能看懂短期的突变又能抓住周期性规律。 通俗地说，“时空卷积”像放大镜，先把局部突然变化放大；“Transformer”像望远镜，能把前后几个时段的关联关系看清楚，并把关键时刻的权重提出来。两者结合后，模型在识别“充电、放电”这一类的长时序依赖信号时，表现更稳、更准确。 因此，基于这套算法，用户侧储能智能识别算法模型就像一位经验丰富的“侦探”，它能够“看懂用电曲线的语言”，从海量的用电数据中找出蛛丝马迹，从而把“储能行为”与常规负荷区分开来。 首先，它需要“整理线索”——收集智能电表、电力调度系统等多源数据，并进行清洗和标准化处理。 接着，它要“排除干扰”——光伏设备与储能设备的负荷曲线高度相似，很容易误判。研发团队构建了两阶段光伏干扰剔除模型，先进行模式匹配，再计算动态出力，有效避免了误判。 最后，它开始“特征识别”——通过分析充电斜率、放电持续时间、电价敏感性等关键特征，并利用注意力机制强化对关键时段特征的捕捉，既能捕捉“突发大幅充电”的瞬态，也能抓住“昼夜循环放电”的周期性，准确判断是否为储能设备。 此外，系统提供的不仅是“是/否”的判断，更具备可解释性输出：包括疑似率、异常描述、运行容量、最大需量等多维结构化信息即像一份详尽的“诊断报告”，既方便人工复核，也支撑精准监管。
上线后效果如何？用数据说话
在海宁市试点并推广到浙江省的应用中，算法在全省范围内对执行分时电价的工商业用户进行了快速筛查：单次扫描海量用户的速度很快，识别准确率达到97.84%，累计识别出1319个储能用户：
发现备案状态为“待投运、停运”但已实际运行的设备98台 发现备案状态为“运行”但实际已停运的设备114台 发现未备案但已运行的储能设备157台
这些数字背后，是电网安全风险的降低，也是市场秩序的规范。 表面上看，这只是“把储能找出来”的技术，但它的价值远不止于此： 补齐监管短板，形成全流程闭环
过去，储能从接入到运行的闭环管理存在盲区，通过“自动识别—清单复核—管理监测”流程，首次打通储能设备从识别到管控的完整闭环，并形成“储能一张图”，全流程线上化，提升监管透明度与效率。
支撑电网调峰与绿电消纳
精确掌握用户侧储能的部署与运行态，让电网在调峰、削峰填谷时能更有底气，也能让新能源更好消纳。这为实现“双碳”目标和构建新型电力系统提供了有力支撑。
为市场化应用和数据产品打开通道
经识别、核验后的储能运行数据可以为电力市场交易提供更可信的数据基础，推动储能价值的商业化流转。
国网海宁市供电公司工作人员来到浙江联鑫板材科技有限公司，联合储能厂家进行储能设备安全检查，为企业安全可靠用电提供保障
值得一提的是，该应用为浙江芯能光伏科技股份有限公司提供了“用户侧储能潜力分析”数据服务，实现了浙江省首例“电力+能源”数据产品交易，同时也是国内能源行业首项储能领域的数据产品场内交易。这不仅说明识别出的数据具备合规的交易属性，也标志着浙江省电力数据要素交易流通及数据要素市场建设迈出了关键性的一步。
面向未来：从“储能一张图”到“虚拟电厂”
在嘉兴海宁，通过“储能一张图”，工作人员能够精准掌控每个储能设备的运行状态。不再需要逐户排查，只需轻点鼠标，就能看到哪些设备在正常运行，哪些需要维护，哪些还未备案。 未来，随着“人工智能+”的深入，这项技术将融合数字孪生和深度学习，构建虚拟电厂仿真平台，优化储能调度策略。以后，不仅能识别储能，更能预测其行为、优化其运行，最大化其经济和社会效益，让分散的储能资源聚合为稳定电网、消纳绿电的重要力量。 技术能把“藏在曲线里的秘密”读出来，但合规与协作，才是把这项技术价值完全发挥出来的关键。储能识别模型只是开始，未来电网与用户之间的互动，将越来越智能、透明，也更能把绿色电力变成看得见、摸得着的价值。
