陈卓瀚 彭 誉 孙 健^*

广东石油化工学院

摘要(Abstract)：

近年来，光伏、风电成为我国新型电力系统与“双碳”建设核心支撑，但风光发电天然存在随机、波动、间歇特性，引发功率振荡、弃风弃光、线路损耗偏高等难题，严重制约新能源消纳。储能搭配智能调控是实现系统节电降耗关键载体，储能节能控制创新可平抑功率波动、优化电能分配、降低全链路损耗，带来长期稳定运行收益。将人工智能（AI）嵌入储能节能控制闭环，是同步提升系统能效与运行稳定性的变革路径。本文以国内新能源储能场景为研究对象，剖析AI驱动下节能控制创新对能效绩效、运行绩效的双重作用机理，为低碳节能控制提供理论与方案参考。

关键词(KeyWords)：

新能源存储；节能控制；人工智能；运行绩效

参考文献(References)：

［1］周凡宇，曾晋珏.碳中和目标下电化学储能节能技术进展与展望［J］.动力工程学报，2024，44（3）：396-405. 

［2］谭金龙，陈军，赵启.改进 DDPG-MPC 融合的电网储能协同节能优化方法［J］.储能科学与技术，2025，14（6）：2218-2227. 

［3］刘巨，任羽纶，易柏年.基于 LSTM-EKF 的储能 SOC 高精度估计与节能管控［J］.电力科学与技术学报，2024，39（2）： 198-206. 

［4］刘涛，周波.人工智能对国内新能源企业低碳调控转型驱动作用研究［J］.管理与决策经济学，2024，45（5）：2727-2738. 

［5］孙健，周耀阳，梁柱煜，李蓝蓝.绿色创业教育在茂名市高校课程中的融合研究［J］.教育改革发展，2024，6（4）： 120-125.