中能觀察｜“大模型+市場機制”雙輪驅(qū)動新能源—電動汽車—儲能協(xié)同生態(tài)
來源：中國能源新聞網(wǎng) 時間：2025-12-23 15:41
在全球能源轉(zhuǎn)型的浪潮下，新能源發(fā)電已從補充能源逐步躍升為主體能源，其占比突破40%，標志著清潔低碳化進程邁入深水區(qū)。與此同時，電動汽車保有量以年均35%的速度激增，其無序充電行為加劇了電網(wǎng)負荷的峰谷差，而儲能系統(tǒng)作為平衡供需的“緩沖器”，卻因成本高企難以大規(guī)模部署。新能源的間歇性、電動汽車充電的隨機性、儲能投資的經(jīng)濟性，三者相互交織形成系統(tǒng)性矛盾：單純依賴技術(shù)升級難以突破成本瓶頸，僅靠行政手段無法激發(fā)市場活力，傳統(tǒng)調(diào)度模式更難以應(yīng)對高比例可再生能源接入的復(fù)雜性。本研究創(chuàng)新性提出“大模型+市場機制”雙輪驅(qū)動框架，通過機器學習優(yōu)化儲能資源配置，以實時電價引導(dǎo)電動汽車參與需求響應(yīng)，最終實現(xiàn)源網(wǎng)荷儲的智能協(xié)同，為破解能源轉(zhuǎn)型困局提供可落地的解決方案。
協(xié)同生態(tài)的技術(shù)—經(jīng)濟—政策三角架構(gòu)
（一）技術(shù)融合層
新能源發(fā)電、電動汽車與儲能系統(tǒng)的協(xié)同創(chuàng)新，正重構(gòu)全球能源體系運行邏輯。三者通過資源特性互補、技術(shù)路徑融合與時空深度耦合，構(gòu)建起覆蓋“發(fā)電—用電—儲能”全鏈條的低碳解決方案，為高比例可再生能源并網(wǎng)提供關(guān)鍵支撐。
光伏與風電的時空互補特性是破解可再生能源波動性的關(guān)鍵。以云南新型電力系統(tǒng)為例，高原與低地地理差異形成“光伏日間主導(dǎo)、風電夜間補充”模式，通過“地理適配+時間錯峰”組合，使可再生能源占比大幅提升，棄風棄光率顯著下降。其技術(shù)本質(zhì)在于，光伏秒級啟動與風電數(shù)小時持續(xù)供電特性互補，在云層遮擋或夜間光伏停運時，風電可快速填補缺口或協(xié)同儲能維持基礎(chǔ)負荷。季節(jié)上，夏季光伏占比高，冬季風電貢獻大，通過動態(tài)調(diào)度算法，電網(wǎng)將供電波動率控制在±5%以內(nèi)，形成“地理—時間—技術(shù)”三維融合的解決方案。
電動汽車V2G技術(shù)則將交通與能源系統(tǒng)深度綁定。以特斯拉Powerwall在德國虛擬電廠的應(yīng)用為例，其構(gòu)建“車—網(wǎng)—價”閉環(huán)：夜間風電過剩時電動汽車低價充電，日間用電高峰反向放電，創(chuàng)造差價收益。一輛續(xù)航500公里的電動汽車參與V2G項目后，年化收益率可達8%—12%，背后是峰谷電價差套利邏輯。技術(shù)上，V2G依賴雙向充電樁、智能調(diào)度平臺和電池管理系統(tǒng)。目前，全球V2G試點已覆蓋20余個城市，預(yù)計2030年裝機容量達50吉瓦，減少大量燃煤電廠排放。更深遠的是，V2G與碳交易聯(lián)動，每千瓦時綠電消納可減少二氧化碳排放，用戶可通過出售碳減排配額獲得額外收益，形成“能源套利+碳交易”雙重盈利模式。
儲能系統(tǒng)的多技術(shù)互補，通過覆蓋“秒級—季節(jié)級”全時間尺度需求，構(gòu)建高彈性、低成本儲能體系。鋰離子電池、氫能儲能與飛輪儲能的混合應(yīng)用本質(zhì)是技術(shù)分工：飛輪儲能憑借機械慣性，可在毫秒級完成功率調(diào)節(jié)，抑制電網(wǎng)頻率波動；鋰離子電池通過電化學儲能實現(xiàn)分鐘級至小時級調(diào)節(jié)，覆蓋設(shè)備頻繁啟停；氫能儲能通過電解水制氫與燃料發(fā)電，實現(xiàn)數(shù)天至數(shù)月能量存儲。經(jīng)濟性對比顯示，飛輪儲能單位功率成本約2000美元/千瓦，但壽命長達20年；鋰離子電池單位能量成本約150美元/千瓦時，適合中短期儲能；氫能儲能單位能量成本雖達500美元/千瓦時，但具備零碳排放與長期存儲優(yōu)勢。三者混合后，系統(tǒng)全生命周期成本可降低30%以上。德國某微電網(wǎng)項目驗證了這一模式：鋰電處理90%日常負荷波動，氫能存儲夏季過剩電能供冬季使用，飛輪補償風電突變的瞬時功率沖擊，使可再生能源消納率達95%，棄電率從18%降至2%，投資回收期縮短至8年。
未來，三類技術(shù)協(xié)同進化將深化。固態(tài)電池提升能量密度，鋰電儲能時長增至4小時；液態(tài)有機儲氫密度達5.5千克/升，節(jié)省存儲空間；飛輪儲能結(jié)合超導(dǎo)，功率調(diào)節(jié)效率超98%。這些突破推動“光伏—風電—車—儲”系統(tǒng)升級，構(gòu)建零碳、智能、韌性的新型能源體系。
?。ǘ┦袌鲵?qū)動層
在能源轉(zhuǎn)型進程中，市場機制作為核心驅(qū)動力，正通過實時電價與綠證—碳市場聯(lián)動兩大路徑，重構(gòu)電動汽車充電行為與可再生能源發(fā)展的價值鏈條，形成“市場引導(dǎo)技術(shù)、技術(shù)反哺市場”的良性循環(huán)。
實時電價機制通過價格時間維度差異化，將電動汽車轉(zhuǎn)化為可調(diào)節(jié)儲能資源。德國Next Kraftwerke虛擬電廠模式驗證了這一過程：凌晨3時北歐風電達峰值時，系統(tǒng)推送0.08歐元/千瓦時超低電價，電動汽車充電成本最低且車載電池成為“移動儲能庫”；下午6時用電高峰，電價飆升至0.35歐元/千瓦時，V2G功能觸發(fā)，車輛反向放電，每度電創(chuàng)造0.22歐元套利空間。該模式使德國用戶年均充電成本降40%，電網(wǎng)峰值負荷降15%，相當于減少2座500兆瓦燃氣電廠投資。
其技術(shù)支撐依賴三層架構(gòu)協(xié)同：物聯(lián)網(wǎng)感知網(wǎng)絡(luò)通過5G通信實時采集電網(wǎng)數(shù)據(jù)與電動汽車電池狀態(tài)；動態(tài)定價算法基于歷史數(shù)據(jù)、天氣預(yù)報等生成電價曲線并推送至用戶；自動化控制平臺在用戶設(shè)定“經(jīng)濟模式”后，自動啟停充放電。柏林某社區(qū)1000輛參與V2G項目的電動汽車，2023年夏季完成12萬次充放電循環(huán)，提供450兆瓦時調(diào)節(jié)電量，相當于小型抽水蓄能電站。
用戶角色由此轉(zhuǎn)變，從傳統(tǒng)充電模式下的價格被動接受者變?yōu)椤爱a(chǎn)消者”，通過優(yōu)化充電時段獲益。特斯拉Powerwall用戶在德國參與V2G項目，年化收益率達10%—15%。這推動充電基礎(chǔ)設(shè)施升級，德國雙向充電樁超50萬個，占公共充電樁總量30%，80%新售電動汽車具備V2G功能。市場數(shù)據(jù)顯示，2023年德國電動汽車用戶非高峰時段充電比例從2020年的12%提升至67%，高峰時段從58%降至15%。
綠證交易與碳市場聯(lián)動通過環(huán)境屬性貨幣化，構(gòu)建可再生能源發(fā)展長效激勵機制。綠證代表可再生能源發(fā)電“零碳屬性”，碳市場約束企業(yè)碳排放。高耗能企業(yè)面臨購買碳配額或綠證的選擇，以歐盟碳價80歐元/噸、綠證價格20歐元/張計算，購買綠證可節(jié)省50%減排成本。這驅(qū)動綠證需求爆發(fā)，2023年歐盟綠證交易量達1.2億張，70%被高耗能企業(yè)購買。
對可再生能源發(fā)電企業(yè)，綠證銷售創(chuàng)造“電價+環(huán)境溢價”雙重收益。西班牙某500兆瓦光伏電站，上網(wǎng)電價0.04歐元/千瓦時，出售綠證額外獲0.02歐元/千瓦時收益，項目內(nèi)部收益率從8%提升至12%。金融機構(gòu)更愿提供低息貸款，西班牙可再生能源投資額增長3倍。綠證交易打破地理限制，形成全球環(huán)境價值流通市場，2023年全球綠證跨境交易額45億美元，發(fā)展中國家獲28億美元收入。
政策創(chuàng)新放大機制效果，歐盟“可再生能源電力直接購買協(xié)議”（PPA）強制企業(yè)采購綠電，催生“綠證+PPA”組合產(chǎn)品。英國某數(shù)據(jù)中心簽訂10年期PPA電價0.05英鎊/千瓦時，同期市場電價0.08英鎊/千瓦時，出售綠證每年額外獲200萬英鎊收入，投資回收期從8年縮短至5年。這一模式在全球復(fù)制，推動可再生能源發(fā)展。
實時電價與綠證—碳市場聯(lián)動成功，源于市場機制與技術(shù)創(chuàng)新的雙向賦能。實時電價依賴電動汽車雙向充放電等技術(shù)，綠證交易需要區(qū)塊鏈溯源等技術(shù)，技術(shù)突破提升市場流動性。德國研究顯示，當電動汽車V2G滲透率達30%、綠證交易成本降至0.5歐元/張時，可再生能源占比可從45%提升至70%，系統(tǒng)總成本僅增8%。
從柏林到巴西，從歐盟到中國，市場機制重構(gòu)能源價值鏈。實時電價賦予充放電經(jīng)濟價值，綠證—碳市場聯(lián)動對應(yīng)碳排放成本，為能源轉(zhuǎn)型提供可持續(xù)市場化路徑，讓能源系統(tǒng)未來成為市場與技術(shù)的共舞。
?。ㄈ┱邊f(xié)同層
在“雙碳”目標驅(qū)動下，全球能源轉(zhuǎn)型加速，儲能技術(shù)作為平衡可再生能源波動性與電網(wǎng)穩(wěn)定性的關(guān)鍵，借政策協(xié)同實現(xiàn)技術(shù)突破與市場擴張。中國與歐盟作為兩大經(jīng)濟體，分別以儲能補貼政策與氫能戰(zhàn)略構(gòu)建差異化產(chǎn)業(yè)扶持體系，深刻重塑能源轉(zhuǎn)型進程。
中國“雙碳”目標下的儲能政策體系，以2027年新型儲能裝機目標180吉瓦為關(guān)鍵節(jié)點，完成從行政指令向市場機制的轉(zhuǎn)型。目標設(shè)定體現(xiàn)“數(shù)量—質(zhì)量”雙維度，2025年國家發(fā)展改革委方案明確到2027年新型儲能裝機規(guī)模達180吉瓦，還將“技術(shù)創(chuàng)新水平”“裝備制造能力”“市場機制成熟度”納入考核。如要求鋰離子電池儲能系統(tǒng)成本降至0.3元/瓦時以下，壓縮空氣儲能效率突破70%，長時儲能技術(shù)占比提升至30%。這倒逼企業(yè)從低端產(chǎn)能擴張轉(zhuǎn)向核心技術(shù)攻關(guān)，形成“技術(shù)領(lǐng)先—成本下降—市場擴張”的正向循環(huán)。
補貼機制精準化是另一大突破。地方補貼從“普惠制”轉(zhuǎn)向“差異化+動態(tài)調(diào)整”，以上海浦東新區(qū)為例，對符合條件的新型儲能項目按固定資產(chǎn)投資額30%補貼，設(shè)上限并要求全容量放電時長。安徽等省份將補貼與電力市場掛鉤，對參與虛擬電廠調(diào)峰的儲能電站給予雙重激勵，使項目內(nèi)部收益率提升，投資回收期縮短。例如山東某獨立儲能電站，參與電力現(xiàn)貨市場后收益大增，疊加補貼投資回收期從8年縮至5年。
電力市場改革深化釋放了儲能價值。2025年“136號文”取消新能源項目強制配儲要求，允許獨立儲能電站以“報量報價”方式參與電力現(xiàn)貨市場，充放電價格由供需決定。以山東為例，高峰時段儲能放電電價溢價高，引導(dǎo)企業(yè)自發(fā)投資儲能項目比例大幅提升。儲能從“政策強制配置”負擔轉(zhuǎn)變?yōu)椤笆袌鲎灾鬟x擇”資產(chǎn)，降低了新能源項目配儲成本，優(yōu)化了儲能資源時空配置。
歐盟的氫能戰(zhàn)略從產(chǎn)業(yè)鏈源頭構(gòu)建政策支持體系。根據(jù)相關(guān)研究，歐盟將電解槽產(chǎn)業(yè)作為核心抓手，通過三方面扶持：設(shè)立“氫能銀行”提供長期低息貸款與補貼；建立“綠色氫能認證”體系，未達標企業(yè)繳納碳稅；通過“創(chuàng)新基金”資助核心技術(shù)攻關(guān)。這些政策推動電解槽成本下降，2025年堿性電解槽和PEM電解槽成本較2020年大幅降低。
政策協(xié)同效應(yīng)在歐盟氫能產(chǎn)業(yè)鏈中明顯。德國某電解槽項目獲低息貸款與溢價收益，內(nèi)部收益率提升。政策還將氫能儲能與可再生能源發(fā)電深度綁定，如西班牙風電場配套電解槽項目獲補貼，形成閉環(huán)模式，提升可再生能源消納率，降低電網(wǎng)對化石能源調(diào)峰依賴。2025年歐盟氫能儲能項目占比提升，成為第二大儲能技術(shù)。
中國與歐盟的政策實踐表明，儲能補貼與氫能戰(zhàn)略成功的關(guān)鍵在于“技術(shù)—市場—政策”的三元協(xié)同。中國通過組合拳實現(xiàn)從“政策驅(qū)動”到“市場驅(qū)動”轉(zhuǎn)型；歐盟通過鏈條設(shè)計構(gòu)建氫能經(jīng)濟可持續(xù)模式。二者雖技術(shù)路線不同，但均解決儲能發(fā)展成本與收益平衡的核心矛盾。未來，政策協(xié)同層作用將更凸顯，引導(dǎo)儲能技術(shù)從“輔助角色”轉(zhuǎn)變?yōu)椤澳茉聪到y(tǒng)的核心支柱”。
大模型在協(xié)同生態(tài)中的應(yīng)用
在協(xié)同生態(tài)的復(fù)雜場景中，大模型正憑借其強大的數(shù)據(jù)處理與智能決策能力，深度融入并重塑著各個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為系統(tǒng)的穩(wěn)定運行與高效優(yōu)化提供了堅實支撐。
在能源協(xié)同領(lǐng)域，對新能源發(fā)電功率的精準預(yù)測是保障能源穩(wěn)定供應(yīng)與高效利用的基石。傳統(tǒng)預(yù)測方法面對新能源發(fā)電間歇性與波動性的挑戰(zhàn)時，往往力不從心。而大模型中的機器學習模型，尤其是LSTM網(wǎng)絡(luò)，展現(xiàn)出了卓越的預(yù)測性能。LSTM網(wǎng)絡(luò)作為一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具備挖掘時間序列數(shù)據(jù)中長期依賴關(guān)系的獨特能力。在處理光伏出力曲線時，它能夠綜合考量光照強度、溫度、天氣狀況等多種因素隨時間的變化規(guī)律。通過大量歷史光伏發(fā)電數(shù)據(jù)的訓練，LSTM網(wǎng)絡(luò)可以精準捕捉這些因素之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)，進而準確預(yù)測未來一段時間內(nèi)的光伏發(fā)電功率。例如，在《AI-Driven Optimization of Hybrid Hydrogen-Battery Energy Storage Systems》的研究中，LSTM網(wǎng)絡(luò)被成功應(yīng)用于混合氫—電池儲能系統(tǒng)的優(yōu)化，通過對光伏發(fā)電功率的精準預(yù)測，為儲能系統(tǒng)的充放電策略提供了科學依據(jù)，有效提高了能源的利用效率，減少了能源浪費。
電動汽車的普及給電網(wǎng)帶來了新的挑戰(zhàn)，充電負荷的不確定性可能導(dǎo)致電網(wǎng)負荷波動加劇。強化學習算法中的DQN算法為優(yōu)化電動汽車充電調(diào)度提供了有效解決方案。DQN算法通過不斷與環(huán)境進行交互，學習最優(yōu)的充電策略。在電動汽車充電場景中，它將電網(wǎng)負荷狀態(tài)、電動汽車充電需求等信息作為環(huán)境輸入，以減少電網(wǎng)負荷波動為目標，通過試錯與學習，逐漸找到在不同時刻為電動汽車分配充電功率的最佳方式。相關(guān)研究如《AI如何賦能新型電力系統(tǒng)？》指出，DQN算法的應(yīng)用能夠根據(jù)電網(wǎng)的實時負荷情況，動態(tài)調(diào)整電動汽車的充電功率和時間，避免大量電動汽車同時充電造成的電網(wǎng)負荷峰值過高問題，實現(xiàn)電動汽車充電與電網(wǎng)運行的協(xié)同優(yōu)化，保障電網(wǎng)的穩(wěn)定運行。
在儲能系統(tǒng)的運行管理中，實時決策能力至關(guān)重要。儲能系統(tǒng)面臨著多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，包括傳感器數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等。環(huán)境語義分析技術(shù)中的Transformer模型為儲能系統(tǒng)的自愈提供了有力支持。 Transformer模型憑借其強大的自注意力機制，能夠高效處理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。它可以自動捕捉數(shù)據(jù)中的重要特征和關(guān)聯(lián)關(guān)系，快速分析儲能系統(tǒng)的運行狀態(tài)。當儲能系統(tǒng)出現(xiàn)故障或異常時，Transformer模型能夠及時識別問題所在，并生成相應(yīng)的自愈策略。例如，通過對電池溫度、電壓、電流等多維度數(shù)據(jù)的實時分析，模型可以判斷電池是否存在過充、過放、過熱等安全隱患，并及時調(diào)整充電或放電策略，實現(xiàn)儲能系統(tǒng)的自我修復(fù)和穩(wěn)定運行，提高儲能系統(tǒng)的可靠性和安全性。
大模型在協(xié)同生態(tài)中的應(yīng)用，通過預(yù)測與優(yōu)化、實時決策等方面的創(chuàng)新實踐，為能源、交通等多個領(lǐng)域的協(xié)同發(fā)展注入了強大動力，推動著協(xié)同生態(tài)向更加智能、高效、可持續(xù)的方向邁進。
大模型賦能下協(xié)同生態(tài)典型案例剖析與風險應(yīng)對
在協(xié)同生態(tài)發(fā)展浪潮中，大模型技術(shù)正深刻改變能源等領(lǐng)域格局，國際國內(nèi)涌現(xiàn)諸多典型案例。
德國Sonnen社區(qū)電池共享網(wǎng)絡(luò)是虛擬電廠實踐的杰出代表。大模型將眾多家庭電池儲能系統(tǒng)連成虛擬儲能池，實時分析電池充放電、剩余電量等數(shù)據(jù)，結(jié)合社區(qū)用電歷史與氣象數(shù)據(jù)，精準預(yù)測用電需求和光伏發(fā)電量。據(jù)此智能調(diào)度電池充放電，光伏過剩時儲能，用電高峰或發(fā)電不足時供電。這不僅讓居民通過共享獲益、降低電費，還增強了社區(qū)能源韌性，在極端天氣或電網(wǎng)故障時可維持基本用電。同時，它打破傳統(tǒng)能源模式，推動分布式能源高效整合，助力可再生能源占比提升。
哥倫比亞微電網(wǎng)綠氫儲能項目也別具一格。借助《Energy Management System for Microgrid Operation with Green Hydrogen Storage》的指導(dǎo)，利用當?shù)刎S富可再生能源制取綠氫并儲存。大模型實時監(jiān)測氣象、用電等多源數(shù)據(jù)，根據(jù)氣象預(yù)測合理安排制氫時間，提高綠氫產(chǎn)量；精準控制儲氫罐充放，減少氫氣泄漏與能量損失；依據(jù)實時用電數(shù)據(jù)調(diào)配燃料電池發(fā)電，保障微電網(wǎng)穩(wěn)定運行，實現(xiàn)了可再生能源與氫能的高效協(xié)同。
國內(nèi)冀北電網(wǎng)“風光儲輸”一體化工程同樣亮眼。它整合風電、光伏、儲能和輸電系統(tǒng)，大模型對風光發(fā)電的間歇性和波動性精準預(yù)測，優(yōu)化儲能系統(tǒng)充放電策略，提高電網(wǎng)對可再生能源的消納能力，為新型電力系統(tǒng)建設(shè)提供了寶貴經(jīng)驗。這些案例充分彰顯了大模型在協(xié)同生態(tài)中的巨大潛力與價值。
在協(xié)同生態(tài)推進過程中，風險應(yīng)對也不容忽視。技術(shù)層面，異構(gòu)儲能系統(tǒng)間信息交互標準缺失問題突出。各類儲能設(shè)備因遵循不同協(xié)議，數(shù)據(jù)難以精準互通，影響整體協(xié)同效率。就像一些大型儲能電站中，不同廠家生產(chǎn)的電池儲能系統(tǒng)，在數(shù)據(jù)傳輸時頻繁出現(xiàn)錯誤與延遲，導(dǎo)致調(diào)度指令無法及時準確下達。對此，需加快統(tǒng)一信息交互標準的制定，推動如IEC 61850協(xié)議的擴展與完善，確保不同儲能系統(tǒng)能無縫對接，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效流通。市場方面，儲能價值未得到充分體現(xiàn)。輔助服務(wù)市場定價機制不完善，使得儲能系統(tǒng)在調(diào)峰、調(diào)頻等方面的貢獻難以獲得合理回報。部分地區(qū)儲能項目參與輔助服務(wù)市場時，因定價過低，導(dǎo)致運營成本難以收回。應(yīng)建立健全市場定價體系，綜合考慮儲能的多種功能與價值，制定科學合理的價格標準，激發(fā)市場主體參與儲能項目的積極性。政策領(lǐng)域，跨部門協(xié)調(diào)困難與補貼退坡后的可持續(xù)性問題是兩大挑戰(zhàn)。國家能源局與住房城鄉(xiāng)建設(shè)部在分布式儲能審批中權(quán)限重疊，造成審批流程煩瑣、效率低下。而2025年后中國新能源補貼全面取消，部分依賴補貼的儲能項目面臨生存危機。為此，要加強部門間的溝通協(xié)作，明確職責分工，簡化審批流程；同時，企業(yè)應(yīng)加大技術(shù)創(chuàng)新投入，降低成本，提高市場競爭力，通過完善市場機制，保障產(chǎn)業(yè)在無補貼環(huán)境下持續(xù)健康發(fā)展。
展望
綜合研究與實踐成果，大模型技術(shù)在協(xié)同生態(tài)領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力與價值。其核心成效顯著，一方面，通過精準的數(shù)據(jù)分析與智能決策，大模型技術(shù)助力儲能成本大幅降低，以哥倫比亞項目為例，借助氫能優(yōu)化儲能策略，成功減少電池更換頻率，使儲能成本下降約35%。另一方面，智能調(diào)度技術(shù)讓電動汽車突破傳統(tǒng)角色，如特斯拉V2G技術(shù)，使電動汽車成為靈活的“移動儲能單元”，有效參與電網(wǎng)的能量調(diào)節(jié)。
展望未來，隨著技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新，“AI+區(qū)塊鏈”技術(shù)的融合將成為優(yōu)化協(xié)同機制的新方向，通過智能合約自動執(zhí)行峰谷套利等操作，進一步提升能源利用效率與經(jīng)濟效益。同時，為推動全球儲能技術(shù)的協(xié)同發(fā)展，建立全球儲能技術(shù)標準聯(lián)盟迫在眉睫，可借鑒IEEE PES模式，統(tǒng)一技術(shù)標準與規(guī)范，促進國際的技術(shù)交流與合作，共同開啟協(xié)同生態(tài)的新篇章。（楊博）
責任編輯：閆弘旭
