行业背景：储能智能化与 AI 集成趋势行业背景：储能智能化与 AI 集成趋势

近日，为恒智能正式发布全球首个基于MCP协议的全栈式AI储能解决方案，标志着公司在智能能源系统架构创新领域的又一重大里程碑突破。

当今能源转型加速推进，储能已成为平衡电力供需与提升灵活性的关键技术。传统的储能管理正在向智能化演进，借助人工智能（AI）实现更精细的控制和优化。例如，通过 AI 预测负荷和可再生能源出力，储能系统可以提前调整调用策略，降低用电成本并保障电网稳定。另外，虚拟电厂（VPP）等业务模式，需要将分散的储能和电源资源聚合起来统一调度，实时决策和自适应优化功能更加尤为关键。

新一代通信协议正在为 AI 赋能储能创造条件。近年来，一个被行业广泛关注的协议是 MCP（Model Communication Protocol，模型通讯协议）。它提供了一种统一接口，让 终端AI 模型能够安全、高效地连接各种本地或云端工具与数据源，为能源管理带来了前所未有的扩展性。未来的储能 EMS（Energy Management System，能源管理系统）势必将深度融合 AI，与更广泛的数字生态互联互通，开启能源管理的智能新时代。

PANGU EMS 系统功能亮点

作为为恒智能的核心产品，PANGU EMS（盘古能源管理系统） 凝聚了公司在储能智能控制领域的尖端技术。PANGU EMS 实现了 7×24 小时不间断监控，可对电站运行状态进行实时采集与分析，并结合智能调度算法，优化多种能源系统协同运行（如光伏+储能+充电桩+电网）。同时，系统根据用电负荷和电价信号，自动调整电池充放电策略，帮助用户削峰填谷并提升自发自用率。主要亮点可以概括为“全周期、多场景、智能化、云扩展”：

• 全生命周期管理

覆盖储能系统从设计部署、实时运行到维护检修的全流程管理。通过可视化界面和移动 App，运维人员可随时随地掌握电站健康状态，接收告警通知并进行远程配置。

• 多场景适配

PANGU EMS 具有高度灵活性，可广泛应用于户用、工商业微电网以及大型电网侧储能等场景。模块化架构支持系统按需扩容，兼容不同类型的电池和逆变器，实现即插即用。

• AI驱动优化

内置 AI 算法模型，支持负荷预测、光伏发电预测和电价预测等功能，为调度决策提供数据支撑。借助模式识别和机器学习，系统能够进行异常检测和故障预警，提升运行的安全性与可靠性。

• 云边协同

依托为恒自主开发的云平台，PANGU EMS 实现本地快速响应与云端智能分析相结合。边缘端及时执行关键指令，云端则对海量历史数据进行深度挖掘，迭代优化调度策略，并可与第三方能源管理平台对接，提供增值服务。

MCP 协议：AI 时代的“万能接口”

随着人工智能在储能调度中扮演越来越重要的角色，如何让 EMS 系统高效对接各种 AI 工具和数据源成为关键。模型通讯协议（MCP） 为这一难题提供了前所未有的解决之道。简单来说，MCP 就像 AI 世界的“通用接口”，为 AI 应用连接不同的数据源和工具提供了统一标准。通过 MCP，AI 助手可以安全地调用外部服务，而不再受限于传统僵化的 API 集成方式。

MCP 遵循客户端-服务器架构，包含 Host、Client 和 Server 三大组件。Host 代表运行 AI 应用的宿主（例如 EMS 系统），Client 负责与 MCP Server 通信，而各个 MCP Server 则封装特定功能或访问特定数据。MCP 的能力交换机制非常灵活，允许 Server 随时更新其可提供的功能而无需让客户端修改代码，大幅降低了集成新工具的成本。

对于储能行业而言，MCP 让 EMS 系统可以轻松接入最新的 AI 模型和服务，实现从调度策略优化到故障诊断、从用户互动到全局协同等多种扩展功能，而无需等待厂商开发特定接口。因而 MCP 被视为 AI 赋能能源应用的里程碑式创新。

率先支持 MCP：

PANGU EMS 打造开放的 AI 集成能力

为恒智能前瞻性地意识到 MCP 协议的潜力，在业内率先将 MCP 协议全面集成到 PANGU EMS 系统。从此，PANGU EMS 拥有了开放的 AI 接口，可以与各种遵循 MCP 标准的 AI 工具和平台无缝对接，让原本“孤立”的储能系统升级为可无限拓展的智能中枢。

目前，PANGU EMS 已能通过 MCP 对接下列主流 AI 工具：

• Cursor

新锐 AI 辅助编程工具，能提供自动代码生成和脚本优化，帮助 PANGU EMS 进行算法快速迭代升级。

• Deepseek

国产领先大模型平台，适用于自然语言处理和分析，如对电力市场政策文本的解析来辅助决策。

• Dify

开源 AIGC 应用开发框架，可构建面向用户的定制化 AI 应用，比如智能能耗分析报告生成器。

• RAGFlow

提供企业级知识检索和问答服务，PANGU EMS 能够通过它对接海量能源大数据，实现对历史运行数据的智能检索与问答。

• LangChain

最受欢迎的大模型开发框架之一，可将多个模型灵活编排在一起，为调度决策提供多步骤智能分析。

• Google AI

全球 AI 领域引领者，PANGU EMS 借助其机器学习和预测 API 优化光储系统调度，或进行故障监测等。

通过兼容以上各类主流 AI 工具，PANGU EMS 构建了一个开放融合的智能生态。系统可根据需求灵活调用不同 AI 能力：既可以让编程 AI 优化算法，也能让预测 AI 指导储能调度，还能使用检索 AI 进行知识库查询。由于 MCP 的标准化，客户无需担心对接和集成的复杂度，就能充分享受最新 AI 技术红利。

应用案例：MCP 加持下的 AI 智能调度

工业园区光储微电网智能调度是典型的成熟案例：

• 过去，调度工程师需要手动制定电池充放电计划。如今，PANGU EMS 借助 MCP 接入专业的天气预测和负荷预测模型，每天自动获取精细化气象数据及用电负荷预测曲线，并综合电价信息优化电池的充放电策略。
• 当电池出现温度异常等风险时，通过与故障诊断 AI 对接，系统能够实时给出可能故障原因与处理建议，大幅提升运维效率与运行安全性。
• 多个安装 PANGU EMS 的储能站可形成虚拟电厂集群。当电网紧急需要调峰时，AI 指挥储能集群在毫秒级响应，保障电网平衡的同时获取可观收益。

这种 “AI+储能” 模式让能源流动拥有了智慧，能够主动感知、预测和调度。无论是工商业用户追求的削峰填谷，还是电网要求的安全运行、调频需求，PANGU EMS 都能有效满足，为客户带来实实在在的收益提升。

技术创新与行业引领

持续的技术创新是为恒智能立足行业前沿的关键。公司在人工智能、物联网和云平台等领域均有深入布局，既搭建了强大的云端管理平台，也与复旦大学、国网上海市电力公司电力科学研究院等高校及科研机构合作设立了上海研发中心、能源 AI 实验室，不断引入前沿的机器学习算法并在产品中快速落地。

作为业内少数掌握储能软硬件核心技术的企业，为恒智能承担着引领行业发展的使命。从率先推出支持 MCP 协议的储能 EMS 系统，到搭建融合 AI 的智慧能源云平台，公司在每一步创新中都走在前列。通过不断研发与实践，为恒智能向行业展示了智能储能的巨大潜能，并积极参与技术标准的制定，推动整个储能产业的升级。

面向未来，为恒智能将继续深化在 AI、大数据分析和云边协同等方向的技术投入。公司愿景之一是让储能系统像智能手机一样拥有强大的应用生态和智慧大脑，引领能源行业迈向数字化、智能化新时代。

在“碳中和”和新型电力系统建设的背景下，为恒智能所处的赛道前景广阔。公司早期已经凭借卓越产品和先发优势积累了口碑，随着大规模产能释放和全球化布局的推进，其增长潜力将进一步凸显。未来，为恒智能将持续引领智能储能产业，成为AI+能源时代的龙头企业，为投资人和社会创造双重价值——既收获商业回报，也推动能源行业的绿色变革。

结语

储能行业正处于从量变到质变的关键节点。为恒智能凭借 PANGU EMS 系统的开创性实践，走在了行业前沿。当下，MCP 协议拉近了储能与新一代人工智能技术的距离，AI驱动的储能技术和服务从构想照进现实。在此伟大进程中，为恒智能凭借一系列创新产品和成功案例，致力于打造基于AI智能体矩阵和大模型驱动的系列化产品体系，该体系涵盖电池健康状态评估、寿命预测，并实现储能技术与多变场景的最佳匹配等方面，以推动碳中和宏伟目标的实现。

未来，为恒智能将携手全球客户、合作伙伴以及投资者，借人工智能蓬勃发展的强劲东风，以磅礴之势加速推动储能行业实现全方位、深层次的转型升级。在技术赋能这条波澜壮阔的征途上，公司矢志不渝，凭借超凡的创新实力与坚定的决心，全力为世界缔造一个更为清洁、高效且美好的能源未来。

碳索储能网 https://cn.solarbe.com/news/20250408/50001612.html