全球首個AI儲能系統出海，遠景把物理人工智能帶向歐洲

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環球零碳

碳中和領域的《新青年》

圖為遠景赤峰零碳氫能產業園

撰文 | 維小尼

編輯 | 小雨

→這是《環球零碳》的第1767篇原創

從內蒙古赤峰到英國曼徹斯特，由全球領先的綠色科技企業遠景科技集團構建的能源領域的物理人工智能系統，正加速走向世界。

近日，遠景宣布與英國能源企業Statera Energy達成戰略合作，將為英國卡靈頓（Carrington）儲能項目提供電池儲能系統解決方案。

該項目位于大曼徹斯特特拉福德低碳能源園區，是一個裝機680MW/1360MWh的超級工程，也是目前英國單體容量最大的電池儲能項目。

這是遠景AI儲能系統首次在海外落地，是全球范圍內首個以“AI能源大模型”為底座輸出的儲能解決方案。

遠景在歐洲的成功遠不止于此。

近日，遠景儲能位于英國的Welkin Road 儲能電站項目順利通過英國G99并網測試（包括100% VCT，Frequency Response Test及Reactive Capacity Test），標志該項目成功完成交付并網。

Welkin Road項目坐落于曼徹斯特東南部Stockport，由英國Masdar Arlington公司投資，遠景儲能提供全套電池儲能系統。

英國G99標準是規制所有接入英國電網的可再生能源及儲能系統的并網標準，也是全球公認最嚴苛的并網規范之一，包含故障穿越測試、頻率階躍測試、電網模擬測試等內容。

這是遠景在英國市場部署的又一里程碑，不僅是其產品進入英國乃至歐洲市場的關鍵技術壁壘，也再次彰顯遠景在全球儲能市場強大的并網能力與技術領先性。

遠景儲能最近在海外接連獲得大單，跟遠景力推能源領域的“物理人工智能”密切相關。

在今年北京風展期間，遠景首次發布了“遠景天機”氣象大模型，“遠景天樞”能源大模型，以及遠景伽利略AI風機、遠景伽利略AI儲能等前沿技術和產品，勾勒出人工智能與能源系統融合的路線圖，展現了通過“物理人工智能”引領未來能源系統變革的雄心與實踐。

在11月12日2025赤峰零碳大會上，遠景還發布“全球最大AI電力系統”。這一系統已在赤峰零碳氫能產業園連續穩定運行超過22個月，多次成功應對連續16小時無風無光的極端挑戰。這里也成為AI電力系統訓練的全球最強基座。

一邊是內蒙古戈壁上遠景2GW規模的AI新能源系統正在赤峰零碳氫能產業園穩定運行；另一邊是英國老工業基地曼徹斯特附近的大型儲能項目選擇與遠景合作。從赤峰到曼徹斯特，中國AI能源系統正在全球復制、展開。

卡靈頓的這個儲能項目，是英國新型電力系統建設中的關鍵環節。項目建成后，不僅可為約220萬戶家庭持續供電2小時，還能減少棄風棄光、有效提升電網穩定性，助力英國實現凈零排放與能源安全目標。

作為項目開發方，Statera Energy之所以選擇遠景，有幾個關鍵原因，一是遠景在儲能系統集成領域具有豐富的全球經驗，二是遠景在物理人工智能、AI驅動可再生能源解決方案等方面具有開創性優勢，這是Statera選擇與遠景合作的重要依據。

據介紹，遠景將為卡靈頓儲能項目提供“伽利略AI儲能系統”。該AI儲能系統專為高比例可再生能源并網場景設計，具備高能量密度、低噪音、高靈活度和高收益等優勢，通過構網智能體、交易智能體實現系統融合，為構建穩定、可盈利的可再生能源系統提供了關鍵支撐。

Statera Energy儲能系統與靈活發電業務總監Matt Arnold表示，“遠景在大型儲能系統交付及AI一體化解決方案的豐富經驗，將進一步提升我們為英國電網提供靈活可靠能源的能力，有力支持英國向低碳未來轉型。”

英國電力市場是一個高度市場化的市場，開發商非常看重儲能的預測能力、交易能力和自主決策能力。也就是說，在一個新能源占主體，變量因素比較多的市場環境中，開發商不僅是要一套儲能設備，而是要一個可在高比例新能源場景下維持電網穩定的“AI大腦”，還能自動抓住市場交易機會帶來收益。

遠景拿出的正是一個帶“預測-調度-交易-自學習”閉環的系統方案。

這其實揭示了一個國際重要趨勢，即儲能系統正在從傳統“硬件資產”轉向“人工智能資產”。

正如遠景科技集團董事長張雷在北京“物理人工智能與未來能源系統”科技會上指出的，未來能源系統絕非設備的簡單堆疊，而將進化成“智能體”生態系統。能源行業的競爭核心將從傳統的“物質資產”轉向未來的“人工智能資產”。

“遠景天機”氣象大模型和“遠景天樞”能源大模型在物理人工智能領域處于領先地位。

市場上，氣象大模型很多。相對于業界一些互聯網模塊的數據驅動的AI技術，遠景增加了全時域全氣象的物理信息覆蓋。相較于歐洲氣象局傳統的、以物理驅動的數據模式，“遠景天機”增加了PB級的高時空分辨率的數據系統。

也就是說，遠景是物理+數據雙輪驅動的氣象大模型，時間分辨率可以達到分鐘級，空間分辨率達到了10米的范圍。實測經驗證明，“遠景天機”臺風路徑預測準確率比歐洲氣象局要提升20%，覆冰預報準確率大于80%。

再來看“遠景天樞”能源大模型。這是融合氣象、電力、負荷、設備運行等多維數據，形成從“云端大腦”到“設備芯片”的立體感知與執行體系，包括規劃智能體、調度智能體、運營智能體，可實現能源系統的動態協同。

實戰經驗表明，通過“遠景天樞”能源大模型，在規劃層面，可減少系統大量的包括調相機的配置，優化變壓器的參數，減少網架的很多領域配置，大大降低了CAPEX投資。在營運層面，遠景的伽利略AI風機、AI儲能都具備AI交易功能，可幫助業主提升20%的交易收益。

遠景強大的工程實踐能力，是物理人工智能取得成功的重要原因。從鄂爾多斯到赤峰，再到海外項目，多個GW級項目的端到端實戰，云—站—邊三端協同架構，使得遠景AI能源系統不是止步于實驗室，而是工程產品。

總之，AI時代，能源系統也在被重塑。英國卡靈頓儲能項目，是中國AI能源系統第一次在海外落地，也是中國AI能源系統第一次與歐洲電力機制對接。以后還可能進入中東、拉美、澳大利亞等高比例新能源地區。

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