文章核心观点 传统能源体系正加速向以新能源为主体的新型能源体系转变，这一转型需要人工智能、新型储能及氢能储运等“新内容”作为支撑，以提升能源管理效率、运行稳定性与储运便捷性 [1] AI在能源管理中的应用与前景 - 人工智能技术被认为是能源行业大有作为且应首先广泛应用的领域，能够降低能源成本、保障能源安全并推动技术进步 [1] - AI技术可解决能源系统在风险预判、设备维修、电量调配等方面的复杂管理难题，国内多家电厂、煤矿及油气田已引入AI并取得显著成效 [1] - AI大模型是推动新一代人工智能发展的关键载体，能提高工业管理人员复杂决策的质量和效率，实现生产提质增效 [2] - 昆仑数据研发的“AI紫领大模型+AI运维工程师”已在核电厂应用，具备秒级数据响应能力，并能自主完成设备健康评估、故障分析及运维决策 [2] - AI应用于新能源发电基地前景良好，可对风力、光伏等间歇性电源造成的电力波动进行实时智能调度，大幅提升储能系统管理的精准性与效率 [2] 新型储能技术的发展与创新 - 新型储能技术是能源结构转型发展的重要风向标，在发电侧、输电侧和用电侧均发挥重要作用 [2] - 在发电侧，储能技术解决新能源发电的间歇性、波动性与不可预测性问题；在输电侧，缓解输配电阻塞并稳定电网频率；在用电侧，通过削峰填谷化解电能供需时空不匹配问题 [3] - 发展长时、大规模的储能技术尤为迫切，当前电站配置以电化学配储为主，存在技术单一、能源转化效率不足、重金属污染及电解液泄漏等环保挑战 [3] - 科研团队正研发多种新型长时规模储能技术，包括熔岩储热储能技术（利用电加热驱动熔岩储释能）和太阳能钙循环发电技术 [3] - 太阳能钙循环发电技术以石灰石为主要材料，成本低、安全性高、储热密度达1784千焦/千克、储释热温度约800摄氏度，易与塔式太阳能热发电耦合，并能利用鸡蛋壳、贝壳等废弃物作为材料 [3] - 博睿鼎能研发的二氧化碳储能技术通过储存二氧化碳的内能、压力势能和热能实现稳定电力输出，具备储能密度高、效率高、长寿命、低成本、环保及选址灵活（可液态罐储）等特性 [4][5] 液氢储运技术的发展与产业展望 - 氢能以其可再生、可储存、无污染的优势，成为实现脱碳减碳的重要路径及连接绿电与下游应用的关键纽带 [6] - 储运环节是影响氢能产业经济性的重要一环，相比气氢储能，液氢的经济性能更优，是实现氢能规模化应用的重要手段 [6] - 液氢储氢密度远高于气态氢，可达80～100千克/立方米，是氢能大规模应用的关键经济指标之一 [6] - 随着装置规模扩大，氢液化能耗及单位成本将显著下降，目前国内成熟氢液化装置产能为5～10吨/天，主流能耗约12千瓦时/千克 [6] - 预测未来中期液氢产能规模达50～100吨/天，远期单套装置可达百吨级，50～100吨/天产能下的装置能耗可降至6千瓦时/千克 [6] - 液氢加氢站相比传统高压管束车加氢站，能提升加注规模、降低压缩能耗、提高土地利用率并降低加注成本 [7] - 中科富海正在研发液氢直接加注车载液氢储罐型重卡的液液加注技术，有望进一步降低加注成本并增加单站加注能力 [7] - 预测到2030年碳达峰行动收官时，中国氢气年需求量将达约4000万吨，其中可再生能源制氢约770万吨 [7]