如果说人工智能在安全领域扮演着“先知”的角色，那么在运营战略领域，它则扮演着大师级的“精算师”和战略家的角色。

更精准的“未来”预测 储能系统 (ESS) 实现收益最大化的能力高度依赖于其预测未来的能力。人工智能在这方面展现出强大的能力：
负荷预测：通过学习设施的历史用电数据，并结合天气、生产计划和节假日等外部因素，人工智能可以更精准地预测未来 24 小时甚至更长时间的负荷曲线。
太阳能发电量预测：通过将天气预报（太阳辐照度、云量等）与历史发电量数据相结合，人工智能可以预测太阳能电池板的未来发电量。
价格预测：在实时电力市场中，价格可能每 15 分钟甚至 5 分钟就会发生变化。通过分析历史价格、电网负荷、可再生能源发电量和其他变量，人工智能可以对未来价格趋势进行概率预测。
更智能、动态和优化的调度基于这些更精准的预测，人工智能驱动的能源管理系统 (EMS) 不再依赖“谷底充电，峰顶放电”等简单固定的规则，而是可以执行复杂、动态的全局优化算法（例如强化学习或模型预测控制）。
人工智能的工作原理：AI-EMS 会考虑预测的价格、负载和太阳能曲线，以及电池自身的健康状况（充电/放电对其寿命的影响）。然后，它会计算出最佳的充放电策略，使用户在整个生命周期内的总利润最大化。
结果：例如，如果人工智能预测明天中午太阳能发电量极佳，它可能会决定减少今天的电网充电量，以便为免费太阳能留出更多空间。如果它预测某个充电速率会导致电池性能显著下降，它可能会选择更温和的充放电策略，牺牲少量短期利润来延长系统寿命。这种全局、动态的优化能力是传统 EMS 难以实现的，并且可以将 ESS 的经济效益额外提高 5-10% 或更多。