从“会算”到“能赚”：RelyEZ OS 如何让AI真正提升储能收益

核心摘要

本质上，RelyEZOS解决的是一个核心问题：如何在复杂市场中，持续做出收益更优的决策。02AI如何真正落地：从“会算”到“能赚”的闭环能力RelyEZOS储能生态系统依托云边协同与AI智能体，打通了“电价预测—策略生成—站端执行—策略复盘”的完整链路。远信储能将以RelyEZOS为核心载体，持续深化AI与储能的融合应用，为行业提供从数据价值挖掘到运营收益增

近日，凭借在AI+储能领域深厚的技术积淀、成熟的产品落地能力及行业影响力，远信储能受邀担任深圳市新能源行业协会“AI+储能”专业委员会成员单位。专委会将围绕政策跟踪、标准制定、示范项目推广等方向推进产业发展。

作为行业实践者，远信储能以自研 RelyEZ OS 储能生态系统 为核心载体，推动AI从“辅助分析”走向“收益决策”，让储能真正实现从设备资产向经营性资产的跃迁。

01 RelyEZ OS：

从“系统工具”到“收益引擎”

在电力现货市场与多交易机制并行的背景下，储能收益已从单一峰谷套利，演变为多市场、多变量、多约束的复杂优化问题。传统人工经验已难以应对96时段级别的高频决策。

RelyEZ OS 的核心价值，不在功能堆叠，而在于构建统一架构，实现：数据 → 预测 → 策略 → 执行 → 复盘的闭环。

其“云-边-端一体化”架构包括：

EnergyMarket+：市场信号感知与交易决策

EnergyNexusAI：AI预测与策略中台

EnergyOMS / Cloud：资产运营与运维管理

EnergyHub / EMS：站端控制执行

在此基础上，引入AI Agent机制，将电价预测、策略求解与站端执行打通，使储能从“被动响应电网”转向“主动参与市场”。

本质上，RelyEZ OS 解决的是一个核心问题：如何在复杂市场中，持续做出收益更优的决策。

02 AI如何真正落地：

从“会算”到“能赚”的闭环能力

RelyEZ OS 储能生态系统依托云边协同与AI智能体，打通了“电价预测—策略生成—站端执行—策略复盘”的完整链路。

系统通过MILP（策略优化求解）方法对每日96个时段进行优化，并提供两种策略模式：

收益最大化：捕捉电价波动，放大套利空间
功率最大化：兼顾出力稳定与电网友好性

最后一步“策略复盘”，通过基于结果反馈的持续迭代，使AI更聪明。用真实结算电价，直接对比AI与人工策略，可以直观看到不同决策路径的收益差异。

云南老高坝储能电站日前策略对比和电价预测

以云南老高坝储能电站（南华200MW/400MWh共享储能电站）为例：

4月9日单日：AI多赚约3.1万元（+16.36%）

4月10日复盘（统计4月5日–14日数据）：AI胜率70%，累计多赚约6.2万元（+3.88%）

在同一市场条件下，AI已经能够持续做出更优收益决策。

03 老高坝储能电站：

AI策略带来的真实收益提升

这一能力已在云南老高坝储能电站得到直接验证。2026年4月15日至21日，远信储能AI推荐策略正式投入实际交易运行，标志着系统从“模拟优化”进入“实盘收益创造”阶段。

云南老高坝储能电站日前策略收益对比

从结果看，AI策略在多个关键环节均体现出稳定优势：在放电侧，7个交易日中有5天出清价格高于市场均价，胜率达71%，累计放电量2653MWh，每MWh平均多获得约20元收益，7天合计增收约5.3万元；在充电侧，AI能够精准识别低价窗口，期间最高形成约377元/MWh的充放电价差空间。

以4月19日为例，系统捕捉到午间光伏集中出力带来的低价区间，将充电成本压低至约0.043元/kWh，仅为当日放电价格的约7%，当日实际结算净收益达到21.77万元。

这意味着，在同一电站、同一市场环境下，AI不仅能够优化决策路径，更能够持续转化为可量化的收益增长，储能运营正由“经验驱动”加速迈向“数据与算法驱动”的新阶段。

从AI驱动的数据落地到实际运营收益的量化增长，储能行业已跨越从概念验证到规模应用的临界点。在电力市场化改革的深水区，AI不再是锦上添花的加分项，而是决定储能资产长期收益能力的核心变量。远信储能将以RelyEZ OS 为核心载体，持续深化AI与储能的融合应用，为行业提供从数据价值挖掘到运营收益增长的全链路解决方案。