（文 / 黄山明）随着储能系统日趋复杂，储能产品的种类与数量持续攀升。储能系统需要实时采集电池电压、温度、电流等关键参数，这就要求具备专门的数据处理功能，以降低云端延迟，提高响应速度。
在此背景下，边缘计算芯片应运而生。在一些本地化智能决策场景中，例如电网通信中断的情况，或者在偏远地区（如无基站覆盖的储能电站），边缘计算芯片能够支持离线自主控制（如虚拟同步机惯量支撑、离网模式切换），确保系统稳定运行。
在分布式能源系统里，边缘计算芯片可对多个储能设备进行协同管理。根据不同设备的状态以及能源需求，优化分布式能源的分配与调度，提升整个系统的能源利用效率和可靠性。
借助人工智能算法，边缘计算芯片还能对储能系统的历史数据展开分析，学习能源消耗模式并预测未来需求，进而优化储能策略，提高能源利用效率，降低能源成本。
同时，储能设备涵盖 BMS、PCS、消防等多协议设备，边缘计算芯片支持多协议转换（如 Modbus、MQTT），极大地简化了系统集成过程。
可以说，边缘计算芯片在储能市场潜力巨大。
按照国家 “双碳” 目标，中国计划到 2030 年风光装机量超过 12 亿千瓦。储能作为能源消纳的关键环节，智能化升级刻不容缓。预计到 2025 年，虚拟电厂市场规模将超过 500 亿元，这需要边缘计算来支持分布式资源的聚合。
此外，国家电网提出输电物联网边缘智能需求，要求高算力、低功耗芯片支持线路缺陷的实时处理。2025 年，电网侧储能占比将超过 40%，需要借助边缘计算实现快速调频调峰。
目前市场上，英伟达的 Jetson Nano 芯片属于入门级产品，支持轻量级 AI 推理和实时数据处理，适合储能系统的实时监控与基础数据分析，可应用于储能设备的运行状态监测、异常报警等基础功能。
英伟达的 Jetson Xavier 系列则是高端旗舰芯片，搭载自研 NPU，支持多模态大模型（如 AIGC、CV 大模型），算力高达 32 TOPS，适用于复杂的数据分析与预测，可用于储能系统的电力需求预测、充放电策略优化、多设备协同管理等方面。
国内的旭日 3 芯片可提供 5TOPS 的算力，适用于多种边缘计算场景，尤其适合对高性能和低功耗有平衡需求的场景。华为的 Ascend 310 以低功耗和高性能闻名，适合边缘计算场景，能够支持多种 AI 任务，包括图像识别、语音识别等，可用于储能系统的智能管理与优化。
这些边缘计算芯片的加入，催生了众多亮眼的市场产品。例如钡铼技术 ARMxy 系列工业边缘计算机专为户外应用设计，能够耐受高温、低温、潮湿等恶劣环境，并提供丰富的接口（如 RS485、LAN、CAN、DI/DO 等）。应用于工商储能柜时，可实时获取高压箱的工作状态，监控储能柜状态并控制开关，实现对储能系统的全面监控与自动化控制。
EMQ 推出的 NeuronEX 能够实现高频海量数据采集，在 100ms 内完成 10000 + 单集装箱储能点位的数据采集，并提供边缘计算框架，支持 SQL 语句和函数拓展，可实现 SoC/SoH 建模分析、电池模组一致性计算、预警告警等功能。适用于大型新能源电池储能系统，确保储能系统的安全运营与快速响应。
研华的 Arm-based 边缘智能网关提供防崩溃操作系统，保障设备在偏远地区 7×24 小时稳定可靠运行，具备高效能数据处理机制，可完成大量数据的采集、处理、转换及实时存储。协助储能企业打造稳定高效的 BMS 方案，满足储能柜在全球各地部署时的稳定运行、灾难恢复、双机热备和实时在线监控需求。
小结
边缘计算芯片对于储能而言是刚性需求。随着新能源渗透率的提高、电网智能化转型以及储能规模化发展，其需求将持续增长。预计到 2030 年，全球储能边缘计算芯片市场规模将超过百亿美元，覆盖从分布式储能到电网级电站的全场景，成为储能系统智能化的核心基础设施。
