“明明安装了储能设备，每天都在低电价时充电、高电价时放电，怎么月底电费反而没减少？”这是许多工厂老板在启用储能系统后共同的困惑。后台数据显示储能系统似乎在持续“盈利”，但整体电费账单却未见明显下降，这种反差让不少用户感到不解。
问题的根源并非设备故障，而是隐藏在电费计算规则中。工商业用户的电费通常由两部分组成：电度电费和容需量电费。电度电费直接与用电量挂钩，按峰、平、谷不同时段电价分别计算，这部分费用相对透明易懂。而容需量电费则关注用电“能力”而非“总量”，以整月内出现的最高用电功率作为计费基准，即使这个峰值仅短暂出现一次，也会影响全月需量费用。
这种“一次定全局”的计费方式，使容需量电费成为影响用电成本的隐性因素。许多工厂采用传统储能策略，在低电价时段集中充电以扩大套利空间，但这种操作可能推高瞬时用电负荷。若该峰值成为当月最高值，需量费用将随之增加，甚至抵消电度电费节省的部分，导致整体电费不降反升。
传统储能调度主要围绕电价差异展开，重点优化电度电费，却较少将容需量电费纳入决策逻辑。这种单一维度的优化方式，容易在整体账单上产生副作用。例如，为追求某个时段的价差收益，可能无意中制造了更高的需量峰值，最终影响全月成本。
针对这一痛点，某企业推出了基于人工智能的能源调度系统。该系统突破传统固定策略，将峰谷套利与需量管理纳入统一决策框架。通过分析工厂历史负荷数据，系统能识别用电波动规律，在低电价时段采用平缓充电方式，避免功率突增；在高电价且负荷较高时，优先释放储能电能，减少电网取电，从而同时降低电度电费和需量风险。
该系统的核心优势在于“全局视角”的决策能力。例如，在非高峰电价时段，系统可能主动放电以削减即将出现的用电尖峰。这种“反直觉”操作看似牺牲了局部价差，实则避免了需量费用的激增，从而确保综合收益最大化。系统还会根据结算日临近程度动态调整策略：月初适度追求套利空间，月底则严格限制任何可能推高峰值的行为，防止前期降本成果付诸东流。
随着电力市场化改革推进，动态电价正成为趋势。未来电价将更频繁地随供需波动，套利窗口更加碎片化，用能决策复杂度显著提升。传统依赖固定规则的储能策略将难以适应这种变化，既无法精准捕捉“真实低价”时段，也难以兼顾负荷波动与需量控制。只有具备实时分析电价、负荷特征和结算规则能力的智能系统，才能持续发挥价值。
这种AI能源调度方案的设计理念，不在于追求单次操作的完美性，而在于通过长期、稳定的综合收益优化，帮助用户应对日益复杂的用电环境。其核心逻辑是通过智能算法平衡多重目标，在动态市场中实现用电成本的最优控制。
