背景
当“双碳”战略进入攻坚期，新型储能被赋予“解决新能源消纳‘最后一公里’”的历史使命；当大模型与强化学习走出实验室，AI 又被视为“让储能从成本中心变成利润中心”的最大变量。
2025年以来，随着人工智能技术在能源系统中的深度嵌入，新型储能产业迎来爆发式增长。据国家能源局最新数据，截至2025年底，我国新型储能累计装机容量已突破80GW，较2023年翻了一番，其中以电化学储能为主导，液流电池、压缩空气、飞轮储能等多元化技术路径同步推进。同时，根据国家发展改革委、国家能源局联合印发的《新型储能规模化建设专项行动方案（2025—2027年）》，预计到2027年底，全国新型储能装机将达到1.8亿千瓦以上，带动项目直接投资约2500亿元。
然而，AI驱动下的储能系统高度依赖海量运行数据、用户用电行为、电网状态信息等敏感数据资源。这些数据不仅关乎企业核心竞争力，更涉及国家能源安全、公共利益和个人隐私。2025年12月，国家能源局正式印发《能源行业数据安全管理办法（试行）》（以下简称《办法》），标志着能源领域数据治理进入制度化、规范化新阶段。在此背景下，如何构建与AI+储能规模化发展相匹配的数据安全合规体系已成为行业亟须解决的核心命题。
本文将从三个维度展开分析：一是当前储能规模化发展的现状与AI赋能趋势；二是对《能源行业数据安全管理办法（试行）》的关键条款进行解读；三是提出面向储能企业的数据安全合规实务要点与体系建设路径。
（一）政策与市场双轮驱动，储能进入“规模化+智能化”新阶段
“十四五”以来，国家密集出台《“十四五”新型储能发展实施方案》《关于加快推动新型储能发展的指导意见》等政策文件，明确将新型储能定位为构建新型电力系统的关键支撑。2025年，随着全国统一电力市场建设提速、分时电价机制全面铺开、辅助服务市场扩容，储能项目的经济性显著改善，投资主体从电网侧向电源侧、用户侧全面延伸。
尤为值得注意的是，AI技术的引入正深刻改变储能系统的运行逻辑。传统储能依赖人工设定充放电策略，而AI通过强化学习、数字孪生、边缘计算等技术，可实现毫秒级响应、多目标优化（如收益最大化、设备损耗最小化、电网支撑能力最优化），大幅提升资产利用率。例如，在江苏盐城经开区的通威太阳能“源网荷储一体化调控项目”中，通过整合光伏发电、储能运行、气象监测、生产调度等10余类数据源，构建了基于机器学习算法的精准预测与调度模型，使电力成本同比降低15%—20%，弃光率降至1%以下，每年减少碳排放约3000吨。
（二）数据成为新型生产要素，数据安全存在痛点
1.AI模型的训练与推理高度依赖高质量、高频率、多维度的数据输入
在储能场景中，典型数据包括：设备运行数据：电池电压、电流、温度、SOC（荷电状态）、SOH（健康状态）等；电网交互数据：节点电压、频率、功率曲线、调度指令等；用户侧数据：负荷曲线、用电习惯、电价敏感度等；环境与气象数据：光照强度、风速、温度等影响可再生能源出力的因素。
2.AI 场景下的数据安全痛点
数据超大规模：模型训练需汇聚跨站、跨域、跨年数据，极易触碰“重要数据”甚至“核心数据”阈值；
实时性要求：毫秒级预测对数据链路提出低延迟要求，传统加密、脱敏可能造成时延瓶颈；
供应链长：AI 模型训练往往依赖云服务商、算法公司、边缘硬件厂商，多方委托处理导致责任界面模糊；
跨境流动：海外基金、外资电站、境外云节点频繁出现，数据出境场景增多；
算法黑箱：模型迭代过程中存在“数据—模型耦合”泄漏风险，攻击者可通过模型反推原始数据；
内部威胁：运维人员、数据标注人员、第三方算法工程师权限过大，缺乏“最小可用”约束；
日志泛滥：AI 训练任务产生大量中间日志、梯度、超参数，存储分散，易被忽视；
法律冲突：GDPR、CCPA、美国 CLOUD Act 等境外法规与我国数据出境评估要求存在程序差异，导致“重复合规”成本。
因此，构建覆盖“采集—传输—存储—处理—共享—销毁”全生命周期的数据安全合规体系，是储能企业可持续发展的必由之路。
（一）立法脉络
2021年，《数据安全法》确立“数据分级分类保护”上位法。
2022年，《电力行业网络安全管理办法》提出“电力监控系统安全”。
2023年，《新型储能项目管理规范（暂行）》首次出现“数据安全”表述。
2025年12月，《能源行业数据安全管理办法（试行）》（以下简称“《办法》”）落地，储能正式纳入监管。
（二）《办法》核心条款解读
1.《办法》概要
2025年12月发布的《办法》是我国首部专门针对能源行业数据安全的部门规章，共六章，自2026年3月1日起施行。其核心要义可概括为“分类分级、责任到人、全链管控、协同治理”。
2.明确能源数据分类分级标准
《办法》首次系统界定“能源数据”范围，涵盖电力、油气、煤炭、可再生能源、储能等领域的生产、传输、消费、交易、调度等全链条数据。特别强调，新型储能作为新兴业态，其运行数据纳入重点监管范畴。依据数据重要程度和潜在危害，《办法》将能源数据分为三级：
核心数据：一旦泄露、篡改或损毁，可能直接危害国家能源安全、公共利益或造成重大经济损失。例如：国家级储能调度指令、跨省区储能集群控制参数。
重要数据：影响区域电网稳定、企业核心运营或大量用户权益的数据。例如：省级储能电站实时运行状态、用户侧储能聚合平台的负荷聚合数据。
一般数据：常规运维记录、设备台账等，风险相对较低。
储能企业需在2026年6月底前完成数据资产盘点与分级标识，并报属地能源主管部门备案。
3.压实企业主体责任，建立“一把手负责制”
《办法》明确规定：“能源企业主要负责人是本单位数据安全第一责任人。”这意味着，储能企业的法定代表人或实际控制人需对数据安全负总责，不得以“技术外包”“系统第三方开发”等理由推卸责任。同时，企业应设立数据安全管理机构或指定专职人员，制定内部管理制度，定期开展风险评估与应急演练。对于涉及重要及以上级别数据的系统，必须通过国家认可的安全测评（如等保2.0三级以上）。
4.构建全链条数据安全管理责任体系
《办法》构建了从国家能源局到省级能源主管部门，再到能源数据处理者的三级责任体系。
国家能源局：负责制定标准规范、审核确定重要数据目录、提出核心数据目录建议并进行动态管理。
省级能源主管部门：负责本地区数据安全监管，督促指导数据处理者履行义务，编制并更新报送本地区重要数据目录。
5.规范数据处理活动，强化跨境与共享管控
《办法》对数据处理各环节提出具体要求：
采集：遵循最小必要原则，不得超范围收集用户用电行为等个人信息；
存储：重要数据应在境内存储，确需出境的，须通过国家网信部门组织的安全评估；
共享：向电网公司、交易平台、第三方服务商提供数据，须签订数据安全协议，明确使用目的、范围、期限及保密义务；
销毁：设备退役或项目终止后，相关数据应及时匿名化或彻底删除。
特别值得注意的是，《办法》明确禁止“利用AI模型反向推导用户身份信息或用电隐私”，这对当前流行的负荷画像、用户聚类等AI应用构成合规边界约束。
面对《办法》的落地实施，储能企业应从战略、制度、技术、文化四个层面构建合规体系。
1.战略层面：将数据安全纳入企业ESG与风险管理框架
建议企业董事会或高管层设立“数据治理委员会”，将数据安全目标纳入年度经营计划与KPI考核。同时，在融资、并购、IPO等资本运作中，主动披露数据安全合规状况，提升投资者信心。
2.制度层面：建立“1+N”合规制度体系
“1”指《数据安全管理制度总则》，明确组织架构、职责分工、审批流程；
“N”包括《数据分类分级指南》《数据共享审批流程》《第三方合作数据安全协议模板》《AI模型训练数据使用规范》《数据安全事件应急预案》等配套文件。
特别建议：针对AI应用场景制定专项规范，例如：禁止使用未脱敏的真实用户数据训练公开模型；对用于调度决策的AI模型实施“可解释性”审查，避免“黑箱操作”；建立模型版本管理与回滚机制，确保算法变更可追溯。
3.技术层面：构建“端—边—云”一体化防护体系
终端安全：在储能变流器（PCS）、电池管理系统（BMS）等边缘设备部署轻量级加密与身份认证模块，防止物理篡改或中间人攻击；
传输安全：采用国密SM4/SM9算法对数据通信链路加密，对关键指令实施双向认证；
平台安全：储能云平台应通过等保三级认证，部署数据防泄漏（DLP）、数据库审计、API网关等安全组件；
AI安全：引入对抗样本检测、模型水印、差分隐私等技术，防范模型窃取与数据重构攻击。
4.文化层面：开展全员数据安全意识培训
据行业调研，超过60%的数据泄露事件源于内部人员操作失误或违规行为。企业应每季度组织培训，重点覆盖：数据分级标识方法、用户个人信息处理红线、第三方合作中的保密义务、安全事件上报流程。同时，设立“数据安全举报通道”，鼓励员工监督违规行为。
AI与储能的深度融合不可逆转，但技术红利必须建立在安全合规的基石之上。《能源行业数据安全管理办法（试行）》的出台，既是监管红线，更是行业高质量发展的助推器。未来，具备完善数据治理体系的储能企业，将在政策准入优势（优先参与国家级示范项目、虚拟电厂聚合、绿电交易等高价值场景）、融资估值溢价（ESG评级提升，吸引绿色金融与长期资本）、客户信任增强（尤其在工商业用户侧，数据隐私保护成为选择服务商的关键因素）等方面获得竞争优势。唯有将“安全”内化为智能储能的核心基因，方能在万亿级市场浪潮中行稳致远。同样，随着2026年7月1日《管理办法》正式施行日期的临近，全行业应即刻行动起来，唯有在安全合规的坚实基础上，中国储能产业才能实现从“规模第一”到“质量领先”的真正跨越，稳立于全球能源变革的潮头，为构建新型电力系统、保障国家能源安全提供核心支撑。
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