（来源：艾罗能源） 随着欧洲分布式电源与储能系统持续渗透，能源系统正面临前所未有的复杂度：用户侧负载波动更频繁、电价机制更灵活、极端天气冲击更直接，系统规 模更小型分散。传统依赖固定逻辑的调度方式、经验式运维体系以及简单的电池管理策略，已经难以支撑当前的能源数字化需求。 在这一背景下，艾罗提出全新的AI能源矩阵，通过五大核心智能模块构建一个"可学习、可优化、可预测"的能源系统。 五大模块分别为： AI电池管理——艾池（XBMS） 这一矩阵构成了一个贯穿设备层、系统层与运维层的智能闭环，推动光伏与储能系统从"运行设备"向"认知系统"演进。 艾池的价值在于：将电池从"被动响应"提升到"主动预测"。 SOC/SOH精度＜3% 艾池提供了目前业内仍难以匹敌的精确度。这种精度让充放电控制更加智能，并可使电池寿命延长超过10%。 电芯级AI均衡，能量利用最大化 基于电芯级的AI监测使均衡效率提升20%。以一套ESS-TRENE液冷125kW/261kWh系统为例，每年可多回收约1000kWh的可用能量。 预测性安全，从报警机制向提前感知演进 艾池在安全性能方面同样表现强劲。系统能够提前7天以上检测到内部短路风险，只需5分 ...