2024/4/10 19:39:00
“明天的储能展，大家可以去看一看，电芯也好，系统也好，都高度同质化！基本上一个展馆逛完以后，可以不用再逛其它展馆了。造成这种局面的最大的问题，就是大家在做设备研发制造过程中，缺乏全链条的数据闭环！”
4月10日，在第12届储能国际峰会暨展览会上，海博思创董事长、总经理张剑辉的上述观点，引发与会企业与专家学者们的强烈共鸣。
新型储能如何才能摆脱同质化、低水平、低价恶性竞争的窘境？如何通过全生命周期管理，数智赋能新型储能高质量发展？张剑辉提出了海博思创的解决方案——《智慧赋能新型储能高质量发展》。
（以下内容根据张剑辉博士演讲整理）
01新型储能的商业本质
从储能行业从业十几年的这样的一个老兵角度来看，怎么样做到储能产业的高质量发展？
应该说从2020年以后，我国的或者说世界的新型储能一直保持高速增长的态势。
从中国来讲呢，我们2023年比2022年储能装机容量提升了260%，美国累计装机容量增加了83%，欧洲也提升了40%以上。应该说在全世界范围内，众多的政策利好新型储能产业的发展，带来了储能高速的增长。
除了政策层面的利好，我们也要看到，储能的增我们认为是可持续的。最主要的原因，就是碳中和。产业界的普遍共识，就是最主要的就是要依靠能源的电气化转型，就是用可再生电能来替代传统化石能源。
储能的可持续发展，以及未来巨大的增长空间，是由全社会的电气化转型所带来的储能多元化应用场景决定的。
从电源的角度，能源结构的发展，从传统的煤电为主，到2060年发展为以风电光伏为主力电源的新型电力系统。
从负荷的角度，也是电能的这种终端用能的替代，尤其是以电动汽车为代表的这种新型的用电负荷的增加，带来电网的这种柔性化的需求。
实际上，这是带给我们新型储能发展的最大机遇，而不仅仅是一个政策驱动型的行业。对此，我们要有深刻认知。
02储能的病根，出在哪里
在高速发展的态势下，我们也看到整个行业现在面临的巨大挑战。
下面这张图，摘自中电联今年3月份对2023年新型储能系统运行的设备状态的一些数据统计。
我们可以看到，无论从储能电站的系统效率、综合效率，还是运运行的可靠性来讲，距离理想目标，还有很大的差距。
我们在单个环节，无论是电池环节、电力电子环节还是变压器辅助功耗，其实单个每一点做好，都不足以支撑整个系统效率的提升。
举个例子，我们这里电池的直流系统损耗只占到40%。但是现在锂电池为主的这样的储能介质，每提高1%都非常的困难。
花了大量的成本提高1%，但实际上占系统的损耗，只提升0.4%都不到。那大量的损耗在辅助功耗，包括我们的交直流转换的系统。造成这个局面的最主要的原因，是整个我们现在这个设备的制造厂家仅是从供给侧、或者从我们设备的标准化的程度来思考整个产业的发展，而不是从客户价值最大化的角度。
明天我们储能展会开展，大家可以去储能展会看一看。电芯也好系统也好，高度同质化。基本上一个展馆逛完以后，大家可以不用逛其它的展馆了。
造成这种局面的最大问题，就是大家在做设备研发制造的过程当中，缺乏全链条的这种数据的闭环。从产学研用各个角度来看，从数据的打通，是完全割裂的。
设备厂家因为电力安全数据运行的考虑，缺乏现场运行数据的这种有效反馈。所以，整个从设备的研发和制造角度是一个开环的系统。那设备的投资和运营商，则缺乏前端系统的建模。
储能系统是一个高度复杂的、非线性时变系统。那实际上简简单单靠终端的数据，很难去估算系统的状态。所以它缺乏前端的这种有效的手段，针对海量的数据进行分析。
我们一些科研院所虽然具备人工智能大数据分析的能力，但是他缺乏相关数据的基础的支撑。我们也看到一些发表在SCI相关的论文。那这个所谓的大数据的分析，其实它用来支撑的数据量是非常贫乏的。
03如何全生命周期数智赋能
怎么样能够突破这样的一个挑战？我们认为要通过数字化、智能化，真正赋能储能产业的高质量发展。
从前端研发的设计评估，到生产制造的质量管理，到工程交付过程当中的运行状态的评估。到智能的运维，到最终系统的优化，还有效益的评估，实现客户价值的最大化。要从这个角度去考虑真正全生命周期数字化的管理，真正做到储能系统的高安全、高可靠性以及长寿命。
首先看研发。
储能系统的数字化建模技术，应该说是所有这种数字化分析的底层的基座核心技术。无论是对功率系统、能量系统进行相关的数字化的建模，针对从电芯到系统的电化学模型、热管理模型、安全模型、机械模型，所有相关的这些模型，真正嵌入到我们的算法当中。对整个系统的状态，包括热的状态、电的状态，进行全方位的这种建模仿真分析。
在生产制造过程当中，由于前端我们已经进行了建模的基础，包括实验室有大量的测试的评价数据，把生产的信息系统和我们的大数据平台真正做到无缝的连接。从电芯的全生命周期的数字监管，到生产的实时数据的跟踪，这样做到我们柔性制造，数据追溯，可以全方位把控产品品质。
从工程交付看，这是海博思创目前已经投运的15GWh的储能电站的数量。当然，并不是说我们已经完全具备数据采集收集的能力，我在向这个方向努力。即使如此，我们每天采集数据的电芯超过1000万颗，测量点超过2500万个。那涉及到的底层的电、热、所有的可燃气体，包括压力这种相关的传感器，每天的数据超过1TB。
从运维角度看，我们通过对电站的在线率、电力电量、能效、寿命、可靠性进行多维度状态进行评价，对设备偏差、成因开展分析，综合构建对于电站状态的评价机制，从而实时守护电站安全，实现电力资产交易的最大化。
从运营角度，储能就是要在电力交易当中发挥价值，主要的衡量标准就是充饭电的次数、充放电的价差以及可以提供的潜在的这种辅助服务。我们除了要对电力市场价格进行预测预判，辅助服务需求的分析之外，同样的储能电站本身的这种健康状态，包括它的热管理状态，我们也要进行全方位的评估，真正能够做到资产和数据的打通。
最终基于我们设备全覆盖的监测、分析、整合，能够实现电站的智能运维。通过不断的技术升级、策略的优化，能够提升我们设备研发的水平，不断迭代创新，真正能够实现储能产业的高质量发展。
04海博思创的倡议
我们呼吁，储能产业的高质量发展，至关重要的是，储能产业链上下游要实现联动，除了设备生产制造企业以外，电网企业、发电集团和投资运营企业，真正要做到数据打通。
只有这样，才能推动我们的人工智能、大数据、数字孪生等所有的这些数字化、智能化的技术真正落地、赋能储能产业全产业链价值的提升。
海博思创每天都在积累1TB的数据，但这还是远远不够的。目前，我们也在与发电集团、电网公司建立相关的合作。但我希望这个合作面能够扩大，真正能够扩到国家级储能产业大数据的级别，
另外，我也在此倡议，我们行业要从简单的项目系统集成，到端对端的技术服务，真正给我们的投资运营企业带来巨大的价值。这个贯穿到前端的项目开发和电站设计，储能设备参数的导入，到场景收益分析。在研发和技术应用环节、生产制造环节，主要还是我们数字化的建模、大数据的分析这种全生命周期的、闭环的数据分析技术体系。生产制造过程当中的安全保障，性能保障。储能电站运维这个阶段，主要还是云边协同，实现多场景多数据的联动，到最终储能电站的运营，基于人工智能的这种电力交易平台、聚合平台，实现市场化的交易。
