中國儲能網(wǎng)訊：9月7—9日，由工業(yè)和信息化部節(jié)能與綜合利用司、國家能源局能源節(jié)約和科技裝備司、浙江省能源局聯(lián)合指導，中國化學與物理電源行業(yè)協(xié)會聯(lián)合232余家機構共同支持的第十二屆中國國際儲能大會在杭州洲際酒店召開。本次大會由中國化學與物理電源行業(yè)協(xié)會儲能應用分會、中國科學院電工研究所儲能技術組和中國儲能網(wǎng)聯(lián)合承辦。
大會以"共創(chuàng)儲能新價值，共建市場新格局"為主題，聚焦新型儲能安全持續(xù)發(fā)展，針對儲能產業(yè)面臨的機遇與挑戰(zhàn)等重點、熱點、難點問題展開充分探討，分享可持續(xù)政策機制、資本市場、新型儲能系統(tǒng)集成技術、供應鏈體系、商業(yè)模式、標準、示范項目應用案例、新產品以及解決方案的普及和深化應用。
來自行業(yè)主管機構、國內外駐華機構、科研單位、電網(wǎng)企業(yè)、發(fā)電企業(yè)、系統(tǒng)集成商、金融機構等不同領域的913家產業(yè)鏈企業(yè)，3317位嘉賓參加了本屆大會，其中154家企業(yè)展示了儲能產品，可謂盛裝出席，涵蓋系統(tǒng)集成、電芯、PCS、BMS、集裝箱、消防、檢測認證等新型儲能全產業(yè)鏈。
大會組委會邀請上海樂駕智慧能源科技有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人常偉做《數(shù)據(jù)驅動的鋰電池儲能智慧能源管理體系》主題報告。以下為發(fā)言主要內容：
常偉：大家好，謝謝各位的時間。
今天我代表樂駕演講的題目是數(shù)據(jù)驅動智慧能源管理系統(tǒng)，趨勢我就不贅述了，因為昨天和今天很多嘉賓已經(jīng)說過了。對于我們來說，我們認為目前來看儲能已經(jīng)進入了第二波的高速發(fā)展期。從十年前的各種儲能的方式，包括各種抽水儲能，物理的、電化學的，到到今天大家一直認為目前大規(guī)模儲能應用，應該是以電化學為主的趨勢。
在這里面我們樂駕做什么？我們是以電池數(shù)據(jù)為核心的雙輪驅動的循環(huán)體系。左邊從電池應用端來說，我們從電池兩輪車或者乘用車為主，到電池的拆解，然后它進入我們的儲能體系，再到最后的性能的使用。右邊是以電池的拆解、回收到最后的原材料生產為主。一個是應用，一個是生產，在這里面我們的數(shù)據(jù)其實是起到了一個至關重要的作用，在使用端，儲能端我們會有大量的數(shù)據(jù)產生，在電池的檢測或者是拆解過程中，其實前面的比亞迪同事也講了，各種新興的電池越來越多，包括CTC、CTP，這種電池性能越好，對我們拆解的過程就越復雜，不僅帶電，而且里面各種線束的復雜程度，一定是數(shù)據(jù)驅動的方式來做。目前來看，也有很多專業(yè)性的獨立第三方拆解公司在這方面做這樣的工作。
我們公司是一家以電池數(shù)據(jù)驅動的智慧能力運營公司，我們從17年開始進入儲能行業(yè)，差不多在這個過程中，已經(jīng)獲得了大量的數(shù)據(jù)，穩(wěn)定的供應鏈，包括我們跟一些頭部的企業(yè)，寧德時代、國電投等等，取得了共同的合作關系。
我們做什么？我們核心算法主要有兩個部分，儲能發(fā)展核心兩個基石，一個是儲能的安全，另外一個是儲能的成本。在這方面，我們通過算法驅動，第一，我們通過算法快速檢測和算法協(xié)調調度之后，我們取得了儲能站綜合利用成本，使它的LCS達到最佳化應用。在儲能安全方面，我們構建了一個以數(shù)據(jù)驅動加機理模型為核心的電池安全預測算法。同時，在算法驅動方面有幾點我們沒有完全展示出來，目前來看，在儲能后續(xù)的應用中，舉個例子，我們有需求預測算法，還有我們構建了以協(xié)同調度優(yōu)化為主的算法，也在整個儲能的數(shù)據(jù)驅動核心中起到了非常關鍵的作用。目前第一波我們覺得是以儲能的推廣應用為主，下一次又以VPP或者以其他方式為核心的應用，現(xiàn)在也是比較風聲水起。
我們的產品模塊中心，我們推出了一個標品化為主的模塊，這個方式跟其他的友商比較類似，也是以標品化的儲能站，在工商業(yè)、發(fā)電側和配網(wǎng)側進行應用。這里面有幾個比較獨特的地方：第一，我們有電池檢測平臺，這一塊我們收集了國內最大量的電池充放電循環(huán)的數(shù)據(jù)庫，我們從這里面可以得到大量的電池衰減的數(shù)據(jù)，它是針對不同工況、不同電池類型、不同制造工藝體系下的大集成。在上面我們有一個電池壽命安全管理平臺，不僅僅是壽命安全，包括它的SOH、容量衰減，也包括前面高特講的SOT，就是它的溫度分布的衰減等等，同時我們也會有它的智慧能源管理EMS，我們在這里也做了本地化的應用部署。這里我強調一下，電池熱失控這方面我們提到一個點，就是長周期。因為之前業(yè)界做電池熱失控都聚焦于短周期預警，就是提前3-5分鐘發(fā)出報警，但對儲能站，尤其是對大規(guī)模高容量儲能站，時間是遠遠不夠的。同時我們也正把這個算法，目前已經(jīng)成功部署到我們自己的主控站里面去，目前的時間差不多可以提前前置到一周到四周以上的時間。
為什么我們會做這一點？我們團隊出身還是以數(shù)據(jù)科學為主，我們的團隊主要是微軟、亞馬遜為主的團隊，從最開始我們做這個行業(yè)，我們收集了大量的數(shù)據(jù)，當然從10年開始，從張北儲能站開始，當時還沒有很多數(shù)據(jù)，我們通過其他方式收集了乘用車的換電站的數(shù)據(jù)，舉個例子，這里列出了我們收集的基本數(shù)據(jù)，包括我們有30萬輛車，超過5年電池的運行數(shù)據(jù)，這個數(shù)據(jù)價值在哪兒？它雖然是一個車規(guī)級數(shù)據(jù)，但是我們在這里面提取出了差不多超過10億條有效電池充電片斷，這些充電片斷對我們做儲能的有效循環(huán)測試是非常有價值的。第二個，我們運營了差不多超過300個加50個儲能站，這樣一個單站兆瓦級的運營數(shù)據(jù)。這里面我們也獲得了非常有價值的經(jīng)驗和片斷數(shù)據(jù)，我們的算法對電池容量或者電池安全算法，它后面對換電站和儲能站還有一個有效支持，就是進行動態(tài)充放電管理，這個算法也是基于我們對SOH和SOX體系高度認知做到的。
中間這一塊是我們的一些主要算法，我這里列了像熱失控，包括長周期、短周期的熱失控，還有基于SOX，這里列了SOH容量衰減，還有包括SV能量衰減的，跟儲能相關的SOT，目前大部分儲能站都沒有基于單體電芯進行溫度點的布控，這樣我們認為危險是非常大的。舉個例子，目前我們的有效溫度點的覆蓋對單體電芯不到30%，意味著我們有70%的盲點，這個盲點怎么解決？一方面，我們要加大溫度采集能力的布局，第二方面，要靠算法來進行彌補。這里面我們分析了一個數(shù)據(jù)，像一個單體的溫度，65度是高溫報警點一級。我們發(fā)現(xiàn)溫度的突變，從20度變到30度，也是一個非常大的變化。同時，它的最高溫度點從單體A變到單體C，其實我們也知道，這樣意味著整個電池PACK是極度不安全的，這就會帶來很大的安全隱患。這種情況下，我們要構建基于SOT的算法來預測電池的衰減。
同時，我們這里還有一個剩余容量，也是基于SOH延伸算法，這個延伸算法基于SOX延伸算法，包括它的剩余容量預測，也包括它的剩余價值評估，甚至包括我們后面的動態(tài)充電的性能，包括充電時間的預測等等。
還有PHM，在整個電池管理里面，它是針對電池溫差、壓差，包括電池一致性等等做的預測。同時，因為我們在全行業(yè)體系布局比較早，我們發(fā)現(xiàn)PHM對鋰電池最核心是熱失控，但是PHM體系對防液流是最核心的，因為它的容量功率是分開的，它的循環(huán)體系是非常重要的，我們在監(jiān)控、預測、反液流體系中也發(fā)現(xiàn)，PHM對管路的循環(huán)故障預測體系是非常重要的。
在這個基礎上，我們最核心的一點，通過以往5年數(shù)據(jù)驅動的收集，我們獲得了差不多10億條單體的充電片斷的數(shù)據(jù)，我們也拿到了超過100個電池真實著火的溯源數(shù)據(jù)，這個我覺得是非常關鍵的，整個業(yè)界目前看下來也沒有多少家能獲得這么多真實工況下電池著火的溯源數(shù)據(jù)。所以我加了兩個字，就是真實工況+溯源。我們現(xiàn)在電池的算法，就是基于超過100起真實工況下著火的電池數(shù)據(jù)得到的，為什么能這樣做？我們?yōu)槭裁刺岢鲆龅介L周期？因為短周期，我可以通過從SEM風險開始，前10分鐘，我可以通過各種溫度、離子變化的濃度、氣體等等，我可以感性地檢測出來。但是如果長周期，超過10分鐘以外的周期的話，我們認為只有真實工況數(shù)據(jù)驅動的方式，能夠解決目前業(yè)界的痛點問題。我們也通過了一些第三方的驗證、實測，包括我們跟其他的主流機構進行評測，這個數(shù)據(jù)預測性目前來看在公開報道中也是最高的。
我再講一下真實的案例，因為我們做熱失控這一塊算法，我們有超過四年的真實的換電站、儲能站的真實數(shù)據(jù)，我們有差不多6起我們真實預測到的，它著火了。從我們運行儲能站的經(jīng)驗來看著火的概率，乘用車現(xiàn)在著火概率差不多在百分之一左右，儲能站目前統(tǒng)計下來差不多1%，這個概率是非常大的，如果我們的客戶、業(yè)主手下有100個站，有一個站必然在這幾年內發(fā)生一次熱失控的著火，所以這方面的教訓或者是經(jīng)驗是非常重要的。我們的這個算法體系，因為我們超過四年的運營經(jīng)驗看下來，我們不僅僅涵蓋了電池本體，也包括PCS等等主要架構，甚至我們也發(fā)現(xiàn)在高壓大電流沖擊下，傳統(tǒng)的電纜、充電機組都有不發(fā)生熱失控的風險。所以我們提出的這個安全體系不僅僅包括電池本體，也包括電池和儲能站相關的附加體系在里邊。目前來說，我們看到的一個比較真實的例子，在我們既往監(jiān)控運營的儲能站當中，發(fā)生的聚丙乙烯的充電電纜，因為在長時間高壓電流沖擊下，外表預測閥值發(fā)生了突變，既往監(jiān)控體系在現(xiàn)有的儲能體系下發(fā)生了突變，我們覺得數(shù)據(jù)驅動的方式是目前能夠解決的一個有效途徑。
第一個講到的是安全，第二個是成本，電池檢測是在儲能體系里邊比較大的成本支出，這個成本支出主要體現(xiàn)在我們對電池分容預測，我們之前是通過若干次滿充滿放獲得電池真實的性能評估。目前通過我們自己的算法體系，類似于我們構建了一個電池的體系，我們能夠通過充電片斷來快速評估電池性能，什么意思？我不關心你的起始SOC，你拿過來任何單體電池電忒，我都可以從任何起始點到終止點，我給出一個快速的檢測，這樣能夠從既往傳統(tǒng)的1個滿充循環(huán)8小時，我們從傳統(tǒng)的8到16個小時現(xiàn)在縮短到30分鐘以內，這樣從人力、資源的投入來說，其實大大減少了效能。
目前我們也跟其他的機構，像國外的Powin進行聯(lián)合研發(fā)，我們17年開始的第一個儲能站，目前為止運行了超過5年時間，也在我們算法體系支撐下，是比較好的運行情況。同時，我們跟其他的像中汽研或者回收協(xié)會也做了深度溝通合作。
我們做了一個電池檢測的采集數(shù)據(jù)，700MWH，今年差不多可以超過1個GWH的電池在我們這里做電池檢測，也就是說我們獲得的是超過1個GHW單電芯充放電循環(huán)數(shù)據(jù)，這個數(shù)據(jù)對業(yè)界其他同仁也是非常有價值的。
（PPT圖示）這是樂架的一些案例，這些案例也是比較有特色的。第一個是安博在全國換電站的落地，運行到現(xiàn)在為止超過3年了。最左邊的國電投是馬爾他零碳島儲能系統(tǒng)，到目前為止也是運行一年時間了。
（PPT圖示）這是我們公司的案例，我們做很多儲能站、換電站的運營，我們有超過差不多四年時間，在這四年時間中有很多經(jīng)驗是打包在我們系統(tǒng)里的，這里面的經(jīng)驗系統(tǒng)也是非常有價值的。舉個例子，我們在既往的儲能站里面，大家對一些安全，像鼠害關注的比較少，但是我們發(fā)現(xiàn)老鼠會經(jīng)常咬到我們的電纜和核心傳感器，所以在后面的系統(tǒng)設計里面，我們把怎么通過系統(tǒng)平臺來做鼠患的防疫來作為關鍵點。通過四年的時間獲得了有效輸入，這些東西也可以分享給各位儲能的同仁。
我今天的內容就到這里，謝謝大家。
