中國儲能網(wǎng)訊：近年來，多類型、多場景的電池服務(wù)需求日益增長。鑒于電池的服役壽命為10～15年，存量電池的智能化管理重要性不斷提升，電池的全生命周期狀態(tài)估計和管理將成為剛需。
值得關(guān)注的背景是：新能源汽車迅猛發(fā)展驅(qū)動動力電池裝機量增長，光伏、風電配儲剛需推動儲能電池需求爆發(fā)。據(jù)國際能源署預(yù)測，到2030年，全球動力電池裝機容量將超過7000吉瓦時，儲能電池裝機容量將超過1200吉瓦時。
人工智能：電池精細化管理的核心
盡管鋰電池已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，但人們對其關(guān)鍵特性的了解仍然有限，并且在現(xiàn)有電池管理系統(tǒng)技術(shù)路線上也暴露出了一些問題：不具備大規(guī)模電池服務(wù)能力，等效電路模型精度差且無法迭代；功能定位只適合管理單一電池系統(tǒng)，針對特定型號優(yōu)化；數(shù)據(jù)積累依靠實時數(shù)據(jù)直接反饋，無法進行有效的迭代。
一個重要原因是缺乏像“腦機接口”這類更精細的信號傳感技術(shù)。鋰電池是封閉體系電化學系統(tǒng)，封裝后只能測量外部特性，如電流、端電壓、表面溫度、表面壓力等，而很多細微變化都是先從內(nèi)部發(fā)生，難以測量內(nèi)部信號便意味著巨大的信息屏障。
昇科能源研發(fā)團隊在多維信號融合感知技術(shù)上實現(xiàn)了溫度、壓力、電位信號集成式傳感器，可進行三種電池內(nèi)部信號的同步測量，并在10安時的商用軟包電池中進行了持續(xù)測試。測試結(jié)果表明，團隊研發(fā)的電位傳感器，循環(huán)壽命可達到3500小時以上，能夠滿足電池在研發(fā)環(huán)節(jié)的內(nèi)部信號采集需求。團隊于2022年推出的首個面向電池時序數(shù)據(jù)的大規(guī)模預(yù)訓練模型PERB1.0，可以通過對比學習，直接從大規(guī)模無標簽數(shù)據(jù)中獲取信息，實現(xiàn)預(yù)訓練，解決了偽周期零標簽的時序數(shù)據(jù)異常檢測技術(shù)難題，實現(xiàn)了高檢出率、低誤報率的數(shù)據(jù)驅(qū)動異常檢測。2023年推出的電池AI大模型PERB2.0，利用超過60吉瓦時的電池數(shù)據(jù)進行訓練，覆蓋了442種電池類型，訓練數(shù)據(jù)量達到2.5太瓦時，大模型參數(shù)量達到12億。該技術(shù)可以同時滿足安全預(yù)警、故障溯源、電池狀態(tài)評估和電池壽命預(yù)測等多項任務(wù)需求，可兼容不同型號、材料、批次、接口的電池。該模型的研究報告已于2023年在學術(shù)期刊《自然》（Nature）的子刊發(fā)表，并被中國汽車工程學會評選為“2023動力電池領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)進展”。
如果說，傳統(tǒng)方式是以電池資產(chǎn)規(guī)?；a(chǎn)、固定資產(chǎn)投入為主，那么，未來將是以電池資產(chǎn)管理與智能化服務(wù)、軟件服務(wù)投入為主。最終的解決方案不會是一個龐大的模型包打天下，而是通過行業(yè)大模型的接口調(diào)用小模型，達到協(xié)同工作的效率最大化。
應(yīng)用領(lǐng)域：車險延保+儲能護航
電池大模型助力大規(guī)模新能源資產(chǎn)高質(zhì)量管理的著力點有兩個：一是在任何環(huán)節(jié)都能激發(fā)儲能的收益潛力；二是全部運行周期真正實現(xiàn)零事故。由此可拓展電池大模型的應(yīng)用領(lǐng)域：一是為新能源汽車保險提供檢測支持，二是為儲能場站安全運行、提升收益護航。
電池是新能源汽車產(chǎn)業(yè)價值鏈的核心，是保險行業(yè)關(guān)注的焦點。當前電池保險面臨三個主要的難點：一是承保前不了解電池狀態(tài)，缺乏電池狀態(tài)的數(shù)據(jù)；二是承保中難以監(jiān)控電池的運行，通過對電池的預(yù)警主動降低出險概率；三是出險后維修匹配缺乏判斷依據(jù)，保險公司處于被動地位。
保險公司的痛點在于，缺乏新能源核心數(shù)據(jù)支撐電池保險開發(fā)，電池衰減評估缺乏有效手段。電池大模型可以助力電池延保產(chǎn)品開發(fā)，并為保險公司提供電池檢測工具，用于保前健康度評估。2024年，中國人民保險集團股份有限公司正式推出電池延保產(chǎn)品，2025年預(yù)計保單數(shù)突破10000單。
來自儲能領(lǐng)域的調(diào)查顯示，5個省份的超30個儲能電站采用固定策略造成的價差損失在10%左右；由于現(xiàn)場電力拓撲等多因素影響，幾乎所有的場站都不能完全釋放電量，電量損失率一般為5%～20%。
同時，依賴傳統(tǒng)能量管理系統(tǒng)的報警方式，是基于固定閾值的頻繁、重復報警，很容易讓用戶忽視真正的風險。為此，昇科能源打造出專業(yè)的儲能安全系統(tǒng)，可實現(xiàn)AI安全巡檢——最快提前50天診斷風險項，故障檢出率可達93%；安全評級體系對告警信息進行篩選和整合，指出告警根源；內(nèi)置專家建議可指導運營運維人員解決問題。
以此為基礎(chǔ)，儲能運營將邁向“完全自動駕駛”：一是感知收益的提升空間，給出優(yōu)化方向；二是捕獲最大價差的儲能策略；三是實現(xiàn)分鐘級的策略下發(fā)、秒級的響應(yīng)速度，確保策略執(zhí)行到位。當然，用戶也可以切換到協(xié)同模式，即算法輸入的策略經(jīng)過運營人員的授權(quán)和糾偏后，再去執(zhí)行，從而保證守好安全底線。
