以下為演講實錄：

 

上海伏達儲能數字化研究院 創始人、首席科學家   嚴曉 發表了《從第一性原理看光儲微電網數字化》的主題演講，他表示：

   

前面大家已經看到很多很精彩的新技術在應用，我現在講一下跟換電相關的光儲、數字化背后的基本假設。

 

    新能源、電力碳中和有幾個基本假設，一是新能源會越來越多；第二個假設是分布式能源，包括蔚來的換電站、采日的，很多都會分布式。現在我們熟悉的是集中式發電，將來是分布式能源，而分布式能源將來跟配電網該怎么互動，跟車該怎么互動，將會是一個非常重要的課題，也是新型電力系統里面的核心。

    微電網解決零碳用電的問題，零碳用電現在已經具有經濟性了，因為在浙江一天可以兩充兩放，投了就可以有經濟性，5年以內都可以收回成本。它里面還有一個問題，它跟以前不一樣，現在你既是生產者又是消費者，叫“生產消費者”，這里面有一些還沒有充分被挖掘出來的就是所謂的“隔墻售電”，自己用剩下來出的電能不能給鄰居用，隔墻售電要是能落地的話，收益還會更多。

    假如這些分布式能源聚合在一起，就能一起有效響應電網尖峰用電的需求，就是所謂的虛擬電廠，就能產生很多經濟價值和社會價值，這個過程就需要數字化的技術，沒有數字化技術，這個事情是很難落地的。

    再看一個產業的規律，生產制造符合所謂的“萊特定律”，一旦你的產量翻倍，成本就會下降15%。以前的能源比如石油、天然氣是“資源型”，光伏跟鋰電池是“生產型”的，意味著什么？我們看看十年前光伏的成本是現在的10倍，鋰電池也是現在的10倍，再看5年、10年以后成本會怎么樣？現在在用戶側已經有經濟性了，再過5年、10年，每個樓里面是否都有儲能了。所以光儲在一起，將來一定是最便宜的能源。

    最近迪拜的氣候變化大會一開始就100多個國家達成了共識，從現在到2030年，新能源的應用要增加2倍，也就是現在的保有量將翻3倍，之所以有這樣的決心，就是因為光伏跟儲能價格還會下降。

    這里面還有什么規律？我們認為能源數字化還有一些規律，我認為一是知識數字化，二是用數字化技術賦能新能源，我們看到了有GPU、ChatGPT，這些東西以后會不會用到新能源里面呢？我覺得是有可能的。

    再看看產業鏈。我們現在碰到的鋰電池跟以前熟悉的鋰電池完全不一樣的概念，以前你只關心比如兩三年的壽命就可以了。在電力系統，我們要求的是20年（理想情況），光伏就是有20年的壽命，電力設備一般都是20年的。電動汽車也是一樣的，5-8年，儲能和電動汽車的售后應該怎么樣做？運維怎樣做？這些都是非常重要的問題。

    現在中國的以鋰電池為代表的電化學儲能在全世界范圍內處于領先狀態，怎么能繼續保持領先？這需要一個產業鏈的思維。再看看數字化儲能技術背景，我們是從BMS拿到數據進行數據分析得出預診斷結論的。在電動汽車售后應用對第三方服務機構就有難以獲取BMS通訊協議進而獲得電芯電壓數據進行有效分析的挑戰，電動汽車數據和其他運營數據如何相融為車主提供服務也是產業發展的另一個瓶頸。

    從物理的第一性原理新能源產業發展還有哪些挑戰？

    第一，零碳園區到底有哪些基本要素和可復制的運營邏輯？

    第二，新型電力系統中的儲能共享價值其運營邏輯是什么？

    第三，新能源資產的安全可靠性怎么保障？比如現在建一個儲能電站，供應商說給你質保多少年，5年、10年以后說不定容量衰減了一半，那你怎么辦？所以你如何保障你承諾的事情。

    第四，是不是有可預測的模型，我們知道鋰電池安全性是一個挑戰，假如有一個可預測的模型，可以在它出問題之前提前發現并排除故障。

    我介紹一下鋰電池熱失控響應時間，在這個過程當中，電動汽車的標準里有5分鐘逃生時間，5分鐘之內一旦發現問題就逃掉，在儲能和換電站里面發現問題怎么處理？沒法逃，東西在那里，你只能看著它燒，所以需要有一種方法提前發展問題，需要在電芯層面，并通知運維人員把故障排除掉。

    我們做了一些工作，比如舊的電池在出現微短路的時候，這時候它有一些特征，比如正常充電過程當中，電壓隨時間變化是單調上升的，假如它出現尖端放電就會出現電壓先上升又下來。這種情況可以用預診斷算法來診斷出來。

    預診斷還需要能夠確定一些關鍵的電池參數，一邊充電一邊把內阻容量等關鍵電池參數（KBP）算出來。（如圖）這個方法的特點是一個在電芯層面并是免拆解的，幾乎是零時間成本，你一邊用，一邊KBP就全算出來了，我們把這個方法提到了UL的1974，它是梯次利用的診斷方法，最近剛被采納，已經通過了。

    預診斷有四個要素，第一個是你有一個邊緣計算，把KBP獲得了，然后你通過這些對電池的理解（知識圖譜）做預診斷，從安全性、可靠性、經濟性來做診斷，最后你有一個做數字化的決策。

    左邊的圖是運維的預診斷，右邊是儲能運營，針對工商業業主的儲能起到更加安全、更加可靠、更加經濟的效果。比如它有問題，我們可以提前兩周發現，在發現越來越不健康的情況下，我們能及時采取措施，既改善了容量又提高了壽命。預診斷的經濟性估算是能提高儲能的IRR大概是2%-4%。

    這是所謂的分布式綠色能源聚合增值服務，把不同的微網聚合在一起，可以提供分布式能源的聚合服務。

    伏達研究院是非盈利性科研機構，我們有一個Battery Design Automation （BDA）工具的方向，我認為中國儲能產業雖然是走在前面的，但要保持領先，需要有一個核心的可預測理論，我們希望能夠開發一套工具，像EDA在半導體生產工藝那樣的自動開發工具，引進陳冠華教授的BDA項目。BDA將從原來的“定性”上升到將來的“定量”，篩選正極材料可以在在0.15的精度，周期是從原來的年到月到天，打造材料跟電芯的協同設計。

    我們希望能夠跟業界一塊共建電池數據超算平臺，一方面把BDA的方法給電池生產企業在材料篩選、電芯設計上面提供服務；另一方面，提供電池的預診斷服務。比如有企業想要算一下，只要按照格式把數據扔到我們超算平臺，我們就給一個標準的報告。如果有足夠的時間寬度，我們可以對你進行壽命預測；另外，我們希望通過這個能夠開發出電池金融服務，租賃二手車的電動評估服務、梯次利用評估服務等，這些都將基于國產的GPU計算集群來做這事情，比如我們希望跟EVDATA合作，給電動汽車做這樣的計算。

    在源網荷儲或虛擬電廠方面我們在跟艾芊教授合作。

    另外一個是金融，現在大家已經在投資新能源跟光伏儲能或者微電網，我認為數字化技術的價值還沒充分發揮出來，我們希望在這方面做更進一步的創新。比如通過對整個儲能系統的健康狀況的評價形成一份商業銀行貸款需要花費信用評級報告，我們需要金融專家的協助來定義并形成可落地的解決方案。

    伏達研究院希望跟業界企業一塊打造這個平臺，儲能是一個新物種，原來電發出來沒法存起來，現在鋰電池起來了，有足夠的經濟性，發出來的電可以存起來再用，但是怎么用好，這需要業界的朋友一起來協同研發形成最佳實踐，進而形成標準化的評價體系和標準。

    我今天在這里也學了很多，比如蔚來汽車換電占與車輛的能源互動、V2G，他們的換電將來有很多想象空間，我覺得采日也給我不少啟發，這里面有很多機會需要業界游商的互相碰撞，所以我非常感謝今天這個機會。