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電池大模型:讓儲(chǔ)能運(yùn)營(yíng)邁向“自動(dòng)駕駛”

作者:褚政宇 來(lái)源:能源評(píng)論雜志 發(fā)布時(shí)間:2025-02-28 瀏覽:次

中國(guó)儲(chǔ)能網(wǎng)訊:近年來(lái),多類型、多場(chǎng)景的電池服務(wù)需求日益增長(zhǎng)。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(jì)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(dòng)動(dòng)力電池裝機(jī)量增長(zhǎng),光伏、風(fēng)電配儲(chǔ)剛需推動(dòng)儲(chǔ)能電池需求爆發(fā)。據(jù)國(guó)際能源署預(yù)測(cè),到2030年,全球動(dòng)力電池裝機(jī)容量將超過(guò)7000吉瓦時(shí),儲(chǔ)能電池裝機(jī)容量將超過(guò)1200吉瓦時(shí)。

人工智能:電池精細(xì)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(duì)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(wèn)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(wú)法迭代;功能定位只適合管理單一電池系統(tǒng),針對(duì)特定型號(hào)優(yōu)化;數(shù)據(jù)積累依靠實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)直接反饋,無(wú)法進(jìn)行有效的迭代。

一個(gè)重要原因是缺乏像“腦機(jī)接口”這類更精細(xì)的信號(hào)傳感技術(shù)。鋰電池是封閉體系電化學(xué)系統(tǒng),封裝后只能測(cè)量外部特性,如電流、端電壓、表面溫度、表面壓力等,而很多細(xì)微變化都是先從內(nèi)部發(fā)生,難以測(cè)量?jī)?nèi)部信號(hào)便意味著巨大的信息屏障。

昇科能源研發(fā)團(tuán)隊(duì)在多維信號(hào)融合感知技術(shù)上實(shí)現(xiàn)了溫度、壓力、電位信號(hào)集成式傳感器,可進(jìn)行三種電池內(nèi)部信號(hào)的同步測(cè)量,并在10安時(shí)的商用軟包電池中進(jìn)行了持續(xù)測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明,團(tuán)隊(duì)研發(fā)的電位傳感器,循環(huán)壽命可達(dá)到3500小時(shí)以上,能夠滿足電池在研發(fā)環(huán)節(jié)的內(nèi)部信號(hào)采集需求。團(tuán)隊(duì)于2022年推出的首個(gè)面向電池時(shí)序數(shù)據(jù)的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型PERB1.0,可以通過(guò)對(duì)比學(xué)習(xí),直接從大規(guī)模無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)中獲取信息,實(shí)現(xiàn)預(yù)訓(xùn)練,解決了偽周期零標(biāo)簽的時(shí)序數(shù)據(jù)異常檢測(cè)技術(shù)難題,實(shí)現(xiàn)了高檢出率、低誤報(bào)率的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)異常檢測(cè)。2023年推出的電池AI大模型PERB2.0,利用超過(guò)60吉瓦時(shí)的電池?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,覆蓋了442種電池類型,訓(xùn)練數(shù)據(jù)量達(dá)到2.5太瓦時(shí),大模型參數(shù)量達(dá)到12億。該技術(shù)可以同時(shí)滿足安全預(yù)警、故障溯源、電池狀態(tài)評(píng)估和電池壽命預(yù)測(cè)等多項(xiàng)任務(wù)需求,可兼容不同型號(hào)、材料、批次、接口的電池。該模型的研究報(bào)告已于2023年在學(xué)術(shù)期刊《自然》(Nature)的子刊發(fā)表,并被中國(guó)汽車工程學(xué)會(huì)評(píng)選為“2023動(dòng)力電池領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)展”。

如果說(shuō),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(lái)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(huì)是一個(gè)龐大的模型包打天下,而是通過(guò)行業(yè)大模型的接口調(diào)用小模型,達(dá)到協(xié)同工作的效率最大化。

應(yīng)用領(lǐng)域:車險(xiǎn)延保+儲(chǔ)能護(hù)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(diǎn)有兩個(gè):一是在任何環(huán)節(jié)都能激發(fā)儲(chǔ)能的收益潛力;二是全部運(yùn)行周期真正實(shí)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(xiǎn)提供檢測(cè)支持,二是為儲(chǔ)能場(chǎng)站安全運(yùn)行、提升收益護(hù)航。

電池是新能源汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈的核心,是保險(xiǎn)行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。當(dāng)前電池保險(xiǎn)面臨三個(gè)主要的難點(diǎn):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(yùn)行,通過(guò)對(duì)電池的預(yù)警主動(dòng)降低出險(xiǎn)概率;三是出險(xiǎn)后維修匹配缺乏判斷依據(jù),保險(xiǎn)公司處于被動(dòng)地位。

保險(xiǎn)公司的痛點(diǎn)在于,缺乏新能源核心數(shù)據(jù)支撐電池保險(xiǎn)開發(fā),電池衰減評(píng)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(xiǎn)公司提供電池檢測(cè)工具,用于保前健康度評(píng)估。2024年,中國(guó)人民保險(xiǎn)集團(tuán)股份有限公司正式推出電池延保產(chǎn)品,2025年預(yù)計(jì)保單數(shù)突破10000單。

來(lái)自儲(chǔ)能領(lǐng)域的調(diào)查顯示,5個(gè)省份的超30個(gè)儲(chǔ)能電站采用固定策略造成的價(jià)差損失在10%左右;由于現(xiàn)場(chǎng)電力拓?fù)涞榷嘁蛩赜绊懀瑤缀跛械膱?chǎng)站都不能完全釋放電量,電量損失率一般為5%~20%。

同時(shí),依賴傳統(tǒng)能量管理系統(tǒng)的報(bào)警方式,是基于固定閾值的頻繁、重復(fù)報(bào)警,很容易讓用戶忽視真正的風(fēng)險(xiǎn)。為此,昇科能源打造出專業(yè)的儲(chǔ)能安全系統(tǒng),可實(shí)現(xiàn)AI安全巡檢——最快提前50天診斷風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng),故障檢出率可達(dá)93%;安全評(píng)級(jí)體系對(duì)告警信息進(jìn)行篩選和整合,指出告警根源;內(nèi)置專家建議可指導(dǎo)運(yùn)營(yíng)運(yùn)維人員解決問(wèn)題。

以此為基礎(chǔ),儲(chǔ)能運(yùn)營(yíng)將邁向“完全自動(dòng)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(jià)差的儲(chǔ)能策略;三是實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)的策略下發(fā)、秒級(jí)的響應(yīng)速度,確保策略執(zhí)行到位。當(dāng)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(guò)運(yùn)營(yíng)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。  

(作者系北京昇科能源科技公司董事長(zhǎng)。 )

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關(guān)鍵字:電池大模型,人工智能

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