金砖充电论坛 | 昇科能源CEO褚政宇:“TWh”时代引爆电池智能化服务需求

发布日期:2022-09-29 16:37:30

9月27-28日,2022第八届中国国际电动汽车充换电产业大会(简称金砖充电论坛)在常州香格里达大酒店顺利召开。本届金砖充电论坛主题为“创新协同驱动 低碳高效发展”,全国各地的充换电展商、上下游产业链企业、专家学者云集于此,精准聚焦市场前沿技术产品,深度解析充电运营模式发展。昇科能源CEO褚政宇博士受邀出席论坛并发表主题为「电池智能化的核心技术和产业应用」的演讲。

随着新能源汽车渗透率迅速提升,动力电池发展也进入确定性爆发期,欧阳明高院士在2022世界动力电池大会上表示,基于2021年动力电池领域投资超万亿,产能已扩张到1000GWh,2025年,中国动力电池将会进入TWh时代。褚政宇博士认为,这是人类历史上首次大规模应用锂电池,面临着前所未有的挑战,包括安全风险急剧上升,电池回收利用的困境以及充电对电网造成巨大压力等方面,同时也将引爆智能化服务需求。

电池智能化,全方位应对锂电池大规模应用带来的诸多挑战

电池系统是一个具有高度非线性、伪周期性的电化学系统,代表着存在能量状态的剧烈变化,这和传统机械电气系统是有本质差别的。目前,业内尚未出现应用在电池领域的有效的算法框架,且电池系统的监控预警和状态估计算法开发难度远大于传统机电系统,需要深厚的机理沉淀,以及海量不同类型、不同阶段的电池数据支撑。

从传统能源向智慧能源演进,人工智能已经成为最有力的生产力工具,而可预测性的电池智能化方案要求更详尽的数据采集、更高算力和更强的配套算法。

因此,融合各机理参数,将AI领域的前沿方法应用于电池时序数据建模,是推动电池智能化的前沿技术。昇科能源坚持技术驱动,致力于构建电池智能化基础设施平台,已建立了首个面向电池时序数据的大规模预训练模型 PERB1.0,可覆盖几乎所有电池种类,完成绝大部分电池时序类任务,有效解决了传统BMS无法解决的任意电池类型状态长期精确预测问题,是电池智能化基础设施的核心技术。

褚政宇表示:“我们的核心AI for Smart Energy(ASE)技术,在电池全生命周期智能化的细分领域做到了技术绝对领先,在50GWh的数据当量上实现93%的行业最高检出率,核心算法累计应用车辆超过50万辆。”

电池智能化,为安全运维、检测回收等全产业链提供价值

在动力电池产业日趋成熟的今天,如何更安全、充分地利用电池,并在电池退役后进行回收利用越来越成为行业发展的关键话题。显然,电池智能化将成为新能源行业新一轮竞争的重要发展方向。

现有BMS的技术仍未脱离基于静态规则的实时反馈,单纯对异常工作环境数据的即时反应难以从根本上解决电池安全问题。且对于SOH等指标的估算,受制于BMS算力有限和算法模型无法根据数据量增加进行迭代,估算的精确度仍需提高。解决以上两大痛点的发展方向,是建立以大数据、AI技术为基础,同时融合电池机理模型的电池智能化管理平台,以实现对电池故障的提前预警、对电池状态更精准的评测。

同样在电池回收环节,市场缺少对于废旧电池低成本且精准的检测方式。多数电池不经过检测就投入回收,或者仅根据电池型号、使用公里数等简单指标、凭借经验公式对电池进行分容和定价,不准确的电池评估造成大量价值被浪费,这是发展退役电池梯次利用的一大难点。电池智能化将通过持续的数据沉淀、精准的AI算法为快速的电池定容、定价提供更加低成本的方案。未来,每个电池都将对应一个云端的溯源数据库,以及基于数据库形成的“云端身份证”,在回收市场上可以直接进行交易,在下游回收环节也可以直接进行对应的梯次利用分容重组。

褚政宇强调:“我们坚定地认为数字化、智能化可以在动力电池的全生命周期管理和应用中起到非常大的作用”。通过对电池数据采集、沉淀、监测、分析,智能化可以为电池全生命周期的研发、生产、维修、回收全产业链提供价值。

围绕电池智能化产业应用落地,昇科基于ASE核心技术,通过构建全球最大的电池智能化数字网络,推出了全气候超充桩、充电智能安全模块、智能诊断仪、安全云SaaS、新能源车主综合服务小程序“小满用电”等一系列软硬件产品矩阵和解决方案,实现了电池研发的智能化、电池检测的智能化、电池回收的智能化、整车电池管理智能化、新基建运维的智能化(充电和储能的安全管理)以及负荷的智能化调度。

目前,昇科能源与壳牌、道达尔、北汽新能源、孚能、普天新能源、中国汽车流通协会等100多家国际能源巨头、新能源主机厂、电池制造商、充电运营商、行业协会等合作伙伴展开全方位深度合作,形成了以北京、郑州、上海、武汉、宜宾、广州、深圳为基点的服务网络,业务覆盖全国近20个省市。

就像昇科能源首席科学家欧阳明高在世界动力电池大会上说的,智能化已成为新一代动力电池发展的趋势和方向,这正是昇科的价值所在。从精细化管理动力电池,到全面实现电池全生命周期的智能化。

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