钛媒体 06-22
对话科陆电子张韶文、高岩辉:储能出海是大势所趋,AI赋能前景可期
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新型储能,新能源领域的 " 新风口 ",新型电力系统、能源革命中的关键技术。

根据钛媒体 APP 的梳理,自 2021 年 7 月国家发改委、国家能源局联合发布《关于加快推动新型储能发展的指导意见》起,以锂电为主流的新型储能步入快速发展阶段;2022 年《" 十四五 " 新型储能发展实施方案》出台后,多个省份提出新能源项目上网需配套储能的要求,产业迎来大爆发,2023 年单年新增装机规模同比增长超 260%,今年一季度同比又实现了超过 210% 的增长。根据国家能源局发布的数据," 十四五 " 至今,新增新型储能装机直接推动的经济投资超 1 千亿元,已成为我国经济发展 " 新动能 "。

不过,在行业由商业化初期向规模化发展实质性转变的阶段,也出现了 " 卷产能 "" 价格战 " 等现象,随着竞争渐趋白热化,产业链价格持续走低,全行业利润水平也受到影响,并暴露出产能利用率低、同质化程度高等问题。

如何破局成了有志于长远发展的储能企业的一大课题,从目前来看,在出海、技术创新、产品创新上下功夫被普遍认为是穿越周期的 " 必选动作 "

对于储能中企来说,德国慕尼黑电池储能展览会(ees Europe)一直是出海的重要窗口,该展览会是欧洲最大、国际化程度最高的电池和储能系统展会之一,每年都会有来自全球各地的企业带来新的技术、产品和观点。今年的 ees Europe 于当地时间 6 月 19 日至 22 日召开,发展迅猛的中国企业备受瞩目,钛媒体 APP 也与参加 ees Europe 2024 的上市公司科陆电子进行了对话,内容包括新型储能企业的出海前景、技术路线选择、AI 赋能等,科陆电子储能海外业务中心总经理张韶文、储能海外业务解决方案部总监高岩辉参与了对话

据悉,科陆电子成立于 1996 年,以标准仪器仪表、智能电表制造等智能电网业务为主业,2009 年进军储能领域,在大储、工商业、户储等多个领域,国内、欧洲、美国等多个市场均有业务布局。根据该公司 2023 年财报,储能业务年营收达到 14.35 亿元人民币,同比增长 106.73%,占到了总营收的 34.16%。

对于行业现状,张韶文称目前行业处于一个高度内卷的阶段,尤其是电芯业务,价格持续走低,多数企业利润承压,预计今年下半年也仍会维持一个相对较低的价格,但从今年年底到明年年初,市场价格就很有可能实现稳步回升。但这个过程也是一个洗牌的周期,在今年年底前,可能就会有不少企业出局,而洗牌结束还留在场中的企业,未来也会更加趋向理智

国内市场内卷加剧,储能行业也纷纷加速出海,科陆电子方面也表示,公司会以更快的速度进行海外布局,在 ees Europe 展会上与 SunService EOOD、PAX Solar 以及 Ktistor Energy 签署了欧洲服务商战略合作协议,在储能电站开发、并购、项目 EPC 建设及储能系统运维业务等方面进行深入合作。而对于产能出海,公司也已经在讨论各种可能性,并已经有了相关规划

在技术路线方面,根据该公司的介绍,此次在 ees Europe 2024 发布的是液冷储能系统新品 Aqua-C2,同时还预告了已在开发的下一代液冷储能系统新品 Aqua-C2.5。据钛媒体 APP 了解,在中国科学院工程热物理研究所研究员陈海生等专家有关 "2023 年中国储能技术研究进展 " 的梳理中曾提到,在新型储能热管理技术方面,液冷储能系统正在快速成为市场的主流技术路线。对此,高岩辉也表示,液冷在温控一致性方面具有较大优势,未来无疑会成为市场主流,但风冷的市场也并不会消失,在一些特定需求、场景中仍有发挥空间。

此外,2023 年 6 月,美的集团成为科陆电子控股股东,科陆电子方面表示,美的在产业链协同、研发支持、智能制造等方面给予了有力支持。而在 AI 与储能的融合方面,高岩辉则表示,目前已将温度控制技术、预判性系统运维作为两大研究方向,看好未来 AI 技术深度赋能储能行业

以下为相关对话详情:

储能出海加速中,赴美建厂并非第一选择

钛媒体 App:出海是目前新能源行业的热词,不少动力电池、新型储能企业都在加码海外业务布局,您对出海前景有何判断?

张韶文:公司目前在以更快的速度去进行全球市场布局,除了继续深耕美国这一成熟市场外,比如我们也在特拉华州注册成立了美国分公司,对于其他正在快速发展的市场,包括欧洲、中东非,还有亚太地区的这些国家,我们也会积极地去开拓市场。

但是我们也应该看到,目前中企出海也存在一些风险、阻碍,比如美国新的关税政策。根据我们的研判,新型储能的整个产业链依然在中国,这是不可改变的事实,但未来全球市场形态的变化也会加速。科陆电子也在进行针对性地可行性研究,并积极地去做海外布局的探索,目前已经跟多个合作伙伴共同研究了在东南亚设立储能工厂的可行性。同时也在和我们北美的合作伙伴一起去探索,如何更加充分地利用政策,怎样在集成方面进行更深入的合作等等。

钛媒体 App:刚才提到东南亚市场和产能出海,我们也看到了最近中国光伏在东南亚的工厂因为美国反规避调查和关税重启遭受到冲击,储能企业如何看待这个市场的出海前景呢? 

张韶文:对于储能产业来说,海外建厂这个问题肯定是避不开的。说到光伏,其实储能现在的发展路径跟当年的光伏在一定程度上是类似的,只不过储能的发展速度更快,行业演变速度也会更快。美国对中国光伏东南亚产能的调查和限制,大概率在储能行业中也会复现,这个事情我们也是有准备的

钛媒体 App:储能企业会跟光伏企业一样,集体赴美国本土建厂吗? 

张韶文:正如刚才提到的,美国今年已经宣布了将会在 2026 年对中国储能加征关税,其实原本大部分人都预期其加税幅度可能会达到 50% 甚至 75%,但最终落地的是 25%,而且是到 2026 年生效,从加税的步伐来看,说明美国目前没有办法解决自身缺乏上游制造业产能供应的问题,只有当他真正完成了产业链转移,他才有底气对中国的产业链 Say No,否则他的举措肯定会相对保守一些,或者说,这些举措更多是为了打散美国以外的产能,让这些产能逐渐向美国迁移。

目前,中资企业向外走的产能,动力电池会多一些,储能电池整体上出海的产能还相对有限,在这个领域世界各国对中国产业链的依赖度还是比较高的。我们认为,在储能行业产能的外迁第一步中,走到美国本土的大概率只是少数,因为当地的生产成本居高不下,会极大地限制产业的发展。当然,公司也并不排除未来到美国建厂的可能性,但这肯定是要晚于在其他地区建厂的计划

钛媒体 App:您认为今后几年内,海外会有一个新的储能蓝海市场迎来爆发吗? 

张韶文:会有的,根据我们目前的判断,未来北美市场依然会保持一个较快的增长速度,而欧洲区域的复合增长率还将会超过北美,因为欧洲储能此前的整体发展趋势是相对迟缓的,但是今年可以明显看到,无论是政策补贴还是市场表现,欧洲储能大有扬眉吐气之势,尤其是南欧,这个地区光照条件非常好,建设的光伏地面电站也很多,储能的商机在快速增长。另外,从全球范围内来看,得益于光伏发电度电成本的持续下降和生命周期的拉长,给了新能源也包括储能更大的发展空间。在东南亚、中东非,也就是很多" 一带一路 " 沿线国家中,我们也可以很明显的看到,新能源发电的增长正在带动储能的增长。总体来说,我们认为美洲依然会是全球的一个大市场,但欧洲、" 一带一路 " 沿线国家的复合增长率将很有可能实现 " 逆袭 "。

液冷技术是未来主流,风冷也仍有发挥空间

钛媒体 App:在技术路线方面,我们注意到科陆电子在本次慕尼黑展上发布的核心产品,包括下一代新品的预告都是液冷路线,公司会 all in 液冷吗?液冷技术相比风冷技术,最核心的优势在哪里? 

高岩辉:液冷最核心的优势就在于系统温度控制的一致性上,这方面相较于风冷会有比较可观的提升。也正是由于这一优势,液冷技术能让储能产品的可充电量、可放电量都有所提升,因为电池的温控一致性好,其 " 短板效应 " 就会得到减缓,所以说,液冷技术对于产品性能是有提升的。我们也认为,未来大部分大型地面电站的储能都会选择液冷技术,这个场景的风冷确实会逐步被液冷所取代,但这并不代表风冷会在未来完全失去市场,对于一些低倍率的产品来说,风冷仍有自身的优势,比如像非洲地区或其他地区,对于长时储能有比较高的要求的话,就需要使用风冷产品,因为风冷的辅助功耗非常低,在大部分情况下空调甚至都不一定要需要运作。总体来说,我们认为在未来的市场中,液冷会占大头,但风冷也仍然有自己的空间。在科陆电子的规划中,液冷产品是发展的核心,但公司原有的、稳定的风冷产品,未来也会持续存在。

钛媒体 App:风冷、液冷各自还有哪些技术迭代方向? 

高岩辉:对于液冷产品,我们会持续地进行迭代,尤其是跟随市场的变化、客户的需求去做一些深层次的技术迭代。比如说,我们未来做 AC 系统,那就会考虑把电池系统、PCS 系统都用同样的水冷技术实现供冷,也就是我们所说的 " 供液技术 ",这都是未来液冷技术的迭代方向。风冷方向,我们还是会保持现有的产品平台,但会在细节层面进行一些新的开发。

AI 赋能温控技术、预判性系统运维

钛媒体 App:这一轮可能的 AI 技术革命,对储能行业能起到多大作用?公司是否期望或正在研究通过 AI 解决一些以往难以解决的问题呢? 

高岩辉:在生产层面,很多制造业企业已经在使用 AI 技术了,比如我们在做产品检测或测试时也已经用到了。

但目前我们更关注的是AI 对应用层面的赋能,目前在研究的方向主要有两个:一个是温控技术方面。具体来说,储能的温控系统需要采集不同的温度点来进行计算,然后才能实现对温度的控制。我们目前正在研究如何通过 AI 来更好地实现温度控制

第二个在系统级别的运维方面的应用。举个例子,以往我们运维系统的工作,更多是在产品出现故障,或者某个电池包、电池架出现故障后,去识别故障,然后再进行维护。有了 AI 技术的加入后,未来就可以实现在出现故障之前,根据历史运行数据,去提前预判出未来可能出现故障的概率和节点,进而通过提前干预,来减少出现故障的可能性,或者识别后进行前置处理,在故障发生前进行维护或替换相应的部件。我们也认为,通过 AI 来实现 " 提前性预判运维 ",能让整个储能电站的运行效率、可用率都得到极大的提升。(本文首发钛媒体 APP,作者|胡珈萌,编辑|刘洋雪

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