编辑 | 解夏

来源 |  华夏能源网

华夏能源网（公众号 hxny3060）获悉，9 月 1 日，在第十一届中国国际光储充大会上，海博思创董事长兼总经理张剑辉进行演讲，并围绕新型储能产业发展发表了深度见解。

张剑辉提出，全球新型储能的快速发展，得益于新能源终端负荷带来的机遇空间，电动汽车的充电、虚拟增容以及柴油发电机替代等场景都包含在内。

此外，张剑辉还提醒行业应该注意到储能行业快速发展带来的一系列问题。在装机量猛增的另一面，忽视电站的长期运行，以及由于设计不当、运行控制策略不当、后端运维不当而造成额外功率损耗等，都影响了储能行业的高质量发展。

面对行业挑战，张剑辉提出，储能行业需要引入全生命周期的数字化管理，实现储能系统从研发阶段到生产制造、工程交付、运维、运营的可持续高效的发展，这样才能实现客户价值的最大化。

以下是张剑辉演讲内容，经华夏能源网编辑整理后发布：

全球新型储能产业都在高速发展，产业进入到新的发展时期。

中国市场去年比前年（2022 年）增长将近 3 倍，今年上半年，新增装机量已经达到 2023 年的 70%。乐观估计，可能比 2023 年还要增长将近 150% 以上；美国市场 2023 年比 2022 年增加了 83%，2024 年的一季度已经比全年同比增长了 98%，将近翻一番的增长；欧洲也是一样的态势，2023 年新增同比增行 95%。

有专家说 " 国外是市场化驱动，国内更多是政策性驱动 "。虽然各个市场驱动力不一样，但从我的角度来讲，市场化驱动不一定比政策性的好，只是通过不同路径达到最终目标。

以欧美市场为例，储能产业快速发展也是在 2020 年之后。市场化驱动这一特征，如果缺少成本优势的设备做支撑，也很难实现快速发展。

从中国角度看，新型储能产业快速发展主要得益于国家 " 双碳 " 发展的战略，要求增量新能源必须配置一定比例的储能，实际上是先把储能的量做起来，以牺牲新能源的收益为代价，促进了新型储能产业快速发展。

正是因为过去三年有几十倍的增长，所以才带来储能系统技术快速进步，从 2022 年的 2MWh，到现在 5MWh、6MWh 的技术进步，带来了度电成本快速下降，储能企业、设备和产业规模的上升，势必带来储能成本快速下降。

在 2023 年和 2024 年上半年，我国出台各种政策，促进储能系统的调度。今年上半年，中电联数据反映，国网区域内设备的调用次数比去年同比增加了 83%，南网区域内储能调用的小时数已经接近去年全年调用次数。

过去两、三年，国内新增装机容量从强制配储逐渐转向独立共享储能。这两个数字比例大概是 55% 和 45%，新增装机容量里有 55% 是强制配储，有 45% 是独立共享储能。

今年上半年的统计数字已经变成 2：1，有 65% 是共享储能，30% 左右是强制配储，所以政策也在导向，新型储能装机的使用频次和调用次数在不断加强。

这也带来了一系列产业机遇。

像电动汽车的充电、虚拟增容以及柴油发电机的替代，这类新能源终端负荷，都为新型储能市场发展带来了很大的机遇。

世界各国绿色低碳转型的主要路径都是终端用能的电气化，用电主要来自于新能源的风电和光伏，而风电、光伏间歇性和不连续性包括突发偶发的特征，需要一种机制来平衡电源和负荷之间的差异，储能起到了重要作用。

同时，行业快速发展也会带来一系列的问题。

简单来讲，新增储能企业有几万家，市场出现了 " 储能门槛不高 " 的错觉，实际这是一种误解。如果不考虑储能系统长期运行的效率、寿命和可靠性等因素，找供应商把硬件拼凑出来是很容易的，但统计数据显示，储能电站运行的效率、可靠性还处于相对较低的水平，这和理论可以达到的水平相差很大。

从系统损耗占比看，电芯只占 40%，从电芯到系统的中间各个环节，由于设计不当、运行控制策略不当、后端运维不当，造成额外功率损耗，最终带来全生命周期储能系统的价值没有得到充分发挥。

行业要如何应对这些挑战呢？

海博思创认为，需要引入全生命周期的数字化管理，真正实现储能系统从研发阶段到生产制造、工程交付、运维、运营的可持续高效发展，最终实现客户价值的最大化。

这个全过程是基于对整个储能系统的认识，需要结合储能不同应用场景，包括电源侧储能、电网侧储能、用户侧储能，以及新能源配套和火电做联合调频的储能等场景的环境因素、使用工况，通过储能场站数字化建模，进行底层数据采集，包括整站的环境、电芯、整个交流和直流的数据采集，通过模型进行大数据分析，最终给出评估结果，来提升可靠性、安全预警，真正做到高效长寿命的运行。

从研发的角度，我们结合储能系统做出不同交流和直流的模型，包括热管理模型、结构模型、安全模型、寿命模型等，结合不同的数据采集，做不同的目标优化。

从生产制造的角度，从前端的电芯的评价测试，结合生产制造端一系列工艺参数，到容量、电压的数字，结合生产制造全过程的追溯、品质控制、生产制造的信息系统，最后目标还是实现电芯全过程数字监控，生产数据的实时监控、自动控制全过程的实时监控，以及最终的运营监控。

海博思创在第三届 EESA 展

目前，海博思创对接的电站项目在 3-5GWh 规模，如果 2-3 个月内交付完毕的话，对整个生产制造、设备运输、工程交付全过程的把控要求非常高。

从现场工程角度看，到今年年底，储能总装机量将超过 25GWh。如果以 15GWh 投运的容量来做测算，海博思创每天产生的数据达到 1TB，监控的电芯的数量超过了 1800 万颗，测试的点基本上接近 4000 万个，这里包含电、热、力、可燃气体综合检测，所有控制电池包总体的数量超过 30 万到 40 万。

海量数据最终会汇集到电池控制管理系统、能源管理系统，一直到云平台。但海量数据的分析不能再靠人，也不能靠现场运维人员一个集装箱一个集装箱去看、去测，而要结合原始数据化的建模和人工智能的分析，真正做到预警，尤其是在现场运行过程中对于电池的热管理和电压一致性，真正做到预测性的维护和管理的安全。

从运维的角度，对于储能电站运行影响比较大的有寿命、效率、可靠性，还有相关电力电量的动态支撑，要考虑到电力交易，什么时候充电、放电，以及充放电之前的热管理，怎样提升充放电的效率，这是一个综合控制策略的优化。

要结合多维度状态的评价，真正建立起整个电站综合模型，最终我们把控制策略植入到日常运行充放电的机制中、热管理的控制策略中、电压均衡的策略中。

在储能电站运营方面，虽然市场化机制没有完全建立起来，但已经有省份进入到电力现货的交易，这就涉及到什么时候要做调频，什么时候做调峰，以及电价的买入和售出。此外，还有新能源场站联合运营。

刚才提到，从研发到生产制造到工程交付到运维和运营，这是一个联合优化不断创新的过程，伴随着数据积累数量越来越多，通过模型训练，针对不同的应用场景，提供基于人工智能和海量数据的产品，提升整体优势和满足共性需求，最终给储能电站的投资者带来价值的最大化。

另外，电站智能运维系统和智慧运营系统的基础，是各个零部件底层数据的建模，不是简单的电芯，而是热管理系统、消防系统都要做数据的建模，基于整体的数字孪生建立一整套储能系统设计的数字化理论，结合现场运行的数据，不断修正模型参数，最终提升模型的精度。

未来，产业链零部件的数字化模型和上下游数据的联动打通，不再是简单地提供系统设备，不再是简单地提供交直流一体化的产品，不是简单地电站堆砌，而是从系统集成到真正给客户提供整站解决方案和 " 端到端 " 的高价值技术。

无论是工商业储能还是大型储能，从项目开发到储能电站的运维到最终的运营，真正给社会化的资本投资建设储能电站提供创造最大的价值。

储能电站已经从 MWh 到 GWh 时代，对大规模电站的储能系统技术带来更大挑战，电站建设、运维的技术难度和复杂程度呈指数级增长。因此，依靠全生命周期数字化的管理，才能真正使储能电站更安全、更高效、更长寿命。

我们呼吁，储能产业链上下游的联动，共同推动人工智能、大数据分析技术在储能产业中的全方位发展，这是至关重要的。

只靠一家两家企业很难推动人工智能技术在储能产业中的落地，上游电芯的模型、材料的特性，下游储能电站运营方的一些控制策略，对大数据分析在精确给储能产业带来价值方面提供很重要的支撑，最终储能项目接下来产业的发展从简单的设备供应到设备的堆砌会到真正给业主提供专业的技术服务，真正带来最大化的价值。

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