中國儲能網(wǎng)訊：4月27-28日，由中國化學與物理電源行業(yè)協(xié)會主辦的中國光儲端信協(xié)同發(fā)展大會在重慶國際博覽中心召開。
此次大會以“協(xié)同創(chuàng)新 融合發(fā)展”為主題，設(shè)置開幕式暨碳達峰高峰論壇、工商業(yè)儲能與車網(wǎng)互聯(lián)專場、光儲氫協(xié)同發(fā)展專場、儲能系統(tǒng)集成與智能安全預(yù)警系統(tǒng)專場、人工智能與碳足跡專場五個專場論壇。
來自行業(yè)主管機構(gòu)、科研單位、電網(wǎng)企業(yè)、發(fā)電企業(yè)、系統(tǒng)集成商、金融機構(gòu)等不同領(lǐng)域的300余家產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈企業(yè)參加了本次大會對話與交流。
中國化學與物理電源行業(yè)協(xié)會儲能應(yīng)用分會、中國儲能網(wǎng)與中國儲能網(wǎng)聯(lián)合承辦，中國化學與物理電源行業(yè)協(xié)會儲能應(yīng)用分會專家委員會提供學術(shù)支持。
4月28日下午，北京理工大學材料學院副教授郁亞娟受邀在人工智能與碳足跡專場分享主題報告，報告題目《鋰離子電池碳-能-材耦合與智能管理》。以下為報告主要內(nèi)容：
郁亞娟：非常感謝有這個機會和大家交流智能電池、碳足跡和電池建模方面的工作，我們做的工作相對比較微觀一點，最開始是從實驗室電池是不是綠色的角度去啟動我們研究的，主要是做綠色電池評價。我們最近比較關(guān)注電池層面的研究，給大家匯報五個方面：首先是我們提出的碳—能—材耦合的觀念，碳—能—材這三個方面的耦合，形成三角形的結(jié)構(gòu)，從材料的角度出發(fā)，材料可以作為能量的載體，又可能在電池的生產(chǎn)或者是使用或者是各種回收的環(huán)節(jié)里產(chǎn)生碳的排放或者碳足跡，這是我們理解的碳—能—材三角形互相反饋的關(guān)系。這種情況下做了電池健康的診斷，我們理想目標是讓電池有盡量長時間的循環(huán)壽命，對我們碳足跡來講是非常有關(guān)聯(lián)的，換言之，電池能夠在固定的設(shè)定功能下，它循環(huán)的次數(shù)越多，相對來講整個生命周期的碳足跡可以被均攤一些，整個全生命周期碳足跡可以減緩或者是減排的。我們最近兩三年正在開展智能電池的研究，主要是用機器學習的各類算法來進行電池健康評估，還有電池故障的分析，這一塊我們還正在進行探索的工作，主要是想把人工智能和碳足跡減排有一個比較深度的結(jié)合。
第二、第三、第四部分，我們分享三個小案例。先講第一個例子，是我們之前做的探索，基于裝配在電動大巴車上鋰離子電池生命周期的評價，這個研究的主要特點，是有兩個角度的功能單元的定義，在電池的生產(chǎn)還有電池的回收環(huán)節(jié)是用千克或者是質(zhì)量作為功能單元，而在電池使用，當裝配到大巴車上的時候，我們考慮行駛每千米里程對應(yīng)碳足跡，結(jié)合電池比較特殊的能量負荷的載體，在使用的生命環(huán)節(jié)里做生命周期評價特殊的考量。LCA的實施步驟，重點的范圍里程或者是空間的概念對評價結(jié)果有非常大的影響，主要考慮電池在生產(chǎn)還有在路上以及最后回收時候的范圍，定義了兩個電池，代號是N5和N6，我們進行電池在生產(chǎn)過程碳足跡的核算，圖上展示的是基本的結(jié)果。另外還做了使用階段的，以行駛里程為功能單元的核算。在使用階段，電動車真正在馬路上的時候并不排放二氧化碳，所產(chǎn)生的碳足跡來自于充放電的過程當中的能源輸入導(dǎo)致的排放，跟我國的電力結(jié)構(gòu)有非常緊密的關(guān)系，我們國家目前來說電力結(jié)構(gòu)相對來說比較傳統(tǒng)的一個結(jié)構(gòu)，所以未來我們有很大的發(fā)展空間，如果電力結(jié)構(gòu)越來越走上綠色化清潔化的話，未來行駛階段的碳足跡會越來越往可持續(xù)發(fā)展或者是低碳環(huán)保的角度發(fā)展?；厥针A段也很有意思，國內(nèi)有一些報道，對于回收的工藝有很多的探索，一個是物質(zhì)流、一個是能量流兩個維度，這兩個維度對回收技術(shù)有直接的響應(yīng)關(guān)系，如果采取相對比較清潔回收手段，對回收階段碳足跡具有很好的減排貢獻，當然這是從大巴車電池角度去做的。
第三部分，也就是第二個例子，是關(guān)于固態(tài)電池這一塊的研究，固態(tài)電池這一塊，我們用比較流行的足跡家族的概念來分析，以碳足跡為其中一個代表，所有的足跡都是與生態(tài)環(huán)境、資源或者是可持續(xù)發(fā)展有關(guān)。我們拓展了足跡家族指標，之前是主要做三個：碳足跡、水足跡和生態(tài)足跡，后來拓展到了物質(zhì)足跡和健康足跡角度，碳足跡直接跟碳中和有相應(yīng)，另外，足跡主要是跟電池這個產(chǎn)品是不是綠色，是不是環(huán)保，是不是有利于整個行業(yè)可持續(xù)發(fā)展，有一些不是對應(yīng)的1對1的關(guān)系，但是是相應(yīng)的反饋機制，我們就把它作為足跡家族體系反映電池的可持續(xù)性。我們的實施步驟，擴充了足跡家族指標體系以后，首次對固態(tài)電解質(zhì)進行LCA評價。（圖上）這是計算方面的方式，這是幾個計算結(jié)果，這邊是碳足跡、水足跡、生態(tài)足跡、健康足跡的情況。進行比較以后發(fā)現(xiàn)，固態(tài)電池有一些足跡是比較大的，還有一些固態(tài)電池相對來說足跡家族體系比較綠色。為了進一步分析，我們分析了對足跡指標值貢獻比較大的成分，發(fā)現(xiàn)由于某些特定組分的存在，導(dǎo)致最終其足跡家族的情況并不優(yōu)于傳統(tǒng)電池的。這對一個電池所謂的好壞或者有沒有推廣價值，要從經(jīng)濟性和工藝的推廣，還有是不是綠色和碳中和好幾個維度去比，我們這邊重點是講綠色維度的情況。這邊講了一些結(jié)果，就不具體的展開，有一些細節(jié)的研究，這些研究比較細、比較微觀。我們對文獻上最新報道電池的清單進行了比較詳細的分析，有一些電池還沒有得到大規(guī)模商業(yè)的應(yīng)用和推廣，我們也做了一些計算。其實整個電池組的使用，生產(chǎn)的時候可能跟某一些比較多的特定成分的影響是很大的，在使用環(huán)節(jié)也是跟電力結(jié)構(gòu)有非常重要的響應(yīng)關(guān)系，未來如果電力結(jié)構(gòu)走向更加清潔化的話，整個電池體系全生命周期的碳足跡或者生態(tài)足跡家族都會走向更好的情況。這邊是使用階段的足跡家族的分析，發(fā)電端這一塊的影響是最大的，生態(tài)足跡這一塊，我們發(fā)現(xiàn)中國的核電這一塊，在整個比例里面相對來說比較清潔的，沒有產(chǎn)生更多的一些排放，在核能安全利用的情況下，這是比較好的方向，有可能會提示我們電力結(jié)構(gòu)的多樣化會有更多的往核電或者其他清潔能源考慮。健康足跡這一塊有一個值得關(guān)注的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)日本產(chǎn)生的致癌物質(zhì)和非致癌物質(zhì)兩種，健康指標的貢獻比較大一點，可能也是跟整個產(chǎn)品污染物排放有重大的關(guān)聯(lián)。
第四部分是最后一個例子，講一下我們現(xiàn)在正在進行的電池健康的基于學習算法的模型，比如以動力電池為例，肯定是有里程焦慮的原因，定義目前電池健康的狀態(tài)以及剩余壽命兩個概念，來表征電池運行的情況。為了實現(xiàn)對電池健康管理，我們?nèi)プ鲞@樣一個研究，后續(xù)還要加強對電池的健康還有壽命預(yù)測、故障診斷和故障預(yù)判，這一塊應(yīng)該也是熱點，很多國內(nèi)外的專家學者正在開展這一塊的研究，我們覺得這是比較重要的領(lǐng)域之一，我們也正在挖掘它跟碳中和的關(guān)系。碳足跡的減排跟電池的使用壽命穩(wěn)定安全長效壽命有直接的關(guān)系，我們通過人和器材的配合優(yōu)化管理，實現(xiàn)電池能更長壽命、更多循環(huán)周期，由此就能幫助我們更好的減少碳足跡的排放，實現(xiàn)碳中和的目標。比如說數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，一開始切入點是數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，后來發(fā)現(xiàn)可能要做更多的混合驅(qū)動，加入了機理或者是模型原理性的東西。我們這邊做的是梯度提升樹原理，和Boosting原理。首先是特征的構(gòu)造，描述一些信息，然后去做采集。對特征進行篩選，然后做特征的分析，然后做膨脹因子的篩選。這邊還做了一個特征組合的東西，其實特征的篩選識別對電池的健康建模非常重要，我們這邊做了很多的嘗試，做了12個特征再去篩選組合，看哪種能代表又能算法的快捷性和準確性。最后去做結(jié)果的驗證，得到的效果還是比較好的。為了加快算法的推進，減少算力的依賴性，用的是迭代循環(huán)，每十個循環(huán)出現(xiàn)一個劃分，這樣像爬樓梯一樣的去推動計算的提升，這樣可以加快計算的速度，提高時間的需求，對時間可以有更好的改進，首先是尋找參數(shù)并訓(xùn)練模型，GBM模型，做卡爾曼濾波的修正，做容量數(shù)據(jù)的更新和迭代，最后是模型的驗證，還有結(jié)果的分析。這邊展示的是我們開發(fā)的電池健康狀態(tài)和剩余壽命預(yù)測平臺，這邊我們一直在不斷的加模塊，把之前開發(fā)的各種模塊都綜合到一起，然后做平臺的界面，后續(xù)正在開發(fā)更多的算法，去適用于更多的電池。比如之前是以小電芯或者是動力電池小的單體為主要的對象，現(xiàn)在正在開發(fā)更多的對于大的電池組或者是模組或者是電池艙進行更多的應(yīng)用，對大電池組存儲的電化學性能一致性分析，或者大規(guī)模的故障預(yù)判診斷等，都是我們現(xiàn)在開展的工作。這邊是健康管理系統(tǒng)，這個平臺我們是在不斷的開放去包容更多的算法或者模型進去的。這是結(jié)果情況展示，這是總體的健康評估平臺的初步設(shè)計，現(xiàn)在還正在加更多的模塊。
最后是第五塊匯報內(nèi)容，給大家總結(jié)一下關(guān)于鋰電池智能管理我們的一些想法，首先是機器學習和智能電池有非常緊密的關(guān)系，想法用機器學習比較好的算法來去優(yōu)化電池健康建模，還有電池剩余壽命和電池故障的診斷，這一塊我們正在做工作，相信以后還有機會的話，把這個工作做成熟了以后繼續(xù)跟各位專家匯報。實際上機器學習是非常重要的挖掘的點，在智能電池管理這一塊有很多的工作可以做，大家如果有興趣的話后期可以再深入的討論。關(guān)于智能電池管理和碳中和有一個非常重要的連接的點，電池管理的優(yōu)化是為了能讓電池更加安全長效穩(wěn)定的去運行，避免它過早的進入衰減老化的下一個生命周期階段。我們智能電池管理的目標就是盡量適配電池現(xiàn)有的狀態(tài)，或者說智能的調(diào)整它現(xiàn)在的狀態(tài)，讓它能有更好的運行的長生命周期，減少單次循環(huán)的碳排放，得到碳中和的目標。我們現(xiàn)在還正在做更多的有關(guān)電池健康或者電池故障診斷的模型算法，或者是改進，或者是應(yīng)用到更多實際電站，這一塊我們還不是特別的成熟，后續(xù)還會繼續(xù)的改進。
以上是我的匯報，請大家批評指正！
