未来的能源需要**效的电池存储系统

21世纪的能源需求是在不断变化中推进发展的。传统能源方式依赖有限的资源，而且化石燃料也变得越来越昂贵。此外它们污染并破坏环境稳定。随着这种意识的增强，消费者以**的价格要求清洁能源增加容量。

为了满足这一需求，能源供应商必须转向更清洁、**效的能源。这反过来推动了对低成本、长寿命、容量**，**的能量密度的储能的需求。不幸的是，目前的电化学储能技术在满足这一需求方面有其局限性。尽管储能材料的研究和开发取得了一些进展，但开发过程还不足以支持需求**的行业的增长，如电力公用事业和电子交通行业。2020年，全球范围内有超过1000万辆电动汽车。国际能源署估计，到2030年高达30倍。这对电动汽车所依赖的公用事业，如电动汽车充电的设备负荷增加一倍。

除此之外，公用事业需要生产92%可再生能源，到2050年实现净零排放。为了支持这一点，相关能源公司需要投资和优化电池储能系统（BESS），才能实现**的投资回报。

传感器、机器人、掌上电脑和增材制造等设备，加上人工智能（AI）、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等软件的开发，为各类设备的设计、运营和维护带来了数字化。

例如，公用事业行业正在增加数字化战略，并通过优化和效率降低成本以提高业务收入。在美国，特别是公用事业正在投资现代化电网以提高可靠性。

根据GlobalData和Wood Mackenzie的研究，预计2030年全球储能行业累计发电量达到350GW以上累计装机电量950GWh。该行业将经历一场复合产能30%的增长率, 到2030年能源用量增加35%。

这种增长的一个主要驱动力是锁紧太阳能的成本。另一个是电子交通行业负荷不断增加，电网将遵循电动汽车的发展趋势. 正如人们使用续航里程更长、充电更快的电动汽车，将有更多的中压（MV）以及具有能量存储的低压（LV）电网连接，以支持快速充电需求并解决电网约束问题。

现在是时候利用这些机会来改变竞争地位，并考虑其他商业模式—— ABB能源部全球产品营销经理Alexandra Goodson说。这些变化正在推动3D定义的全球大趋势：decentralization（非集权化），decarbonization（脱碳化）and digitalization（数字化）。

非集权化 (Decentralization )

今天，我们看到了更多的就地生产——使客户成为网格中的活跃元素。太阳能和风能集成的增长也推动了微电网的发展。尽管这促进了对能源需求的反应趋势，但仍需要进行大量协调工作，以确保发电和需求之间的稳定性和一致性。

脱碳化 (Decarbonization)

在我们努力限制全球变暖和降低二氧化碳排放的过程中，我们的能源生产和消费习惯正在适应低排放战略。这可以帮助实现90%的碳排放目标，并在交通运输中采用电气化。尽管可再生能源可以补充这些日趋增高的峰值，但是供应还不能完全满足用量需求。

数字化（Digitalization）

智能是新时代的绿色。为了实现我们的脱碳目标，我们需要实时能源系统自动化的通信和运行。这有助于我们通过围绕传统习惯和其他供应和存储等外部模式，**限度地利用我们的资源。根据世界经济论坛报道，电力部门将从数字化中获取超过1.3万亿美元的价值。

适应能源的未来

为了适应未来的能源，可以使用储能来平衡不断增长的峰值需求，并支持可再生能源。它还可以帮助推迟对电网升级的投资，并支持现代商业模式。电网现代化和储能数字化是实现低碳排放目标的关键，在此过程中，到2050年，使50%的可再生能源可行。

电池储能系统（BESS）数字化

电池储能系统（BESS）是将能量储存在电池中以备日后使用的设备（或该设备的集合）的通用行业名称。这些系统包括电池、电池管理系统、逆变器、开关设备、变压器以及控制和保护系统。

BESS与可再生能源整合在高峰生产期间储存能量，以及在需要时提供所存储的能量。该系统的数字启用版本配备了能源管理系统（EMS）以及监测和诊断系统，通过本地部署、云端解决方案提供。通过数字化，ABB的人工智能解决方案提供了电池储能的**运行以提高电池寿命和投资回报。

数字化为这些系统带来了电网支持、变电站自动化和多能源优化。数据管理托管在私有云或公司云上，以便进行分析和报告、实现人工智能和网络安全。

BESS的人工智能：从哪里开始

为了预测能源消耗，我们从现场收集原始分布的真实数据开始。然后，我们可以通过对一段时间内的功率求和来计算能量需求。这将成为通过智能设备学习进行训练和预测的关键因素。由此，可以生成能源能量以及功率的分布。这些都可以通计算得出了准确的预测。

能源预测

有了人工智能，你可以获得未来24小时的真实能耗预测，还可以调查数据的季节性。添加天气数据后，它可以预测多变量时间序列，并可以验证它们之间的相关性。

考虑到引发的数据量，选择混合数据以尽量减少信息损失是很重要的。我们必须将长期序列输入到这些机器学习或统计模型中，例如每月序列，但建模是最关键的, 诸如异常检测的极端事件，例如在飓风或高温下产生的传感器故障。

电池老化和存储容量**化

我们需要根据电池在**条件下的运行情况来预测和延长电池的寿命。电池老化的机理有两种：日期老化和循环老化。日期老化受电池充电状态的影响，而循环老化受C速率的影响，即与电池容量相比的放电或充电速率。

在ABB，我们在实验室中对电池进行表征，在现场以了解它们在部署前的日期和周期老化行为。所有这些真实数据都用于训练我们的人工智能系统，以推荐**。BESS运行条件。我们还可以使用它来计算未来安装中更准确的运行容量。

我们如何融入人工智能

人工智能的设计是完全模块化的，可以很容易地适应不同的应用。它输出BESS的推荐操作参数。

人工智能模块由数据采集模块、预测模块、仿真模块和优化模块组成。它通过远程访问或云连接启用，以便在需要时由外部运营商进行更新、再培训或监督。有了这个模块，我们开发了一个用于实时调整电池储能和运行优化的应用程序。

其操作过程包括：

• 基于默认设置或自定义设置创建每日事件列表

• 根据每日事件计算每日负载配置文件（通过自动将单个事件文件转换为时间域与功率域）

• 根据**步生成的事件列表，通过神经网络生成未来事件。

• 生成直方图数据（用于选择**代表性的负荷剖面的累积特征）。

• 模拟BESS**运行条件。

总结

像上面提到的这些可以用来模拟任何可再生能源工厂的BESS容量。输入数据可以来自类似的工厂，并通过人工智能模块应用，以找到系统的**配置。这有助于实现工厂中电池储能系统的**尺寸。将人工智能融入电池储能行业正在改变游戏规则！

最终，人工智能对于提高储能投资回报率至关重要，因为我们将为支持未来的能源而勇往直前。