抢占未来家当｜新能源“BDA技能”将掀起电池家当数字化改造

中国“十四五”方案提出，要在类脑智能、量子信息、基因技能、未来网络、深海空天开拓、氢能与储能等前沿科技和家当变革领域，组织履行未来家当孵化与加速操持，谋划布局一批未来家当。
比来，上海、深圳、浙江等各省市均积极布局未来家当，力争增强发展动能，重塑区域竞争上风。

关于未来，充满着各类可能，何种家当才能堪称未来家当？如何才能在这场关于未来的竞争中抢占先机？澎湃科技联合上海中创未来家当研究院特推出“抢占未来家当”专题宣布。

未来能源是上海未来家当的五大家当之一，如何推进电池家当的技能进步是新能源领域的主要课题。
在上海首批未来家当先导区的临港新片区，科学家和企业家正在携手推进这一领域的创新。

传统电池行业新技能开拓须要大量实验试错，而未来新能源家当的技能开拓或容许以借鉴EDA技能，形成新能源BDA。

在芯片领域，EDA（Electronic Design Automation，电子设计自动化）涵盖了电子设计、仿真、验证、制造全过程的所有技能。
芯片设计公司利用EDA工具仿真验证下一代新产品改变线宽后各种物理参数的变革导致芯片功能的变革。
类似的，传统电池行业新技能开拓须要大量实验试错，而未来新能源家当的技能开拓或容许以借鉴EDA技能，形成新能源BDA（Battery Design Automation，电池设计自动化）。
4月9日，在临港集团、伏达储能数字化研究院和喷鼻香港量子人工智能实验室共同举办的“锂/钠离子电池生产制造商的新产品正向开拓方法论研讨会”上，科学家与企业家对新能源“BDA技能”展开了深入磋商。

新能源“BDA技能”破解传统难题

伏达储能数字化研究院院长严晓教授在研讨会上表示，电池生产制造是能源消费从化石能源到可再生能源转型的关键所在，中国要保持在新能源和电池生产制造的领先上风须要从未来看现在、要考虑可持续性，而电池的可持续发展须要一种电池正向开拓工具以提高电池新产品开拓的效率。
在他看来，以喷鼻香港量子人工智能实验室（HK QAI Lab）主任陈冠华教授领衔研究的新能源BDA技能极有可能类似半导体的EDA成为将来电池正向开拓工具的紧张支柱。
伏达储能数字化研究院是一个在化石能源向绿色能源转型过程中环绕电化学储能数字化的非盈利科研机构，是一个用数字化技能赋能“新能源储能微电网”和把“新能源储能微电网”的知识数字化的协同创新平台。

陈冠华阐明说，用传统量子力学方法求解材料体系一贯存在打算精度不敷的问题，缘故原由是利用的密度泛函方法存在较大近似。
据悉，目前市情上的打算软件的打算偏差大概有1-2伏。
本身正极材料只有三点几伏电压，1-2伏的偏差是不可接管的。
利用AI与量子化学方法，打算精度可以提升一个量级以上，打算偏差降落到0.1伏。

喷鼻香港量子人工智能实验室首席技能官向国进一步先容说，在传统电池行业链条中，产品与技能的开拓、制造和运用只能通过大量重复实验，以试错模式进行。
另一方面，由于缺少有效的信息流传递，原来相互影响的各环节被严重割裂，终极导致电池家当的技能迭代缓慢，开拓本钱居高不下，与有着EDA技能加持的半导体行业飞速发展形成光鲜比拟，为此电池技能开拓模式的变革和落地迫不及待。
电池技能开拓模式变革的核心是通过一套统一的数字化开拓工具来加速电池家当各环节的技能发展，打通信息通报，终极实现高效率、低本钱的目标。

“新能源BDA技能平台类似半导体领域的EDA，从第一性事理出发，为新能源行业从研发设计莅临盆运用供应数字化办理方案”，官向国先容说，平台由三个相互耦合的模块组成，分别是AI+量子化学模块、电化学模块、寿命与安全模块。
个中，AI+量子化学模块结合了AI技能和第一性事理的量子力学方法，可对新型电池材料在少量乃至没有实验数据的情形下准确评估，并将离子导电率、热传导率等参数通报给电化学模块。
寿命与安全模块通过数据驱动的机器学习/大数据方法，将电化学模块抽象出的简约模型按照拓扑构造组网，预测模组及系统的事情性能，制订充放电策略，延长利用寿命。
利用BDA技能平台的AI+量子化学模块，有助于准确筛选电池正极材料，创造新型固态电解质材料，电池材料的研发进程就会大大加速。

此外，储能预防性诊断安全管理系统（PSS）和电化学硬件求解器技能的发展，为BDA平台在运用层面的推广供应了可靠的技能支撑。

美克生能源首席技能官赵恩海博士先容说，PSS针对锂离子电池的安全风险，对电池的电化学模型进行深度辨识，从中二次提取对电池状态最敏感的电化学模型参数，可实现提前一个月进行诊断预警，对电池系统进行全生命周期管理，办理提前老化、加速老化、微短路等问题带来的安全风险。
该产品技能已运用于国内外多个大型储能电站系统，得到了包括“五大四小”发电系统公司的广泛认可，荣获2021年度国家电网科学技能进步奖一等奖。

电化学硬件求解器针对传统办法（Intel+Windows+COMSOL）求解速率不敷，无法知足大规模储能电站实际运用的现状，采取时序逻辑电路开拓专用的电池端求解芯片，通过边缘打算实现高速求解。
比拟国际上前沿技能，在相同精度下把打算韶光再次缩短了1个数量级。
目前该技能已完成流片，形成第一代AFE产品，是进一步改进大规模电池系统打算效率和精度的打破性进展。

钠离子电池家当化急迫须要高效设计路径

BDA平台对付新兴的钠离子电池体系也具有设计支撑浸染。
钠离子电池企业江苏众纳能源科技有限公司在钠离子电池家当化过程中发展迅速，但也急迫须要通过高效的设计路径选择提升材料和工艺的稳定性，增强企业竞争力。

钠离子电池由于低本钱、高安全、龟龄命、宽温区，可运用于通讯备电、低速电动车、工程动力等领域。
江苏众纳能源科技有限公司CTO赵建庆表示，钠离子电池和锂离子电池的技能发展韶光点较为同等，都起步于1980年旁边，彼时钠离子和锂离子电池正极材料开始研发。
由于锂离子电池的能量密度更高，当时的锂资源也较为丰富，尤其是磷酸铁锂家当化成熟度越来越高、本钱越来越低，钠离子电池的发展受限，速率放缓。
“2021年旁边，锂资源价格瞬间涨上来了，虽然本日有回落，但也表示出锂资源价格相对昂贵，分布又不屈均。
加上新能源家当发展非常迅速，须要钠离子电池用于特定运用处景，跟锂离子电池互为补充。
”赵建庆表示，钠离子电池家当化被提上日程，小型的钠离子电池示范电站已经涌现，过去两年，钠离子电池得到快速发展。

传统的锂电池正极材料紧张有高镍三元和磷酸铁锂两条技能路线，而钠离子电池正极材料目前存在三条主流技能路线，包括层状氧化物、聚阴离子型化合物、普鲁士蓝（白），这些新材料的开拓仍有诸多技能须要完善和提升，“不同的正极材料有不同的电化学特性，使得现阶段钠离子电池不管哪条技能路线，都还没有发展到非常成熟的阶段，须要进一步开拓。
”赵建庆表示，钠离子电池的各关键材料仍不定型，材料稳定性、导电性和构造特性等问题困扰着技能推进，因此其材料选择、组合和改性空间巨大，而采取传统的“设计-制备-实验-反馈优化”的验证思路耗时耗力，效率不佳。
比如在选择电解液配方时，“我们还是蒙着头去做的，按照我们的一些工程履历，改变各个溶剂之间的比例，测试哪个比例是最好的，然后再盲目地加一点添加剂，测试是不是能够提升高温，这实在还是很耗费研发的韶光和精力。
”

而BDA平台可通过“AI+量子化学模块”准确筛选正负极材料和电解液添加剂开拓，评估电池OCV-SOC变革，赞助新材料体系的创造和组合优化；通过“AI+电化学模块”优化电池构造，实现电池电化学建模和发热量评估，为构造设计供应前置做事。
BDA平台对付新兴的钠离子电池体系具有设计支撑浸染，也可以通过双向的设计验证反馈进一步提升双方的技能能力。