中国储能网消息：中国在联合国大会上宣布，到2030年实现碳峰值，到2060年实现碳中和的目标。我国电化学储能将进入快速增长期。预计从2020年到2050年，电化学储能装置的安装空间将增加近400倍，到2050年将达到6亿千瓦。

如何有效地管理和维护如此大规模的电池资产将成为一个严峻的挑战。大量的单体电池组合在一起形成容器储能。由于不同单体电池的容量、内阻、开路电压等实际参数的差异，随着运行时间的延长，电池资产的安全高效运行和维护将遇到一系列问题：

1. 容量损失：单体电池形成电池组。电池组的容量符合“桶原理”。最差电池的容量决定了整个电池组的容量。为了防止电池过充和过放电，电池管理系统的逻辑设置如下：在放电过程中，当最低单体电压达到放电截止电压时，整个电池组停止放电；在充电过程中，当最大单体电压达到充电截止电压时，停止充电。在这种控制逻辑下，电池组的容量无法充分利用，导致电池组容量损失。

2. 问题电池预警和定位：大型储能系统将由数千个电池组成。每个电池的衰减速度不同，健康状况也有很大不同。我们应该能够从容量、内阻、电压和温度等方面准确描述每个电池的健康状态，并提前预测可能存在安全问题的电池，只有及时更换才能保证储能系统的整体安全。

3. 储能电池容量计算及寿命预测：随着储能系统的运行，储能电池容量将继续下降。虽然BMS计算SOH，但由于BMS硬件计算能力弱，数据量有限，计算的SOH误差较大。现阶段储能系统的实际容量是多少，未来可以循环多少次，衰减率是否与电池制造商技术协议中约定的一致，对于这些投资者来说是一个黑箱，投资者无法准确估计未来的投资收益。

4. 运维分散，成本高：随着储能项目的增加，很多储能项目只在本地部署EMS。项目现场应24小时有人值班。没有统一的远程系统进行集中操作和维护。运行维护人员接到报警，不能分析判断报警原因。操作和维护需要时间和精力。这涉及到一系列技术问题，如单体电池内阻、容量预测和估算、电池组一致性评估、电池寿命预测、电池微短路安全预警、电池不一致再平衡等，由于计算和存储容量的限制，传统的BMS只能保存短时间的数据，不具备复杂的计算和分析能力，只能完成电池监测数据采集、实时充放电管理等数据少、计算量小的功能。

因此，通过BMS很难解决这些技术难题。为了解决上述问题和挑战，国内外一些学术机构和高科技公司开始使用大数据和人工智能技术，结合云的超级计算和大数据存储能力，计算和分析海量电池数据，对蓄电池进行智能诊断，实现智能操作和维护。腾讯-清华联合团队依托腾讯数据中心海量电池数据，建立了电池故障预测模型，可以提前5-30天发现故障电池。

麻省理工学院braatz的研究小组在《自然》杂志上发表了电池寿命预测模型，该模型能够准确预测电池寿命。使用前100个循环数据，可以准确预测电池寿命，预测误差仅为9.1%。国内外许多高校也对电池组的一致性做了大量的研究，并发表了许多相关论文。

将这些电池智能分析和诊断方法标准化、商业化，构建电池资产管理平台，快速接入各种储能电池资产，实现快速智能分析、诊断、运行和维护，具有重要价值。万科能源科技有限公司在电池资产管理平台产品化、商业化方面进行了多年的技术实践和探索，今年发布了电池资产管理平台2.0版。客户可以通过将电池资产数据连接到平台上，快速获取电池诊断报告，使客户能够全面、及时地掌握当前和预测未来电池健康状况，提前识别安全风险，确保电池资产的安全高效运行和管理，为资产持有人的收入保驾护航。万科能源还拥有自主知识产权开发的综合能源智能运营服务平台。康胜新能源以“互联网新能源”为理念，以物联网、大数据和人工智能技术为基础，为用户侧储能、电力侧储能、网侧储能、微电网等多种场景下的能源资产提供能源管理，确保能源资产安全，提高资产利用效率，降低资产运营维护成本，创造客户价值。