中国储能网讯：3月10-13日，由工业和信息化部节能与综合利用司指导，中国化学与物理电源行业协会主办并联合500余家机构共同支持的第十四届中国国际储能大会暨展览会（简称“CIES”）在杭州国际博览中心召开。

  CIES大会以“共建储能生态链，共创储能新发展”为主题，针对储能产业面临的机遇与挑战等重点、热点、难点问题展开充分探讨，分享可持续发展政策机制、资本市场、国际市场、成本疏导、智能化系统集成技术、供应链体系、商业模式、技术标准、示范项目应用案例、新产品以及解决方案的普及和深化应用。

  来自行业主管机构、国内外驻华机构、科研单位、电网企业、发电企业、系统集成商、金融机构等不同领域的2011余家产业链供应链企业， 53417位线上注册嘉宾将参加本届CIES大会，储能网视频号线上直播11万人参与观看与交流。其中300余家企业集中展示了储能产品，涵盖系统集成、电芯、PCS、BMS、集装箱、消防、检测认证、飞轮储能、液流电池、熔盐储热、压缩空气储能等新型储能全产业链。

  3月10日下午，美克生能源数字能源副总裁李堃受邀在“双碳”与新型电力系统专场专场分享主题报告，报告题目为《打造新型电力系统下源网荷储碳数字聚合样本》。以下为报告主要内容：

  李堃：各位嘉宾、各位领导，大家下午好！我是来自美克生的李堃，今天非常荣幸可以在这里和各位进行交流、汇报。

  首先，简单介绍一下美克生能源。美克生能源在整个双碳和新型电力系统大的赛道里有两个角色：第一个，分布式新能源的投资和运营商；第二个，数字能源运营方案的提供商。今天的《打造新型电力系统下源网荷储碳数字聚合样本》，也正是我们在这两个角色下，以数字能源和新能源运营的角度上，和大家进行分享与探讨。

  刚刚专家已经对行业背景分析得比较多了，我也是老生常谈。我觉得对于新型储能的需求就是两个比较大的方面，一个方面是源网端，在整个新能源大量的增加下，源网端对于调节与平稳性的需求日益增大，另外一方面，随着电力市场的逐步开放，在整个工商业端和荷端，无论是电力现货市场的交易，还是后续响应电网的一些平稳调节需求，都对新型储能提出了很多的需求，这个市场是非常大。

  这么大的市场，包括有很多对于储能利好的消息，我不一一列举了，我主要是谈一下整个的风险。在这么大的储能特别是电化学储能、新型储能规模增加的背景下，如何保证安全，如何保证收益，如何让它有序地在长达10年、15年、20年的时长中稳定运行，这是我们需要思考、需要提出方案的一个点。

  美克生基于两个角色的定义，我们更关注的是绿色能源如何在更长期的时间里可以更高效、更安全、更便捷地去运行，以达到我们之前想要达到的预期，增加它的生命力。因此，我们就提出了全景运营方案，为什么提全景运营？全景运营在双碳和新型电力系统的背景下，有两个全景：第一个是地域上的全景。无论是刚才各位专家提到的虚拟电厂，还是提到的整个能源供给形势的改变，还是整个能源品类的增加，都需要我们在地域的全景上和设备的全景上去思考绿色能源运营的角度。现在整个清洁能源和绿色能源的运营理念已经悄然改变了，以前可能是单一的能源品类，单一的场景，但现在可以明显地感觉到，无论是开始的辅助服务，还是后续的虚拟电厂等等，现在的能源运营已经转变为以区域为单位，涵盖多能源品类，多场景的综合模式，这已经形成了一个常态。

  那么，我们怎么样能把这样一件事情通过目前最合适的储能为媒介，把它更好地运行和运转下去呢？美克生就提出了以绿电来为工具，储能为核心资产的一个全景运营方案。

  绿电来有三大中心：一是区域聚合中心，二是为了保障长时间资产稳定运行的智慧运营中心，三是基于稳定运行下的长时的运营增值中心。支撑我们三大中心的底座，有我们的能源物联网的生态底座，还有一个是以电化学储能的电化学模型为基础的云算法中心，另外还有一个是数字孪生的仿真系统。

  现在在新型电力系统下，能源的整个运营对我们提出了更高的要求，无论是地域上的宽度，还是整个能源品类上的多种多样，它势必对我们提出了更多的要求，很多分布式的场站如何能够迅速、快速地接入到我们的系统进行管理，还有一个就是海量的生产的实时数据，如何快速、准确地上传到云端，进行云边协同。另外，我们在进行策略计算了以后，怎么样能让策略迅速地发布到边缘端设备里，然后进行快速准确地响应。美克生自主研发了iEMS设备，以它为核心来支撑我们能源物联网的坚实底座。

  另外，我们也一直在思考一个问题，既然以电化学储能为核心资产进行能源的运营，那么在10年、15年甚至更长的时间里，我们电站的可靠性、安全性、经济性怎么保障。刚才周总也提到过说电化学模型是相对来说比较准确，但实现起来难度比较大、代价比较大的这么一个研究方向。而美克生在2018年的时候就是以电化学模型为基础起家的一个科技型企业，我们是在全国最早把电化学模型商业化应用在安全预测上的一家企业。另外，我们也特别解决了整个计算和算力的问题，我们通过“CPU+GPU”的集群，把百兆瓦时以上级别电站的全面安全和健康诊断缩短到仅需要7分钟，为整体的电化学模型在大规模的电化学储能里的应用提供了非常好的基础。

  正是以这样的技术路线为基础，在安全性上，我们可以提前7—15天进行安全预测以及其他方向上的主动性运维，大大降低了设备的故障率。另外，从可靠性、经济性上，我们对于SOC的校正和SOH的整个预测，在实际的过程中验证出来，我们还是相对比较准确的。

  我们解决了整个资产聚合和长时间资产稳定高效运行的问题之后，就要考虑怎么样以储能为核心，全方位地提升能源聚合的运营能力。以储能为中心之后，我们把服务下延到综合能源的领域，下延到重点设备包括精益制造的领域，以它们为基础，我们去主动拥抱辅助服务，包括虚拟电厂的业务，以及延伸到整个碳资源的管理上，把能碳整个的道路打通。我们也可以看到，在整个建立碳排的体系里，不仅仅是从能源的角度上来说，我们把整个生产经营中的ERP系统里的关键数据以及MES系统里的数据，都会统一考虑在里面，为企业真正以能源为入口，全方位降碳的工作做到实处。

  下面，介绍两个有代表性的案例，第一个是以电化学模型为基础的，可以细到电芯级故障安全和预警诊断的系统。这是源网侧的一个大的储能电站，分为几个大型的电站，我们提供详细到电芯级故障的整个诊断，主要是提供SOC的整个校正，一致性的分析，并且配合线下运维进行主动的均衡等等这些服务，最终的效果比较好，在运行了大概一年的时间里，整个电站的SOC的提升有10个百分点以上。

  另外，美克生本身也是投分布式储能的，这就是我们自己投的一个分布式储能电站，就是用户侧的。我们以储能投资为起点，把整个类似于数字化综合能源管理的系统，包括需求侧响应都放在了延伸服务里，同时，我们建立了标准化的碳排放核算体系，全面满足企业碳排放的各类需求，无论是在节省电费上，还是在减少碳排放上，还是在增加能源收益上，都得到了比较好的效果。

  最后，我谨代表美克生诚邀广大的生态合作伙伴，能在这个大的赛道里共赢共进。谢谢大家！