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万亿储能赛道如何捕捉投资机遇

作者:中国储能网新闻中心 来源:清新资本 发布时间:2022-06-20 浏览:

中国储能网讯:

引言

2021年上半年,国内新增新型储能(含规划、在建和运行)项目个数257个,储能规模11.8GW,分别是前年同期的1.6倍和9倍。储能赛道的快速爆发给了产业和投资者结构性的增长机遇,但这其中依旧有诸多疑问困扰着各方:中国究竟为什么需要储能?储能会不会受制于政策补贴而朝闻夕死?投资什么储能技术合适?投资产业链的哪一端合适?什么样的玩家能在万亿赛道的马拉松长跑中一骑绝尘?

这些问题都将在《从早期投资视角看中国储能赛道投资机遇》报告中得到解答。在报告第一篇《万亿储能赛道爆发,早期机构入场正当时》中,我们探讨了储能的TAM测算逻辑与储能爆发的窗口期。本文为报告第二篇,我们将继续探讨储能产业的问题、挑战与投资机遇。

储能赛道的投资逻辑

基于对储能赛道现有问题和挑战的梳理,我们认为储能赛道的投资机遇在以下几点:

一、从储能技术角度来看

在成熟的锂电储能板块,其核心成本部件无论是电芯、PCS还是精密温控、电缆、集装箱等均是成熟的产业,而中国仍缺乏专业的储能集成商,因而早期资本应当关注锂电储能集成商,并重点考察以下特质:

团队有3-5年以上的储能集成和运营经验,并有至少1年以上的IRR或年稳定运营天数的数据案例;

对储能设备的安全问题具备硬件和软件端的双重抓手,即全链路做好电池一致性的检测、消防系统的部署、电池寿命管理和AI热失控预测算法等;

对分布式“光储充”网络或“源网荷储一体化”有基于云端的一体化、智能化、平台化的能源管理能力,长远来看能成为覆盖多个区域网络的“虚拟电厂”运营商;

对梯次电池的利用有精准、高效、泛化的检测能力,结合梯次储能的安全运营管控能力,降低储能系统的成本水平,提升用户或投资方的收益率;

投资多元的新型储能技术,要着重关注该技术是否在应用场景上或成本上具备鲜明特点或优势。

二、从储能落地场景来看

早期投资应当重点关注用户侧储能,因为其经济价值最高、商业模式最丰富、市场容量最广阔,其中的玩家可以通过标准化的产品和解决方案,享受更高的毛利和更快的周转;且从收益模型角度看,用户侧储能与通用型企业服务高度相似,以初始的硬件收入和长期的软件运营为收益,且服务粘性长达10年以上(若用户违约不支付折扣电费,可搬走集装箱给其他用户使用)

电网侧次之,辅助服务市场具备很高的收益,同时辅助服务的复杂性和电网对储能技术的高要求,也成为了这一细分领域的壁垒和门槛,但初创型企业也需要考虑电网三产公司的直接竞争;

而发电侧动辄上亿的大型项目,则更偏好由大型上市公司主导,才能在牺牲毛利和账期的基础上,提供定制化的服务;

用户侧储能

除了国内市场外,海外市场的储能发展也尚在早期阶段,同样是万亿市场有待挖掘;但海外储能主要以渠道驱动为主,小型便携储能或家储总体而言壁垒较低、产品同质化程度高,在本土或全球品牌形成头部格局后,初创型企业较难以品牌商角色切入,不得不卷入OEM代工的价格战中;总体依旧看好国内成熟的大型储能企业,不管是上市公司还是成长期的初创企业,凭借多年的品牌和经验积累,顺势渗透海外市场。

图片

储能面临的问题和挑战

如今的储能市场处在万亿赛道的爆发前夜,嗅觉敏锐的各类玩家纷纷涌入市场,推动着产业的成熟和发展。但我们无法忽视的是,行业中依旧有诸多难题困扰着新入局的玩家们,而玩家水平的参差不齐、鱼龙混杂也给发展中的行业带来了一波又一波的冲击。

但唯有能切实解决产业问题,在技术和供应链上建立双重壁垒的储能企业,才能在万亿赛道的马拉松长跑之中成为最后的赢家。据此,我们一起来梳理一下行业中目前面临的困扰和解决路径。

01

安全问题

过去三年间,全球有公开记录的电化学储能站火灾或爆炸达30多起,其中有约85%均是由三元锂电引发,仅两起使用的是磷酸铁锂电池。

30多起事故中,有2起引发爆炸:

2019年4月,美国亚利桑那州的公共服务公用事业公司(APS)发生大规模电池储能项目(三元锂电池)爆炸,造成8名消防队员受伤;

2021年4月16日(后简称“416”事件),北京国轩福威斯光储充技术有限公司储能电站(磷酸铁锂电池)发生起火爆炸事故,造成1名值班电工遇难、2名消防员牺牲、1名消防员受伤;

燃烧时间最久的事故:

2021年8月,特斯拉位于澳大利亚450MWh的“维多利亚大电池”储能项目在测试阶段发生火灾,燃烧了四天才熄灭。

“维多利亚大电池”储能项目发生火灾

从以上两则事故统计来看,我们不难得到以下几个结论:

1)储能的安全问题至今仍未有效解决,其严重的后果制约着储能的规模化应用与发展;

2)锂电池尽管容易发生热失控和起火事件,但在管控有效的情况下不至于发生爆炸;

3)磷酸铁锂相比三元电池能大幅降低燃爆风险,但锂电的化学性质注定了电池的热失控及燃烧是不可避免的概率性事件;

也因此,不少业主和投资方对储能一直持保留态度,或者寄希望于使用宁德、比亚迪等一线厂商电芯,就能与安全事故完全隔绝。但其实对待储能的安全问题,既不需要过度焦虑,也不应当过分乐观电芯的“一好百好”。

首先我们应当厘清:导致储能系统发生燃爆的核心原因是什么?把控安全问题的核心环节有哪些?有效的措施和手段是否能有效地遏制住风险?

“以锂电为主的电化学储能,在化学性质上就不可能将锂电的’热失控‘或起火的情形完全消除,而’热失控‘可由锂离子电池本身或者外部原因触发。一旦锂电池使用过程中存在不稳定因素,比如电池过充、环境高温、外部碰撞、导线短路等,就可能诱发电池内部的热化学反应,导致热失控发生,继而引发相邻电芯的热蔓延,形成储能系统的热失控。”中国化学与物理电源行业协会储能应用分会产业政策研究中心副主任江卫良说。

因此,虽然我们看到“416”事件的直接事故原因是“磷酸铁锂电池发生内短路故障,引发电池热失控起火”,但锂电池内部短路未必是电芯本身质量问题,也可能是外部的充放电操作不当、环境温度控制不当等因素引发;而要让锂电池从热失控上升到爆炸事故层面“冰冻三尺非一日之寒”,即便是三元电池,从冒烟到起火也有至少1小时的时间;而事故发生最根本的原因还是:

1)储能集成商对储能设备的消防预警和应急机制处理不当,以至于“事发区域多次发生电池组漏液、发热冒烟等问题”却不对问题进行监督、排查和解决,系统继续长期运行;

2)在安装施工过程中缺乏电气安全管控常识,“事发南北楼之间室外地下电缆沟两端未进行有效分隔、封堵,未按照场所实际风险制定事故应急处置预案。”

这也是为什么“416”事件最后的责任认定的结果与电芯厂商本身无关,而是“负责项目投资建设以及光伏、储能、充电设施等设备采购及安装的业主单位——福威斯油气公司法定代表人、后勤主管、运营与维护岗员工,对事故发生负有直接责任,涉嫌重大责任事故罪,已经被丰台区人民检察院批准逮捕。”

所以,当我们看待储能安全问题的时候,不应该把问题和责任一味地推给电池,而应当全盘考虑储能系统集成与运营的专业性与安全性——毕竟,论对锂电电池的品控和管理,全世界恐怕没有能超越特斯拉的;但是特斯拉依旧创造了储能系统最久的燃烧纪录,而这起燃烧事故的真正原因同样是系统层面的“冷却液泄漏造成的” 。

如果客观地看待储能安全问题,就会发现储能系统的设计、生产、测试、安装、运营的全链路把控,才是储能安全问题的核心环节;而这一系列的核心环节,又与储能系统集成商的专业“Knowhow”和长期实战经验息息相关,即厂商的壁垒和门槛。

其实,参看海外储能市场的发展历程,便会发现缺乏独立的第三方系统集成商,是中国市场与海外市场的最大不同点。好的系统集成不是简单的把PCS、电池、集装箱等部件拿过来拼凑在一起,而是要在对各部件性能充分了解的基础上,最大化地释放电池的潜能,涉及到电池管理系统(BMS)、PCS、能源管理系统(EMS)、安全消防等一系列问题。这需要的是对一种系统性的架构思维和软件算法运营策略。

这也是为什么,尽管上市的光伏、锂电电芯和PCS企业在供应链或渠道上看,具备在光储赛道上竞争的绝对优势,但在入局的实战情况来看,要么审慎入局,要么项目节奏谨慎又谨慎——毕竟,没有正儿八经地做过3-5年的储能系统的生产、运行和管理,这些以电化学或者电力电子器件见长的厂商,很难说自己在老本行之外的通讯控制、软件算法、工业设计、消防安全等方面有专注的优势;倒不如趁着储能之风,稳赚一波供应链的钱,也省去了在长达10+年的运营过程中忧心末端“热失控”的烦恼。

那么,当我们知道了储能的安全问题实则在储能集成商这端有解之后,便不得不去思考:

具体是哪些模块的提升、改善与管控,可以有效地预防甚至避免安全问题的发生?

1)系统集成过程:在储能系统的硬件端,从①电池成组时的一致性、到②环境监测系统中的各种传感器和监测设备,再到③事故发生后储能系统的“本体安全”与创新消防手段,均能有效提升储能系统的安全系数

①电池的一致性。单体电池组成电池组后,其电压、荷电量、容量及其衰退率、内阻及其变化率、寿命、温度影响、自放电率等参数存在一定的差别。在生产过程中,电池组的一致性主要由Module和Pack生产商控制,与电芯本身的关系相对弱一些;在后期系统运营过程中,电池健康度和储能充放策略也会对一致性产生影响。

②环境监测系统。在储能电池发生热失控的初期,通过有效的环境监测手段,可以尽早发现端倪,尽早介入将问题电芯移出仓外,避免事故的发生。环境监测方式包括但不限于如环境温度、特征气体、烟雾、VOC和红外热辐射信息等。

③事后消防系统。热失控一旦发生,就不得不提到一项美国UL9540A储能系统热失控蔓延的评估测试标准,2017年首次公布后经多次修正补充,被业界称之为储能系统“本体安全”的认证牌照,通过认证的储能系统通俗意义讲就是“抗造”。

我们知道的是锂电池的燃烧具有以下特性:(1)燃烧剧烈、热蔓延迅速;(2)毒性强、烟尘大、危险性大; (3)易复燃、扑救难度大 。

但是,UL9540A就要求即使电池发生了热失控,以上问题还能“可控”。其测试手段,就是人为制造200-300°C的高温条件,然后看电芯层面是不是热失控,模组层面是不是热蔓延,会不会传导到电池柜级别,对相邻机柜的影响等等。目前国内已有宁德、亿纬锂能、阳光电源、南都电源、派能等厂商通过了该认证。

除此之外,在消防手段上做常规稀释隔绝氧气或切断燃烧链之上的创新,也能提升消防安全等级。例如,全氟己酮灭火系统,其中的全氟己酮作为一种惰性气体,既能隔绝氧气、切断燃烧链,还能在不破坏电子设备的情况下瞬间降温,带走热失控电芯中源源不断散发的热量。

2)系统运营过程:在储能系统的软件端,需要基于对①电池健康度SoH的实时感知,来调整②储能的充放电深度等控制策略;更优秀的厂商还应当在此之上,具备③AI热失控的预测算法能力,将风险扼杀在摇篮中。

①电池健康度管理(SoH,State of Health)。电化学电池随着充放次数的增加,势必造成电池寿命衰减,继而出现一致性甚至热失控问题,而SoH则是用来表征电池老化程度的重要指标。

电池的衰减,与耦合的诸多因素相关(如下图所示),目前普遍的方案是通过电压、电流、温度参数,基于SoC-OCV曲线特征来估算SoH。这类计算的成熟度较高,但在细节处理上厂商之间仍有差异,如数据采集、通讯传输、OCV曲线精度等,是否遵循数据的保真性、准确性和实时性。

②储能充放电策略。在有效测定SoH的基础上,储能运营商可以通过合理的环境温度控制、充放电策略调整来减缓系统的衰减速度。而在此之外,也有厂商提出“主动均衡”或者“被动均衡”的技术方案,但目前Pack与Pack之间的“均衡”仍需要解决高成本、低空间效率等制约商业化的问题

③电池热失控预警。如果说通过了UL9540A的储能系统是“抗造”,那么能准确做出“热失控预警”的储能系统则是通过云端的实时“体检”来防患于未然,将热失控的火种掐灭在了摇篮里,最大化地降低了储能系统风险和可能的经济损失。

由于电化学发生热失控的机理极其复杂,读者可参阅上述SoH衰减的影响因素看出,电池的外部环境、接线问题、充放方式、电池内部材料等等均有可能导致热失控的发生。因此,当其发生机理无法通过简单的物理描述做出预测的时候,以大数据和AI为抓手的电池热失控预测模型成为了最有效的预测工具。

笔者通过与行业专家和头部企业的交流,总结出了AI热失控预测模型的几个关键成功要素:

①海量、有效、优质、可靠的数据源。此处对数据源加了4个定语,就是因为AI模型的训练集样本,几乎决定了算法本身的预测准确度天花板。

海量的数据,意味着覆盖各种形态、各种厂商、生产批次的上百万颗电芯的数据,毕竟一个兆瓦级的储能站上就有上万颗电芯,还要有效对市面上各类电池做泛化;

有效的数据,意味着至少是模组级别,甚至电芯级别,在真实工况下连续3-5年以上循环充放电,否则过短或不连续的数据集很难对储能系统做全生命周期的状态预测;

优质意味着数据集中应当包含已知发生了热失控的电芯的在事故前后的所有数据采样,否则对热失控数据样本的标注就不真实;

可靠是说,市面上大部分的数据都是通过BMS或者传感器获取的,那么如果探测到的数据因为传感器品质、数量、采样位置等,有失真情况存在,那么数据集本身的可靠性也就打了折扣。

②精耕AI算法并多年专注于电化学领域的团队。笔者曾亲历AI四小龙的成长历程,因此理解在神经网络算法开源、团队科班名师出身的情况下,如何对数据做变换处理、进而观察出数据特征中的“Pattern”,随后不断迭代更新训练集数据样本、对算法参数做调优、简化模型降低算力成本等,都需要以月为单位,逐步演进和升级。因此,优秀的算法离不开优秀团队长期专注的努力,而准确率/召回率的突破,有时也是算法工程师“灵感”的结晶。

③长期大规模的部署应用及若干准确预测案例。若安全相关的算法无法在真实工况中做大量投放并证明自己,这就好比“名医”无法通过“问诊治病”来展现自己水平,那这便于“江湖郎中”别无二致。因此,我们认为有效的AI热失控算法,必须在兆瓦级的储能系统上,有过若干次真实的热失控预测案例。

做到了上述的储能系统集成和运营阶段的六大点,基本就实现了锂电储能的全流程安全管控,做到了“主动安全”(主动预测安全问题的发生,核心在于电池热失控的预警)和“被动安全”(通过消防手段,对发生热失控的电池做应急消防处理)的双保险,从而全方位消除电化学储能的隐患。

目前来看,多数有储能经验的厂商,在硬件端对电池组、电池柜、电池簇、高压箱、控制柜、空调、风道等的结构设计和接线方式都大同小异,一线厂商也大多可以实现电池的簇级启停管理,以应对潜在的电池故障风险;从海外认证的通过率情况来看,也基本能印证这一点。

但在软件层面上的监测和控制水平则拉开了差距,这也直接影响了除安全问题以外的年稳定在运营天数、IRR收益情况等;而更上层的AI热失控算法则是整个储能领域极为稀缺的能力,毕竟无论是数据端、人才端还是案例论证上,都有很高的门槛与壁垒。

02

成本问题

1)成本更低的储能技术。受益于电动汽车的普及,锂电电芯厂的产能扩张,锂电电芯成本逐步降到了0.6-0.8元/Wh的水平,锂电储能系统成本迎来了1500元/KWh的拐点。但目前的储能系统大多用于调峰调频等服务,距离在经济效益上真正“划得来”的大容量长时储能还有一定距离。除了静待锂电成本的进一步下探,清新认为原材料价格更低、可得性更强的钠离子电池,其电池结构形态、电芯生产线与锂电高度相似,具备较好的产业配套基础,因而在大规模量产后可能成为最具潜力的新型储能电池。目前已有钠创新能源、中科海纳等厂商正在筹备量产产线。

2)有效利用梯次锂电池。新能源汽车动力电池退役后,一般仍有70-80%的剩余容量,可降级用于储能、备电等场景,实现余能最大化利用。过去发生过的梯次电池事故,实则多是无量小作坊的无序滥用导致的。

但其实,梯次利用检测、拆解、重组利用等技术已较为成熟,工信部也已公布了~30家梯次电池利用的白名单厂商,并在2021年8月《新能源汽车动力蓄电池梯次利用管理办法》,其中明确提出—— 第七条 鼓励梯次利用企业研发生产适用于基站备电、储能、充换电等领域的梯次产品。鼓励采用租赁、规模化利用等便于梯次产品回收的商业模式。

数据显示,2015-2020年,我国全年动力电池装机量从16GWh增至63.6GWh,年复合增长率超过50%。中国汽车技术研究中心数据显示,2020年国内累计退役的动力电池超过20万吨(约25GWh),并将在2023年迎来大规模退役的拐点。若能有效利用梯次电池,储能系统的成本可大幅下降20-30%,进一步提升全生命周期的经济性。

在实际走访市场的过程中,笔者发现梯次电池在两轮低速场景的应用已经较为成熟,但是在大规模储能中的应用仍面临一些技术门槛和壁垒,因而“敢于”大规模梯次利用的储能厂商市场上寥寥无几。

这其中的门槛,一是要对梯次电池的剩余寿命和一致性检测有精准高效的检测手段,二是在梯次储能电站的运营过程中,对电池的SoH管理和充放策略有了更高的要求,甚至最好能有AI热失控算法的“双重保险”来把控梯次储能的安全性。

03

盈利问题

在盈利表现上面,总体而言要依靠政策的不断放开,以及市场化交易机制的成熟。其表现形式在于,一是让储能有更多灵活的途径去赚钱,如有偿地参与辅助服务、隔墙售电等交易类型,二是让储能在现有途径之下赚到更多的钱,如电力的市场化交易对峰谷价差的进一步扩大。

目前上述的几类政策和价格机制都已在试点和起草过程中,相信随着政策和机制的完善,不管是发电侧、电网侧还是用户侧储能,都能展现出越来越高的经济价值。

04

长期运营

储能作为光伏的“好伙伴”,其在使用场景和销售通路上都有着相似之处。但是笔者访谈了若干名光伏“老将”后,他们普遍提到了“储能不好做”,而“不好做”最大的症结在于——光伏是纯粹的硬件设施,安装并网后的10年间只需要简单的运维检修即可;但储能是一套电力电子系统,安装后如何根据业主动态变化的用电曲线、储能电池的SoC/SoH状态来做充放电的控制,实现收益的最大化,需要多项技术的支持;管理一套储能不难,云平台上同时差别化地管理成百上千套分布式光储充系统,则又带来了云端架构问题。

因此,我们期待的储能系统集成商,应当不仅仅具备“硬实力”,更要能在“软实力”上呈现出十年管理上万套“光储充”系统的一体化、智能化、平台化的能源管理能力。

本文参考资料:

南方能源观察,陈仪方,《储能政策2021:从分散支持到全面管理》

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关键字:储能资本

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