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探寻能源行业的“摩尔定律”——储能技术是能源数字化的关键
发布日期:2022-03-10 18:57   来源:未知   阅读:

  导语:一旦储能技术得到突破,芯片技术就有可能应用于能源网络,能源行业亦有可能找到自己的摩尔定律

  随着双碳目标越来越成为全社会共识,对于如何达成双碳目标,现在的讨论也逐渐从务虚和概念层面转向务实和技术层面。在这一过程中,逐渐形成了几点基本共识:1、电力将是未来零碳社会的最主要能源形式;2、以风、光为代表的低碳能源占比需大幅度提升;3、能源的生产、传输和使用效率要持续改善;4、能耗需要控制,但减碳不等于减能,且能源成本应继续降低;5、能源网络数字化必不可少。

  这些基本共识都不难理解,但想要实现这些目标却如同“把大象装进冰箱里需要打开门,塞进去,关上门三个步骤”这一经典问题一般,知易行难。众多学者和科学家也纷纷提出了多种双碳目标的可能路径。

  在芯片设计解决方案龙头公司新思科技(Synopsys)全球资深副总裁、新思中国董事长兼总裁葛群看来,将芯片设计领域多年来积累的能耗管理、数字建模能力复制到能源领域,以寻找能源行业的“摩尔定律”,不仅为能源行业的结构变革提供加速度,更会给双碳目标的达成带来巨大助推力。

  芯片与双碳,看似关联度有限。但双碳目标的根本逻辑是更清洁地生产能源,更高效地传输能源,更聪明地使用能源。而这些都是芯片设计在过去几十年一直在做的事情。葛群做了一个类比,“一颗芯片上集成了几十亿、上百亿的晶体管,一个晶体管就相当于一个用电单位,一颗芯片就相当于一个规模庞大的能源网络。实际上在能耗模型上,一个晶体管的复杂程度超过现实中一个家庭的用电模型。现在我们是优化每个晶体管的能耗,今后同样的能力也可以用于能源网络,只是单位从微瓦变成了瓦和千瓦。”

  想要实现这种能力迁移,还需要解决大量技术障碍,但从基本模型上来看,能源网络与芯片设计的确具有很多契合点,可以从芯片技术中汲取灵感与经验。

  双碳目标提出之初,很多人都将其理解为一种环保举措。事实上,双碳目标远远大于环保目标,后者通常需要花费额外成本才能达成更好状态,前者则让人们可以不受限的使用更便宜的清洁能源。如果将控碳简单等同于限制高碳能源的生产,就一定会引发诸如运动式减碳等问题,会对人类的生活和生产带来巨大负面影响。过去这一年发生的欧洲能源危机、中国拉闸限电现象,虽然成因复杂,但其中激进减碳措施的影响不容回避。

  回顾文明史,人类社会的进步就意味着更多能源消费。原始社会使用天然可燃物,农业社会使用木柴,早期工业社会使用煤炭,成熟工业社会使用石油、天然气,每一次人类社会的大跨越,起点都是能源形式的改变。未来的零碳社会,也必将需要更新的能源形式来满足更多的能源需求,只依靠限制高碳能源的生产和使用,是不可能达到这一目标的。

  想要实现这一目标,有两个切实可行的路径,一是加速重塑能源结构,降低高碳能源占比,增加低碳能源占比;二是提升能源使用效率,实现零碳电能。

  将能源来源切换至电能为主是目前技术状态下的唯一方法。因为只有电能是多种来源的,只有电能可以进行网络配置,精准控制,也只有电能可以使用零碳方法直接生产。在通往能源自由的路上,可再生能源发电、储能、能源网络数字化等技术难题等待着人类去攻克。

  新思科技深入研究了整个能源数字化路径之后得出判断:在这些技术挑战当中,优先级最高、对整个能源网络影响最大的是储能技术。

  很多人都在谈能源网络的数字化,并且公认数字化是实现零碳目标的必备前提,因为只有数字化才能实现能源的精准控制与高效使用。但在目前的能源网络中,数字化技术的应用是碎片化的。很多物联网技术、智能控制技术都在发电、输电和用电设备中广泛应用,但整个能源网络的数字化程度却并不高,其中最主要的瓶颈在于当前能源网络缺失智能化储能这一重要环节。

  能源存储对于整个能源网络的数字化究竟有多重要?它就相当于数据存储在芯片中的地位。数据存储和数据生产、数据传输、数据消费一样不可或缺,如今以芯片为核心的数字系统中,数据存储的容量、速度、安全性是任何计算任务得以实现的前提,而正是高容量、高速度和高可靠的数据存储,才支撑了当下庞大复杂的数字化应用。

  传统电网几乎没有能源存储能力。仅有电力生产、传输和消费的电网,就如同一颗只有数据生产、传输和消费的模拟芯片,只能做一些手持计算器那样的简单工作,几乎无法承担任何智能化应用。而智能化运营是下一代能源网络的重要特征。为了实现这个目的,需要更先进的能源存储。如果储能这个环节是整个系统的短板,那么就难以进行有效的网络智能优化,能源网络的数字化就无法真正的落地。

  葛群比喻说,“储能就相当于能源网络数字化的任督二脉,缺少了能源储存这一能力,再先进的能耗模型也无法施展。”

  现在言储能必提锂电池也是一个误区。锂电池作为能源网络“最后一公里”的动力电池,是很称职的。但对大型能源网络来说,锂电池实在不是最佳储能方式,其安全风险高、循环寿命短、环境适应能力差,储能成本居高不下。

  多位储能技术专家向《财经十一人》介绍,储能技术非常多样化。成熟技术有抽水蓄能、压缩空气储能、飞轮储能、铅蓄电池等。较成熟技术有锂电池、液流电池、超级电容器等。此外还有燃料电池、热储能、熔融盐电池等。各种不同的储能技术有着不同的响应时间和应用场景。

  目前,储能投入不足的短板正在改善。比如北京冬奥会上保障电力的储能产品就是液流电池中的一种,这类电池的技术特点对于电网级储能、风光能源并网都有更好的适应性。

  未来的储能技术发展中,芯片发展的经验值得借鉴。在芯片发展中,数据储存本来就是多样化的,有芯片内部的多级缓存,也有内存、固态硬盘、机械硬盘,同时磁带这种看似老旧的技术也依然有着旺盛生命力。因为数据储存需求各不相同,每种储存技术都有其最佳应用场景。在储能技术的发展中,同样应该遵循这样的方式,储能绝对不等于锂电池,甚至储能也不等于电池。即便如抽水蓄能这种古老的储能方式,在能源网络数字化的过程中,也可以发挥更大作用。

  今后能源网络中的储能技术应满足何种条件?葛群提出了四项标准:极安全、易获取、数字化、大容量。

  极安全容易理解,安全是电网级储能技术的前提,电网级储能的规模大、能量高,一旦安全发生问题,后果难以想象。据不完全统计,仅2021年,中国、韩国澳大利亚美国就发生了近10起储能电站事故,其中不乏燃烧多日,甚至发生爆炸的案例。这些都在警示储能领域,安全是第一位的,现有技术下,在储能场景下,锂电池的安全性堪忧。

  易获取在此前讨论储能技术时探讨不多,但这一点其实非常重要。以目前对未来能源网络的判断,储能的规模将是天文数字,对原材料的需求也巨大,如果储能技术需要的原材料不易获取,储能技术的落地就无从谈起。而锂电池所需的锂资源储量有限,中国企业用锂主要靠进口。过去一年,碳酸锂的价格暴涨了10倍。

  易获取还有另一层含义,即储能技术易获取,容易产业化,适应多种环境,能广泛部署。储能技术的部署便利性直接决定了能源网络数字化的深度,只有储能技术可以向前部署,靠近用户,才能扩大能源网络数字化的操作空间,使之惠及更广大用户。

  数字化水平是储能技术的代际标识,比如抽水蓄能电站和飞轮储能这些传统且成熟的储能技术如若有了数字化能力的加持,也能贡献于未来的能源网络、发挥出更大的作用。

  大容量更好理解,以计算机为例,谁不想内存越大越好,硬盘越大越好,储存能力总是多多益善。同样在能源网络中,储能的容量越大,能源网络的优化空间就越大。这其中的限制条件就是成本,包括储能技术和产品自身的成本,以及部署储能涉及的土地等周边成本。

  在芯片领域,技术的不断演进不仅能够带来性能的提升,也能够实现成本的“每18个月降低一半”,相信随着储能技术的不断发展,能源行业也会寻找到自己的“摩尔定律”,虽然其发展速率不会与半导体产业完全一致,但可以指引行业内所有相关方共同朝着同一目标前行。

  储能技术已经成为世界技术竞争的重要领域。2022年2月7日,美国白宫发布《美国创新技术与国家安全》,美国国家安全委员会和国家科学技术委员会发布了最新版《关键和新兴技术(CET)清单》,新增五项新技术,其中就有可再生能源发电及储能技术,马会天线宝宝开奖结果,美国未来将严格限制对外输出此类技术。

  在国家发改委最新印发的《“十四五”新型储能发展实施方案》中,明确了到2025年,新型储能由商业化初期步入规模化发展阶段、具备大规模商业化应用的条件;2030年,新型储能全面市场化发展。由此可见,政策、市场和技术领域都已经形成共识——多样化的储能是能源网络数字化的重要基础设施。而在基础设施问题解决后,能源网络能爆发出怎样的发展潜力呢?

  科技界人士都非常熟悉摩尔定律,近些年摩尔定律失效的说法一次次被提起,又一次次被证伪,时至今日,摩尔定律在芯片领域依然有效,整个芯片产业链都在为延续摩尔定律而努力,这使得芯片性能还在持续提升。

  在储能技术获得突破,并且产业化成功将储能系统的成本降低后,能源网络数字化带来的影响是否也会如摩尔定律一般,零碳能源的占比不断倍增,能源价格不断下降?这是一种美好的愿望,理论上是可行的。有专家指出,在原材料涨价前,锂电池的全生命周期的度电成本大约在0.5元到0.6元。未来,更多储能技术全面突破后并市场化成功,可以把度电成本控制在0.3元-0.4元乃至更低。

  新思科技的技术专家之所以选择能源网络作为数字化延伸的发力方向,就是因为他们发现一旦储能技术得到发展,新思科技在芯片领域长期积累下来的建模、运算、优化能力,就可以快速在能源网络中复用,提升能源的使用效率,增加廉价风光能源的占比,达成能源成本持续下降的目标。

  新思科技已经与多家发电、输变电大型企业进行数字化合作,期间完成了发电、输变电和用电环节的建模,但因为缺乏储能能力,所有能源必须即发即用,模型几乎无法优化,只能看着很多设备工作在非高效状态下,能源网络的数字化无法真正实施。

  这也是为何一家芯片领域的龙头公司关注并强调储能重要性的原因。葛群强调,只有在源、网、荷、储四种条件兼备之后,数字化能源网络才是完整状态,才能在能源网络开启摩尔定律的加速器效应。