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深度觀察 | 鋰電“續(xù)命針”,強(qiáng)攻液流電池護(hù)城河?

IP屬地 中國·北京 編輯:柳晴雪 CSPPLAZA光熱發(fā)電網(wǎng) 時間:2025-02-19 12:03:02

2月13日,復(fù)旦大學(xué)團(tuán)隊(duì)鋰電池技術(shù)重大突破研究成果在《自然》(Nature)雜志發(fā)表,團(tuán)隊(duì)打破鋰電池傳統(tǒng)設(shè)計(jì)原則,通過AI和有機(jī)電化學(xué)的結(jié)合成功設(shè)計(jì)了一種鋰載體分子,讓廢舊電池“打一針”就可無損修復(fù),并將鋰電池壽命提升1-2個數(shù)量級。

復(fù)旦大學(xué)介紹,目前,這款鋰載體分子已通過初期實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,預(yù)計(jì)在電池總成本中占比不到10%,具備大規(guī)模商用潛力,可用于補(bǔ)鋰、儲能、光儲一體化。該研究團(tuán)隊(duì)正在開展鋰載體分子的宏量制備,并與國際頂尖電池企業(yè)合作,力爭將技術(shù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品和商品。

而在產(chǎn)業(yè)界,多家電池公司及電池材料公司都已布局補(bǔ)鋰劑研發(fā)與應(yīng)用。比如,寧德時代、比亞迪、億緯鋰能均有補(bǔ)鋰相關(guān)專利布局。

目前,儲能技術(shù)路線已呈現(xiàn)出多元競爭格局,液流電池、壓縮空氣儲能等憑借長壽命、長時儲能、本征安全等優(yōu)勢逐步走向市場,但從裝機(jī)規(guī)模看,鋰電一騎絕塵,且欲圖再增長時儲能技術(shù)的光環(huán)(詳情:鋰電殺向4h,液流電池將被迫讓出4h儲能市場?)。如今,鋰電又有了“續(xù)命針”,是否將打破同屬電化學(xué)儲能的液流電池的“護(hù)城河”?

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鋰電正瓦解液流電池核心優(yōu)勢?

一直以來,液流電池將本征安全、超長壽命、靈活性擴(kuò)展等優(yōu)勢視為其崛起的“護(hù)城河”。如今,隨著新能源滲透率的增加,電力系統(tǒng)對儲能時長的要求也在不斷提高。《鋰電殺向4h,液流電池將被迫讓出4h儲能市場?》一文顯示了4h儲能在市場中的占比越來越高,而鋰電池已大舉殺入4h儲能市場,正對液流電池帶來越來越大的沖擊。

在經(jīng)濟(jì)性方面,與“打針”后的鋰電儲能相比,無論是初裝成本還是全生命周期度電成本,液流電池都將無法競爭。

在壽命方面,液流電池的使用壽命在20-25年,“打針”后的鋰電池在充放電上萬次后仍展現(xiàn)出接近出廠時的健康狀態(tài)(96%容量),成本預(yù)計(jì)在電池總成本中占比不到10%,循環(huán)壽命從目前的500-2000次提升到超過12000-60000次,如果商用,若以每天兩充兩放、每年運(yùn)行300天計(jì)算,理論使用壽命可達(dá)100年。

相較而言,液流電池只剩下本征安全這一優(yōu)勢。當(dāng)然,以上還只是理論,“打針”后的鋰電池到底性能如何,還要看商用實(shí)踐驗(yàn)證。

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鋰電池“打針”并非那么簡單

復(fù)旦大學(xué)發(fā)布的內(nèi)容顯示,本次研究相關(guān)的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)都是在真實(shí)電池器件而非模型上完成,以此充分暴露可能的問題并予以解決,從而推動下一步的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化。

但是,給鋰電池“打針”并非那么簡單。

“鋰電打針”技術(shù)出現(xiàn)以后,在社交媒體上引發(fā)了對“打針”方式的討論。比如“儲能系統(tǒng)集成度越來越高,如何給單個電芯進(jìn)行補(bǔ)充?”“怎么打?鉆孔?如果是陳列模組電池怎么辦?

在討論中有網(wǎng)友提到“在電芯殼上預(yù)留單向注射孔”,而團(tuán)隊(duì)某成員也在回復(fù)中表示,或許可以通過原有電池中本身的氣孔進(jìn)行注入,也正在和產(chǎn)業(yè)界討論預(yù)留孔的工藝,同時正在開發(fā)新的分子,或許可以將分子預(yù)埋在電池中,需要的時候再釋放。

但,無論是哪種工藝,該技術(shù)想要從實(shí)驗(yàn)室走向市場,邁向產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的道路,都不是一件易事。

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液流電池如何利用AI守衛(wèi)護(hù)城河

儲能市場正在呈現(xiàn)“多維技術(shù)共存、動態(tài)優(yōu)勢迭代”的格局,鋰電“續(xù)命針”研發(fā)成果取得突破以外,其在研發(fā)過程中采用AI技術(shù)亦是值得關(guān)注的內(nèi)容。

圖源:復(fù)旦大學(xué)

據(jù)悉,在“續(xù)命針”研究過程中,結(jié)合AI和有機(jī)電化學(xué),將分子結(jié)構(gòu)和性質(zhì)數(shù)字化,通過引入有機(jī)化學(xué)、電化學(xué)、材料工程技術(shù)方面的大量關(guān)聯(lián)性質(zhì),構(gòu)建數(shù)據(jù)庫,利用非監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí),進(jìn)行分子推薦和預(yù)測,才獲得了之前從未被報(bào)道過的鋰載體分子——三氟甲基亞磺酸鋰(CF3SO2Li),這一過程經(jīng)歷了4年,被稱為“AI for Science”理念的典型應(yīng)用。

2025年開年,隨著AI大模型DeepSeek的上線,再次引發(fā)了各界對人工智能的關(guān)注和熱議。與AI結(jié)合正成為眾多領(lǐng)域技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)升級的關(guān)鍵路徑,對液流電池儲能而言,在尋求降本提效的過程中,無論是電堆設(shè)計(jì)、材料優(yōu)化、系統(tǒng)運(yùn)行等方面,如何加速與AI的結(jié)合,推動技術(shù)的優(yōu)化升級,守衛(wèi)“護(hù)城河”?

1.電解液的開發(fā)

AI可通過分子動力學(xué)模擬和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,提高液流電池電解液開發(fā)的效率。比如,在電解液開發(fā)中,結(jié)合AI模型優(yōu)化雜質(zhì)分離流程,提升電解液純度;借助AI技術(shù)快速篩選電解液成分的最優(yōu)配比,提高電池的能量密度,開發(fā)高性能納米材料增強(qiáng)電極活性,延長使用壽命。

2.電堆結(jié)構(gòu)的智能優(yōu)化

液流電池中,離子交換膜的性能直接影響電池效率,AI可通過預(yù)測材料孔隙率、離子傳導(dǎo)率等參數(shù),輔助開發(fā)高導(dǎo)電、低成本的膜材料,進(jìn)一步降低材料成本。同時,可借助AI輔助電堆流暢的設(shè)計(jì)(如流程更短、結(jié)構(gòu)更薄),進(jìn)一步提升電堆的功率密度。在《人工智能在長時液流電池儲能中的應(yīng)用:性能優(yōu)化和大模型》研究一文中提到,研究團(tuán)隊(duì)提出將計(jì)算機(jī)模擬與數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI技術(shù)相結(jié)合,建立了具備高度可解釋性的多物理場驅(qū)動模型,并通過機(jī)器學(xué)習(xí)輔助分析與優(yōu)化液流電池設(shè)計(jì)。團(tuán)隊(duì)還開發(fā)了一個專門針對液流電池領(lǐng)域的大語言模型FlowBD,有效提升了信息處理效率和準(zhǔn)確性

▲機(jī)器學(xué)習(xí)通用流程

圖源:《人工智能在長時液流電池儲能中的應(yīng)用:性能優(yōu)化和大模型》

3.AI賦能智慧運(yùn)維

液流電池的充放電效率受溫度、電解液流速等因素影響顯著。利用AI技術(shù)建立系統(tǒng)管理平臺,可實(shí)時監(jiān)測電池狀態(tài),通過AI算法建立預(yù)測退化模型和動態(tài)調(diào)整泵速、電流密度等參數(shù),優(yōu)化電池性能并延長電池壽命。

在儲能應(yīng)用場景中,利用AI整合液流電池與其他儲能技術(shù)(如鋰電池、壓縮空氣)的運(yùn)行數(shù)據(jù),構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型。例如,山東“云儲能”試點(diǎn)項(xiàng)目通過AI平臺實(shí)現(xiàn)儲能與新能源的協(xié)同調(diào)度,進(jìn)一步降低棄風(fēng)棄光率,并提升電網(wǎng)調(diào)峰響應(yīng)速度。同時,AI還可模擬不同電價(jià)政策下的儲能收益,為儲能的容量配置提供經(jīng)濟(jì)性決策支持。

此外,AI技術(shù)能夠強(qiáng)化系統(tǒng)故障,做好預(yù)防性維護(hù)。AI通過分析歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)(如電壓波動、電解液流速異常),可提前預(yù)警電堆滲漏、泵機(jī)故障等問題。例如,上海電氣確立了“AI for engineering”的主攻方向,將機(jī)理模型與算法進(jìn)行融合訓(xùn)練,用于產(chǎn)品狀態(tài)監(jiān)測、診斷等,提升運(yùn)維服務(wù)效能;同時引入智能圖像識別技術(shù),輔助檢測產(chǎn)品表面缺陷、探傷等,推進(jìn)大模型賦能管理效率提升。

4.AI支持的智能制造與運(yùn)維管理

液流電池的電堆組裝和電解液灌裝高度依賴精密工藝。AI結(jié)合機(jī)器視覺和自動化控制系統(tǒng),可實(shí)時檢測電極涂覆均勻性、隔膜焊接精度等關(guān)鍵指標(biāo)。此外,AI算法優(yōu)化電解液庫存管理,減少原材料浪費(fèi),進(jìn)一步壓縮成本。比如,浙江星辰新能的“星G智造基地”、新興鑄管建設(shè)的全釩液流電池自動化生產(chǎn)線、緯景儲能珠海“超G工廠”等。

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