AI 与分析技术如何改变电网级电池

在这一期 CTRL+Listen Podcast 中，主持人 James Sweetlove 与 TWAICE 美洲区执行副总裁兼总经理 Lennart Hinrichs 展开对谈，深入探讨快速演进中的电池储能系统（BESS）世界。Lennart 从锂离子电池类型基础知识、 电网级应用，一直到加州“鸭子曲线”、荷电状态挑战，以及 TWAICE 基于云的分析平台如何帮助运营商最大化性能、预防故障并避免高昂的电网罚金，进行了全面解析。

对话还深入讨论了电池衰减、失衡检测、预防性维护，以及机器学习如何从海量数据中提取可执行洞察。Lennart 还分享了他对 AI 驱动的数据中心需求如何重塑能源基础设施、全球电池供应链现状、关税影响，以及为何“光伏+储能”可能是实现电网稳定最务实路径的看法。无论你是能源行业从业者，还是单纯对电池感兴趣，这一期都充满了来自现实世界的深刻见解。

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核心要点

• 电网级电池（BESS）正成为维持电网稳定的关键。 大型表前电池储能系统对于平衡可再生能源发电、管理“鸭子曲线”、以毫秒级速度响应电网波动以及避免停电至关重要，尤其是在太阳能普及和 AI 驱动的数据中心需求加速增长的背景下。
• 电池性能取决于数据，而不仅仅是硬件。 锂离子 BESS 会产生海量数据，但真正的价值来自先进分析，它能将原始信号转化为可执行洞察——包括准确的荷电状态估算、失衡检测、衰减跟踪和早期故障识别——从而防止性能不达标、罚款和安全风险。
• 衰减和失衡是隐藏的经济风险。 电池会随着时间推移出现不均匀衰减，从而导致充电失衡，降低可用容量和功率输出能力。如果缺乏主动监测，运营商可能无法履行电网承诺，并因此承担巨额经济处罚。智能分析能够支持预防性维护、扩容规划以及收益优化运行。
• LFP 电池和“光伏+储能”是短期内的赢家。 由于安全性、寿命和供应链优势，磷酸铁锂（LFP）已成为电网储能的主流化学体系。尽管替代化学体系备受关注，但当前来看，LFP 的渐进式改进结合“光伏+储能”，仍是通往可靠、可扩展清洁能源基础设施最快且最务实的路径。

文字实录

James Sweetlove：大家好，我是 CTRL+ Listen podcast 的 James，本节目由 Octopart 呈现。今天我邀请到一位嘉宾——Lennart Hinrichs。他是 Twaice 美洲区执行副总裁兼总经理。非常感谢你来到节目，欢迎你。

Lennart Hinrichs：很高兴来到这里，James，也很期待今天聊聊电池这个话题。

James Sweetlove：是的，我也是。我有很多想了解的内容。这绝对是个很有意思的话题。那么先从简单的开始，你愿意先介绍一下你自己和你的背景吗？

Lennart Hinrichs：当然。和 Twaice 大多数人不同，我并不是工程科班出身。我职业生涯一开始是在咨询行业。2017 年，我遇到了两位非常有才华的工程师，他们当时跟我讲了一个关于优化电池的大胆故事。说实话，那时候我想到的是我的汽车电瓶——那个小小的启动电池——真的需要更换优化吗？但他们当然说的是电动汽车，而且他们当时已经在大学里开展了关于优化电池和理解电池衰减的研究。后来我在 Twaice 创立时加入了公司，所以我是扩展创始团队的一员。此后我在公司担任过不同角色，主要负责搭建 Twaice 的商业化体系。自 2024 年起，我负责我们在美洲的业务，包括销售、市场营销以及售后交付，与客户合作，确保他们的电池系统性能良好且安全。

James Sweetlove：太棒了。那么你也介绍一下 Twaice 这家公司吧？

Lennart Hinrichs：好的，当然。我刚才也稍微提到了一点。Stefan 和 Michael 从 2014 年开始研究电池。实际上，他们做的第一件事是开发一套固定式电池系统，其惊人的容量大概是 200 千瓦时。我想，以今天的标准来看，这已经非常非常小了，但它当时已经是一套 LFP 储能系统。他们研究了这个方向，也在探索“梯次利用储能”的概念。而一旦你研究梯次利用储能，有一件事就变得极其重要：理解电池的真实状态。它到底有多好？怎样才能让它达到你所需要的标准？为此，他们开发了我们现在称之为电池分析的软件，也就是基于云端的电池评估系统，这后来在 2018 年发展成了 Twaice。

所以，我们实际上会接收任何来自电池储能系统的数据，也就是大型电网级电池的数据，范围涵盖从电芯数据到各种变压器、PCS 数据，然后将其导入云端、进行处理，并转化为可执行信息。我们以不同解决方案的形式提供这些能力，用于优化储能系统的性能，也就是可用性、可用于电价套利或辅助服务的能量规模，并确保系统中的任何缺陷都能在引发维护问题之前，或者最坏情况下在引发安全问题之前，被提前充分识别出来。

我想很多人都看过一些火灾事件。我也想强调一点，这种情况其实非常非常罕见，而且相比例如任何内燃机汽车，甚至发电机系统，电池系统都要安全得多。不过，确实发生过一些引人关注的火灾，因此提前预防非常重要。我想我们之后可以更深入地聊聊电池安全这个话题。先简单说一句：通常引发火灾的并不是电池本身，而更可能是整个大型系统中的其他部分。

James Sweetlove：明白。所以我其实想先问一个非常基础的问题。对你来说可能有点太基础了，但我觉得人们对“电池”的认知，在某些方面可能还没有跟上电池技术发展的速度。所以当你说“电池”时，能不能简单概括一下如今这个词都包含哪些内容？

Lennart Hinrichs：当然，我觉得把范围稍微放宽一点很好。我想，大多数人最熟悉的电池，要么是遥控器里装的那种小号 AA 电池。那通常不是锂离子电池。所以当我说电池时，我们主要指的是锂离子电池。而在锂离子电池这个大类内部，又有不同的电芯化学体系和外形规格，不过我觉得这里更相关的是应用领域。

其中最典型的一个应用领域是消费电子，也就是你在 iPhone、Samsung 设备或者其他你正在使用的设备里熟悉的手机电池。然后另一个巨大的应用领域就是电动汽车，包括插电式混合动力、轻混，以及纯电动汽车。

而我主要关注的是我们所说的固定式电池。通常我们会把它分成三类。第一类是住宅用，也就是你家里可能会安装的那种，用来储存例如来自太阳能系统或屋顶光伏的电能。第二类是所谓的 C&I，也就是工商业电池，属于表后应用，用于确保不间断供电、防范停电风险，或者进行所谓的削峰。如果你启动设备时出现巨大的用电峰值，就可以把这个峰值削掉，从而避免电网向你收取额外费用。

然后是我们目前最关注、也是当前部署规模最大的领域，那就是表前的大型电网级电池。我们讨论的是数百兆瓦时的储能，有时甚至达到吉瓦时级别。为了帮助理解这个规模，你可以把它想象成多达几千个装满电池的海运集装箱。

再把这个概念和实际结构联系起来，你可以把 iPhone 想象成一个电池单体。当然，电芯有不同的外形规格，所以也有大得多的电芯。一本很厚的大书，或者几本书叠起来，差不多就可能是用于这些电网级电池中的一个电芯尺寸。然后会有数十万个这样的电芯以串联和并联方式组合起来，最终进行充放电循环，完成它们的任务，也就是稳定电网。

一个非常常见的应用场景是——我不确定听众对这个概念熟悉到什么程度——在电网这个更大的区域内，你必须始终精确地产生与消耗量相等的电能。通常这是由公用事业公司或 ISO/RTO 来完成平衡的。现在我们当然看到太阳能和风能正在大规模部署，这意味着发电会有一定波动。同时需求也在波动，比如人们晚上回家时会用更多电；现在你还会看到数据中心上线，它们消耗巨量电力，而且这种用电也可能并不均匀。因此，你需要某种东西来稳定这一切，对冲这种间歇性，而电池正是非常擅长做这件事的。

因此，例如在白天进行充电——这在加利福尼亚是非常典型的应用场景——当太阳能充足时白天充电，而在傍晚用电需求很高时放电。当然，除此之外还有其他不同的应用，但这是其中一个非常主要、也非常容易让听众理解的场景。

James Sweetlove：是的，当然。谢谢你。这解释清楚了很多。那我还有一个需要澄清的问题。在我们开始交谈之前，我看了你们的网站，发现你们经常提到一个叫作 B-E-S-S asset，也就是 BESS asset 的东西。你能解释一下这是什么，以及它是如何融入能源市场的吗？

Lennart Hinrichs：对，没错。BESS 我认为现在已经成为电网级电池的通用术语了。它的全称是电池储能系统（battery energy storage system），本质上就是接入电网并提供电网服务。根据不同地区，具体形式会略有不同。比如在加利福尼亚，我们看到很多这类系统被用于平衡所谓的“加州鸭子曲线（California duck curve）”，我很喜欢这个说法，因为它非常形象。本质上，它指的是在计入可再生能源之后，电网仍然需要的剩余电力。

你会看到，早晨人们起床后，用电需求开始上升，因此需要更多电力；随后太阳能开始并网，于是负荷出现下凹，这大概就是“鸭肚子”；到了傍晚，太阳能发电下降，人们回到家中，因此剩余电力需求再次上升，在夜里人们入睡之前达到高点，于是就形成了“鸭脖子”的峰值。而电池的作用，正是把能量从“鸭肚子”转移到“鸭脖子”，从而把整个曲线平衡掉，这意味着为了稳定电网，你所需要的传统电源资源就会更少。

另外，电池的响应速度可以达到毫秒级，因此如果电网中出现频率波动，电池可以非常快速地进行补偿，确保所有电子设备都能正常工作。市场上也有不同的机制——从容量市场到电能市场——来对电池提供这类服务进行补偿。所以这通常是一种商业化运营模式，一般由大型公用事业公司或独立发电商来执行，他们像使用其他发电单元或电厂一样使用电池。不同之处在于——这也是它有趣的地方——电厂只能发电，而电池既可以输出电能，也可以消耗电能，或者说它必须先消耗电能，之后才能再把电送回电网。因此，它形成了一种双向充放电模式，这也给电网运营商带来了很多挑战和新的课题，即如何真正将电池的全部潜力纳入电网运行之中。

James Sweetlove：明白了。这很有意思，谢谢。我觉得理解这两点对这次对话非常有帮助，所以非常感谢。接下来我想更多聊聊你们公司具体在做什么，所以我们来谈谈电池领域的分析工作。它和比如说标准分析、标准数据分析相比，有什么不同？

Lennart Hinrichs：我认为从根本上说，它并没有什么不同，对吧？如果我们看更广泛的分析领域，核心始终是这样一个思路：第一，你需要数据。而电池的美妙之处就在于，它有大量数据。电池是完全数字化的系统。通常甚至是数据太多了，多到如果全部采集下来，商业上未必划算，所以首先你需要一个聪明的数据策略，把这些数据上传到云端，并让这些数据在云端变得可执行、可利用。

在采集这些数据时，会涉及一些相关因素，包括与电池集成商或电池 OEM 签订的合同，但归根结底，目标始终应该是在云端拥有数量合理的数据。而这正是我们帮助客户实现的事情。接下来，在确保数据安全之后，你要清洗数据，确保所有异常值都被剔除，这样数据中就不会有噪声。然后，一旦你拥有了这样的数据湖或数据仓库，下一步就是解释这些数据。也就是说，在其基础上增加高级 KPI，分析衰减情况。

什么是衰减？我们前面提到过 iPhone 的例子。我想每个人都知道，当你买了一部全新的手机时，它通常可以轻松撑满一整天。但一年之后，你会发现大约到下午 6 点，电量可能就已经不多了；再过一年，这个时间点可能会提前到下午 4 点，然后你就需要在白天补电了。这就是电池的衰减，也就是容量衰减。理解这一点是一方面，对其进行计算也是一方面；但同样非常重要的是，要知道电池里还剩下多少电，也就是核心的荷电容量。

在 iPhone 的场景里，你可能也遇到过这样一种奇怪的情况：电量会突然从 40% 掉到 0%。而在更大规模的系统中，这种情况其实相当常见。造成这种现象的因素有很多。目前电池领域最常用的电芯化学体系是 LFP，也就是磷酸铁锂电池。它有一个独特的物理特性：在中等 SOC 区间内，它的开路电压曲线非常平坦。所以，如果你不是像手机那样让电池在 0% 到 100% 之间运行，而是让它运行在 20% 到 80% 之间，或者在辅助服务场景下维持在大约 50% 附近——这其实非常常见——那么你就会面临一个很大的挑战：很难准确判断电池当前到底处于什么荷电状态。所以第一点，就是要在电芯级或电池架级别准确获得 SOC。

第二个挑战是，由于系统中包含大量不同的电芯，而这些集装箱式储能系统内部的条件又存在差异，虽然大家当然会努力让它们尽可能一致，但储能系统内部自然还是会出现温度梯度和内阻偏差。因此就会出现一个叫作“不平衡”的问题，也就是说，某些电芯的电量会高于其他电芯。这意味着，第一个真正达到 100% 的电芯，会导致其他所有电芯也必须停止充电，否则这个特定电芯就会被过充。对此，你需要通过重新均衡来应对，简单来说，就是把电量从一个电芯转移到另一个电芯。而这会耗费时间和金钱，因为在这段时间里储能系统无法运行。

所以你会遇到这两个问题：一是 SOC 很难准确读取，二是系统中存在需要通过均衡来纠正的不平衡。因此，重新校准 SOC 和重新平衡系统，是两种非常常见的维护操作。我们的软件就是帮助用户真正理解所有这些机制，并让你真正看清电池内部的状态。比如，你的实际 SOC 到底是多少？电池当前的均衡状态如何？这样你就可以把电池中的容量损失拆解开来：哪些是由于衰减造成的容量损失，哪些是由于不平衡导致当前不可用的容量，以及系统当前在哪些地方错误地读取了荷电状态，也就是系统认为它拥有比实际更多或更少的能量，而这又会对放电产生什么影响。

因为实际情况是，这些电池当然构成了电网中的关键组成部分。所以如果电网要求它们放电，而它们却因为不平衡问题触发了功率降额，导致无法完成任务——比如原本应该提供 100 兆瓦，结果储能系统突然只能输出 80 兆瓦——那电网就会出现问题，因为你没有足够的功率来维持电网稳定。这是一个非常严重的问题，因此作为电池运营商，你会面临巨额罚款。

所以，我们的软件通过计算所有这些高级 KPI，帮助任何运营商获得关于电池性能的关键战略洞察。再往上一层，就是进入预防性维护层面，真正识别出那些导致系统性能不佳的部件，或者未来可能引发安全风险的部件。我刚才也提到过，问题并不总是在电芯本身。有些是制造缺陷造成的，有些是衰减导致系统中出现弱电芯，这些都应该被更换；但很多实际的起火或安全事故，其实是由控制系统失效引起的，比如对电芯过充或过放。

因此，我们还会识别 BMS，也就是电池管理系统，以及其他控制系统在哪些地方出现错误，并对这些问题进行标记和修复；或者更广泛地理解整个系统配套部分中哪里存在问题。比如 HVAC 系统中，是否存在需要处理的温度异常？

所以回到最核心的问题，Twaice 到底在做什么？Twaice 提供的是一整套综合性软件方案，它接收你的所有数据，并针对资产管理者，提供储能系统性能的日报、周报和月报。我们在市场中的表现如何？相对于与承购方约定的供能合同，我们的表现如何？我们的供应商相对于他们与我们签订的合同，表现又如何？再往下到性能工程层面，我们会深入分析：电池经历了多少循环？我们看到了多少能量吞吐量？系统当前的均衡状态如何？我们是否需要采取预防性措施？再往下到运营层面，则是关注当前有哪些告警正在出现、我们需要采取什么行动、以及如何确保这套电池系统以最佳潜力运行。

James Sweetlove：明白了。所以这些原理对于电网储能电池和电动汽车电池来说是一样适用的，对吗？也就是相同的概念？

Lennart Hinrichs：底层算法适用于这两种应用。所以从根本的物理原理来看，是的，没错。现在，在汽车行业、车辆行业，如果你拥有过电动车（EV），你就会知道，OEM，也就是整车厂、制造商，像福特、通用、宝马这样的公司，都在尽最大努力把这些技术挑战尽量隔离在用户之外。所以你会得到一个持续 10 年，或者 8 到 10 年的质保，通常还会覆盖 16 万英里。基本上，他们是在告诉你：“不用担心电池。”所以你真正关心的只有：“这辆车能跑多远？”以及“我能多快把它充满？”

现在，由于电池更小，而且通常循环深度更高，并且一般都会充到 100%，SOC 校准中的整体均衡问题反而更容易处理一些。不过，你有时也确实会看到 SOC 出现一些异常，比如数值突然跳变。另外，客观来说，汽车通常使用的是 NMC 电芯化学体系。Tesla 我认为也在使用一些 LFP 电池，而且行业也在朝这个方向发展。但对于 NMC 来说，SOC 的判定要明显更容易。

不过，是的，我认为在汽车领域，你想实现的是电池寿命更长，并确保车辆具备足够的续航里程。当然，汽车与固定式储能的另一个区别在于，在固定式储能中，我们会看到所谓的“时长型”电池。比如在加州，4 小时时长相当常见；而在得州，目前更多是 2 小时。现在也有关于长时储能的讨论，也就是 8 小时。

这意味着，储能系统能够在这段时间内持续输出其铭牌功率。比如说，一个 100 兆瓦、4 小时的电池系统，就意味着它可以以 100 兆瓦的功率持续输出 4 小时。为了做到这一点，你需要在现场部署 400 兆瓦时的容量。实际上你可能还需要做一些超配，因为在充放电上下限会出现降额，所以可能需要配到 440 兆瓦时。这样一来，以 100 兆瓦放电就意味着你只是在使用总容量的 0.25，这也就是所谓的 0.25C。

而在汽车领域，通常对功率的要求更高，因为你需要加速。如果一辆普通汽车配备的是 70 千瓦时电池，你通常希望它输出的不止 70 千瓦，尤其是在充电方面，快充时更是如此。如今在充电站，你通常会看到高达 350 到 400 千瓦的充电功率。所以这就不是 0.25C，而是一下子变成了 4C。因此，电池承受的压力更多来自这种高倍率充放电，也就是说，电池的使用方式要激烈得多。所以电池的循环老化会更加明显。

不过话虽如此，汽车通常也不是每天都被使用，因此理想情况下，电池并不会每天都被完全放空。就“最大化经济价值”而言，一辆车可能每两周才会经历一次完全放电。所以我认为，这也是影响电池使用方式以及老化方式的另一个因素。

不过回到 Twaice 提供的服务，是的，我们也会与 OEM 合作分析电池，帮助他们开发更好的下一代电池包，但这更多是围绕老化展开的，比如我们何时会看到大量车载电池达到寿命终点，达到需要更换的 70% SOH 阈值，以便车辆仍然能够正常使用。

James Sweetlove：好的。我本来打算稍后再问你关于老化的问题，不过我们现在就来聊这个吧。那么，人们实际上该如何监测或尽量减缓老化？而仿真之类的技术在确保这一点方面又起到什么作用？

Lennart Hinrichs：这是个非常好的问题。一般来说，影响老化的因素有很多。最终结果通常表现为容量衰减，也就是随着时间推移，可用容量变少；以及内阻上升。在电网级储能领域，由于 C 倍率较低，内阻上升通常不是主要问题。但在汽车领域，这可能会体现为，例如老电池的充电速度变慢，因为内阻在增加。

通常来说，老化是日历老化和循环老化共同作用的结果。所谓日历老化，就是电池放在那里不动，也会缓慢退化；循环老化则是因为我们不断充放电，电子的这种持续迁移最终会导致退化。根据具体应用场景，其中一种机制可能会占主导。

那么，如何防止这种情况，或者如何优化它？这才是关键问题，而这正是仿真发挥作用的地方——真正理解“我的使用方式会如何影响它”。还是以汽车为例，车企基本上已经替你把这些事情处理掉了。你能做的其实很少。什么会产生影响？高 C 倍率并不理想，所以如果不是确有必要，快充并不是最佳选择，可能没必要频繁使用。当然，汽车本身也设置了安全缓冲，因此这通常不至于成为真正需要担心的问题。比如说，如果你打算把车停放一段时间，那么把电充到 100% 然后让它整个冬天停在那里，可能并不理想。同样，这也是为什么很多车厂建议日常只充到 80% 而不是 100%，并建议只有在长途出行前才充满，因为满电状态下的电池本身就处于较高应力之下，如果再长时间静置，尤其是在低温环境中，就会加速日历老化。

而对于电网级电池来说，应用场景当然略有不同，这一点非常有意思，因为这类系统是真正围绕收益优化的。理想情况下，你希望每损失 1% 的容量，都能换来最多的收益。所以关键在于理解：一次完整循环是否真的能带来额外收益，还是只是让电池老化得更快？也就是说，要真正弄清楚：“我们怎样才能把电池的价值发挥到最大？”

有意思的是，我认为大多数公司目前的运行策略其实过于保守，很多时候本可以更激进一些——当然，这并不是一个放之四海而皆准的结论。但我认为，在电网级储能侧，我们看到的更大挑战是：随着老化加剧，不平衡也会变得更加严重。由于每个电芯的老化速度都略有不同，随着时间推移，这种不平衡的累积可能会引发越来越多的问题。而在电网级储能中，你还能做一些汽车里做不到的事情，比如可以对电池进行混搭组合——如果模块足够轻，就可以在不同集装箱之间更换模块，这也取决于具体架构。你还可以进行所谓的扩容补强（augmentation），也就是额外增加一些电池，以确保系统仍然能够达到铭牌功率。这些都是为了对冲老化带来的影响。

James Sweetlove：好的，很有意思。是的，这里面有很多有趣的内容。人们日常生活中基本不会想到这些，所以确实很开眼界，谢谢你。接下来我们聊聊你们提供的一些服务。我有个问题是关于你们在资产管理、性能和运营之间提供的服务，这些角色在这样的领域里需求有什么不同？

Lennart Hinrichs：观察这个市场以及不同公司的运作方式很有意思。我们看到，越来越多的公司开始接手这整套技术栈中更多的环节。我觉得从历史上看，人们一直尽量避免直接接触电池本身，所以他们会购买一个“全包式”系统。顺便说一句，Tesla 就是提供这种方案的一个例子。你去找 Tesla，支付资本开支（CapEx），他们把储能系统部署好，然后你再支付运营开支（OpEx）费用，由他们负责持续运行维护。你几乎拿不到什么数据。你知道它什么时候在充电、什么时候在放电、当前 SOC 是多少，除此之外的数据点就非常有限了。而他们则负责让电池平稳运行。他们也会有一些被豁免的停机时间用于维护，但你基本不会去碰它。

所以从资产管理的角度来看，你可能只是想知道：“好，这个电池的性能怎么样？他们告诉我的当前老化情况是什么？我靠它赚了多少钱？”

不过我觉得现在风向正在往另一边摆动，人们开始真正追问：“我的电池到底在做什么？我该如何优化它？考虑到这些系统的投资规模动辄数亿美元，我怎样才能从中榨取更多性能？”

因此，性能工程师会真正深入分析数据，仔细梳理系统中哪些因素在拖累性能、哪些地方在损失容量、哪些地方在损失性能，以及如何进行优化。如今我们甚至有一个客户配备了现场维护团队，所以一旦出现任何问题，他们就会立刻赶到现场，马上开始维修电池或 PCS（功率变换系统），以确保电池始终处于最佳状态。

这其实归根结底在于这样一个理念：通常你会有一个承购方，或者一个你参与交易的市场，那么你是否满足了这个承购方的需求？你是否具备足够的功率和足够可用的容量？你确实会有一定的超配，但如果你开始消耗这部分超配，A，它通常就是老化预留；B，一旦你达到这些阈值，比如在某个容量考核周期中未达标，你就真的会面临需要支付罚金的挑战。

那么，这到底意味着什么？两者有什么不同？资产管理者更多是偏财务角色，主要从整体上看资产表现，同时具备良好的技术理解；而如果进入运营和维护层面，关注的则是：“我们如何调度储能？是在充电还是放电？哪一部分需要更换？这里是否需要执行更新？发给供应商和服务提供商的工单有哪些？”这就真正深入到了电池的细节层面，甚至要理解来自电芯和模组的时间序列数据。

James Sweetlove：好的，明白了，这完全说得通。谢谢你。所以我还想聊聊你们网站上的另一部分内容，你们上面有很多资源。我看过其中一些，内容非常有意思。如果有人想先建立对这些内容的基础认知，你会推荐他们重点看看哪些？

Lennart Hinrichs：好的，谢谢你，James，提到这个。我真的觉得我们的市场团队在这方面做得非常出色，这也反映了我们在市场上看到的情况。很多原本做太阳能、风能，甚至火电资产的人正在进入电池领域，这意味着他们对相关术语和要求并不那么熟悉。所以我非常建议大家使用我们网站上的电池百科，它相当于一个行业入门术语表，汇总了最重要的概念，特别适合刚进入这个行业的人去建立理解。除此之外，还有一些非常好的资料，介绍了为了成功理解和运营电池所需要的数据结构，同时也解释了与电池性能、安全性相关的关键术语，带着你一步步了解这些内容。如果你对电池感兴趣，我认为这是一个很好的起点。

James Sweetlove：是的，确实。我看了那个百科，作为一个不是工程师的人，我当时的反应是：“哇，好的，这里面有很多东西要学。”所以说真的，它看起来非常有用。接下来我想问一个大家都很兴奋的话题。现在的热门词就是 AI。AI 在你们所做的分析工作中扮演什么角色？

Lennart Hinrichs：这是个非常好的问题，而且我们经常被问到。我想我一直都会——

我的意思是，我们的名字里就有这个词，而且很早以前就有了。我想那时候它也已经很酷了，只不过当时对 AI 的理解不太一样，而这其实仍然是我们主要使用的东西，也就是现在通常更常被称为机器学习的那一类。所以我们真正应用的是由数据驱动的 AI，而不是像现在 ChatGPT 和 Claude 这类 LLM。也就是说，我们主要是利用机器学习模型从海量数据中提取洞察。

当然，也有一些应用场景会希望使用 LLM 来对这些分析结果进行语境化处理，从而让可执行洞察更快地产生，或者更适用于具体的储能场景，比如把分析结果与维护手册进行映射。但总体来说，我们在这个领域大量使用的仍然是更传统的机器学习应用，以确保获得更精确的 KPI，然后再将其封装成可用的解决方案。

我认为目前从能源电网的角度来看，一个很有意思的现象是，AI 正在成为能源需求的重要驱动力。我们看到接入电网的所有数据中心都在给本地电网基础设施以及整体发电能力带来巨大压力。如果我们进一步思考，“好，那我们要如何提供这么多能源？”人们会谈到核能，但核电站真正建成往往需要 10 年、15 年，甚至可能 20 年。燃气调峰电站呢，目前供应链状况非常糟糕，建设也需要数年时间。但真正能够快速部署的是太阳能和储能，因此我们也看到这方面正在大幅加速。尤其是数据中心从电网取电的方式，几乎使得在数据中心旁配置大型电池成为必要条件，用来平衡这些峰值负荷，并作为不间断电源，以满足其可用性目标。

James Sweetlove：确实如此。我觉得核能的问题还在于监管流程非常繁琐而且漫长。等你连开工建设的审批都拿到时，可能都已经建成好几套其他类型的能源供应系统了。

Lennart Hinrichs：如果我可以补充一点，我知道大家一直在讨论电池和安全性的问题，我也知道，尤其是在 Moss Landing 火灾之后，加州刚刚收紧了相关监管。有时候地方上也会反对电池项目，尽管电池其实是非常安全的，而最糟糕的情况也不过是起火。我不认为曾经有任何证据证明当地水体受到了污染。现在再想想 SMR，也就是小型模块化反应堆这个概念，既然连电池都已经面临相当明显的反对声音，我甚至不敢想象，如果你家附近要建一个迷你核电站，会遭遇多大的反对。我认为，如果那真的是未来，我们前面还有很长的路要走。而就目前而言，我确实相信，度电成本非常低的太阳能与储能结合、用来平衡间歇性的这种组合，是一个非常、非常强大的方案，应该被充分利用。它可以非常快速地投入运行，而且确实能够提供非常可靠的能源。

James Sweetlove：绝对是这样。确实很有道理。所以我想稍微从公司层面退一步，更多看看整个行业。我很想问一个比较宽泛的问题，你可以按任何你想要的方式回答：近年来电池行业发生了怎样的变化或演进？你认为其中最大的变化有哪些？

Lennart Hinrichs：我想，如果从技术、供应链运作方式、运营方式，以及再加上一点前瞻和市场设计这几个角度来看。首先，我认为最开始我们是把车用电池放进固定式储能系统里使用，而现在这两者已经分化开来了。如今我们看到，电池已经开始专门针对电网级储能和汽车分别进行开发，而且锂离子电池家族本身也取得了巨大进步。现在在电网级应用中，占主导地位的电芯化学体系是磷酸铁锂，它非常安全、可靠、寿命长，能够长期运行；而在汽车领域，仍然有高性能的 NMC 电池。所以现在这种专业化已经变得非常明显。

我知道过去大家谈了很多固态电池，认为它会成为汽车领域性能更强的方案；也谈了很多钠离子电池，认为它会成为锂离子电池的替代方案，尤其是在电网级应用中，因为钠基本上极其丰富，也更容易获取。不过现在看来，锂其实并没有几年前人们想象的那么稀缺、那么昂贵。而且 LFP 的性能指标已经非常强了，所以我目前几乎看不到下一次技术切换的充分理由。我认为在可预见的未来，更多会是在 LFP 路线上持续优化。当然，话也不能说死，但我不认为那些关于到 2030 年钠离子电池将占据 20% 市场份额的预测会成真。我认为市场仍将主要由 LFP 主导。

再看一下行业发展以及电池的使用方式。我认为在汽车行业，这基本上是一个比较稳定的采用过程。而在电网级领域，我们看到行业正在从“完整集成商模式”转变——也就是像 Fluence、Tesla 这样提供全包式解决方案——逐渐转向 OEM/DC block 模式，也就是由原始电芯制造商提供整个集装箱系统，然后功率电子部分由你自己配置；进一步则走向一种更自主运营、自主集成的方式。随着企业在电池方面越来越专业、理解越来越深入，它们也开始自己承担更多风险，同时也承担更多责任，来确保系统按预期运行。

最后，我认为最关键的一点是：为什么我们会看到美国加州先大规模建设电池储能，而现在德州也在快速跟进？答案是市场设计。真正让电池受益的是价格机制。在德州，关键在于极端天气事件期间的峰值电价。也就是说，一年 350 天里，你其实几乎不需要动用电池，它基本不会为你的收入做出贡献；但一旦出现罕见天气事件，峰值电价就意味着，只要你手里有可用电量，并且能在这些时段放电，你就能非常、非常快地把整套电池投资的回报赚回来。

在加利福尼亚，你们有那种容量市场机制，基本上只要每天进行这种循环运行，就能获得相应报酬。我认为现在在欧洲，我们也看到了储能资产的大规模建设，因为市场如今开始把这部分价值计算进去。德州我觉得尤其值得关注。我想这期播客会在 2 月发布，所以也许到时候我们已经看到结果了，不过在 12 月，德州，也就是他们的 ERCOT，将发布 RTC plus B，其中这个 plus B 里的 B 指的是电池，目的是更充分地体现电池能够发挥的作用。我认为他们的预估是，第一，这将为该电网节省数十亿美元的运营成本；第二，更理想的是，这也会让电池的使用更高效、更具建设吸引力，从而扩充容量，最终在罕见天气事件中避免不得不进行负荷切除，或者防止真正发生停电。

James Sweetlove：对。嗯，非常有意思。我也一直在旁边关注这个领域，还有一些人们在电池技术上尝试的创新。你有没有看到过关于“土壤电池”之类的东西，比如用沙子而不是贵金属来制造电池？

Lennart Hinrichs：有，我觉得围绕新型电池技术、新的电池路线，总是会有很多炒作。对我来说，关键问题始终是：这东西怎么规模化？以及它在商业账面上最终是否站得住脚？我认为目前实际上还没有比 LFP 更可行的替代方案。钠离子这个方向已经提出来了，我觉得也还有一些其他电芯化学体系正在测试中。归根结底，你必须在五年后相较于现有技术实现相当显著的性能超越，因为这大概就是实现真正商业化并把产能规模拉起来所需要的时间。

而如果现有技术在这五年里也在持续进步，那么到那个时候，你是否仍然拥有足够大的性能差距，能够支持，或者说证明，对新生产能力以及整个技术栈变更进行大规模投资是合理的？也许吧。我非常清楚创新的 S 曲线，有些技术在性能方面可能会出现非常强劲的提升，但到目前为止，我还没有看到哪项技术能让我特别兴奋，并说：“这会是一个颠覆性改变。”

我认为在电解液方面会有很多渐进式改进，同时也会继续优化正极和负极材料，以减少一些较稀缺材料的使用。不过 LFP 本身就是磷酸铁锂，它实际上并不使用那些关键材料或矿物。我的意思是，钴曾经是 NMC 电芯化学体系中一个非常令人头疼的元素，因为它涉及供应链问题，以及非洲在开采过程中存在童工问题。LFP 电池已经不再使用这种材料了，所以这已经让供应链容易了很多，而且——

好的，有意思。真正放眼整个领域，我目前看不到有什么东西会在这里彻底改变局面。

James Sweetlove：哦，明白了，很有帮助。所以你刚才提到了一个点，这也正好是我最后一个问题，也就是供应链。电池供应链显然涉及很多环节。你说它在某种程度上正在被简化。你能不能跟我们讲讲，像地区冲突、近期关税，或者比如疫情，是如何影响电池供应链的？

Lennart Hinrichs：可以。事实是，90% 的电池生产——我想大概是 90%，你不一定要按这个数字逐字引用我，但大致就是这个量级——都来自中国。而且这不仅仅是电芯，还包括与之相关的材料精炼等整个环节。最近的法规，也就是 OBBBA，保留了电池的 ITC 不变，这一点是好的。也就是说，建设电池项目仍然可以获得税收抵免，但它对所谓的 FEOC，也就是“受关注外国实体”（Foreign Entity of Concern），收紧了要求。考虑到电池属于关键基础设施，这非常合理，这部分确实需要受到保护。某些实体在项目中的占比不能超过某个比例，而且我认为这个比例要求会随着时间变化、逐步提高。这样一来，主要是中国电芯会越来越难被纳入项目，同时还能继续符合 ITC 资格。

再把这一点与针对中国产品加征的关税结合起来看，你会突然发现，那些原本极具成本竞争力的产品，现在在价格上已经和美国制造的电芯处于同一水平了，原因就在于你拿不到 ITC，同时还要承担关税。接下来长期视角下的问题就是：是否值得投资本地产能，把这套体系建立起来？建设一座超级工厂需要数十亿美元投资，因此这需要一个长期预期，也就是这些关税和 FEOC 要求会持续存在。而我不确定市场目前对此是否已经有很强的信心。我知道像 Fluence 这样的公司正在押注这一点，他们认为“这会持续下去，所以我们正在投资本地生产，因此我们会从中受益”。但我觉得这还有待观察。

而且我认为，目前也有一些公司会说：“你还是更适合直接购买中国电芯，不拿 ITC，也不拿税收抵免，但换来一个可靠的供应链，而最终成本仍然更低，而且这些电芯性能很高、质量也非常好。”我认为我们会看到这种供应逐步转向其他供应国，比如韩国，当然还有未来会不断增加的本地生产。所以这肯定正在发生，但这确实是一个挑战，我认为这也是为什么当前市场存在很多不确定性。人们都在争相为已经在建的电池项目进行 safe harbor 处理，而在那之后会发生什么、他们在 2027 年及以后实际会采购哪些技术来制造电池，目前还存在不少问号。

James Sweetlove：有意思。好的，很受启发。最后一个问题，非常简单。如果大家想联系你们公司、了解你们提供的产品或服务之类，最好的方式是什么？

Lennart Hinrichs：我们非常开放，也很自豪地在我们的网站上展示我们的产品。所以如果你访问 Twaice，就可以注册演示，或者观看产品视频。我们也很乐意发送自助式演示，所以你也可以直接联系我。我希望我们能在简介之类的地方放一个邮箱地址，因为我可不打算在这里把我的姓拼出来。不过网站上有很多联系表单，你可以通过那些方式联系我们，然后我们可以分享更多细节，或者直接和你安排一次通话。

James Sweetlove：当然。我们会把网站链接和你的 LinkedIn 联系方式放在视频简介里，这样大家就可以按需联系你们。Lennart，非常感谢你。说实话，这次交流真的让我大开眼界。我之前对电池只有非常基础的了解，而我觉得你今天帮我把认知提升了一些，所以非常感谢你抽出时间，也感谢你在各个话题上分享了这么多细节。

Lennart Hinrichs：感谢邀请，James。这次交流很愉快。

James Sweetlove：随时欢迎。也感谢所有正在收听的朋友，非常感谢你们的关注。下次再见，我们还会为大家带来另一位嘉宾。