Emersione dei produttori di batterie per veicoli elettrici nel settore dei sistemi di accumulo di energia a batteria (BESS)

Il declino del settore dei veicoli elettrici (EV) ha spinto i produttori di batterie per veicoli elettrici ad avventurarsi nel sistemi di accumulo di energia tramite batterie (BESS) dominio. Monolith, un'azienda guidata dall'intelligenza artificiale, ha registrato un crescente interesse per BESS tra la sua clientela.

In una discussione con BEST, il CEO Richard Ahlfeld e Marius Koestler, VP per l'intelligenza artificiale nelle batterie, hanno rivelato che il settore dell'accumulo di energia ha iniziato la sua ascesa solo di recente. Questa impennata emerge come risultato di cifre deludenti sulle vendite di veicoli elettrici.

Ahlfeld ha osservato, "Le aziende automobilistiche potrebbero non aver venduto tante auto quante si aspettavano, ma hanno sicuramente acquisito una competenza sostanziale nell'analisi del comportamento delle batterie. Dato che un'auto elettrica è essenzialmente una batteria su ruote, le case automobilistiche stanno sfruttando questa conoscenza in un settore che ha un surplus di energia e domanda." Ha inoltre spiegato che a causa di questo eccesso di energia nella rete e della successiva domanda, le loro soluzioni per le batterie hanno trovato un nuovo mercato.

Aziende diverse come Volvo Energy, Porsche e Stellantis sono già immerse in progetti di batterie secondarie. Ha aggiunto: "Attraverso la nostra clientela automobilistica, siamo naturalmente passati al mercato BESS".

Ahlfeld sostiene che Monolith prevede una crescita esponenziale del mercato BESS, riecheggiando le proiezioni di Robin Zeng, presidente del produttore cinese di batterie per veicoli elettrici CATL, secondo cui il mercato BESS potrebbe presto rivaleggiare con la metà delle dimensioni dell'industria automobilistica.

Monolith è all'avanguardia nell'assistenza a oltre la metà delle prime 20 case automobilistiche del mondo, come Mercedes-Benz, BMW e Honda, nell'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico per testare Batterie per veicoli elettrici. Koestler attribuisce le intuizioni dell'azienda sul degrado delle batterie alla sua esperienza di collaborazione con sviluppatori e integratori di celle nel settore dei veicoli elettrici.

Ha osservato come questa conoscenza potrebbe cambiare le regole del gioco per il settore finanziario, in particolare per gli investimenti in Sistemi di accumulo dell'energia; comprendere il degrado delle batterie e incorporarlo nella modellazione finanziaria potrebbe fare la differenza tra investimenti redditizi e non redditizi.

Monolith impiega uno strumento di intelligenza artificiale incentrato sulla fisica che può accelerare l'analisi dei dati del 50%. Attraverso una combinazione di test di laboratorio e sul campo, ottiene informazioni più approfondite, eliminando errori comuni come le fluttuazioni di temperatura.

Questo aiuta i loro clienti a vendere batterie con un modello di test che mostra la degradazione prospettica. Koestler ha sottolineato che, in genere, "gli operatori ESS non considerano la degradazione come un costo, a differenza di altri fattori come i costi di funzionamento e manutenzione, Capex e il costo dell'energia".

Koestler ritiene che gli assicuratori finanziari prenderanno presto in considerazione il degrado nelle loro valutazioni di redditività. I ​​laboratori di prova in stile industriale della maggior parte delle aziende di veicoli elettrici generano circa 2 TB di dati alla settimana durante il loro processo di test di R&S, il che, secondo Ahlfeld, equivale a "decine di milioni di punti dati, un volume schiacciante di informazioni".

Oltre alle altre iniziative innovative, Monolith sta lavorando allo sviluppo di batterie alluminio-aria per l'archiviazione di backup con un fornitore canadese. Stimano di accelerare il processo di convalida di due anni con l'implementazione dell'intelligenza artificiale, riducendo così il time-to-market del prodotto.

Ahlfeld suggerisce che il futuro del settore sarà caratterizzato da una maggiore dipendenza dall'automazione e dai laboratori autonomi.