AI and Energy Storage – Making Batteries Predictable

Summary

このビデオスクリプトでは、AIとエネルギー蓄積、特にリチウムイオン電池の予測可能性に関するトピックが取り上げられています。気候変動に伴うエネルギー移行と再生可能エネルギーの増加に伴い、蓄電池の必要性が高まります。AIを利用して蓄電池から得られるデータを分析し、安全性の警告、バッテリー寿命の推定、保証条件の自動チェックに活用することが議論されています。しかし、リソースの不足やバッテリーの多様性、製造過程のばらつき、内部状態の不明な性など、多くの課題があることが指摘されています。一方で、電圧、電流、温度などの容易に測定できる電気量から、バッテリーの内部状態を推定し、老化の原因や将来の老化予測に繋げることができます。これにより、バッテリーシステムの安全な使用、第二生命の活用、最適化された運用戦略が可能になるでしょう。

Takeaways

• 🌟 AIとエネルギー蓄積、特にリチウムイオン電池の予測性向上が、エネルギー遷移と気候変動対策において重要な役割を果たしている。
• 🔋 電池は住宅、移動性、産業、建築業など、多岐にわたる分野で使用され、データの収集と分析が可能である。
• 📈 再生可能エネルギーの増加に伴い、蓄電池の需要が高まり、リチウム業界では資源の不足が問題視されている。
• 🚀 電池の寿命を延ばすことでリソースの節約が図られ、第二ライフの活用が提案されている。
• ⏱️ 保証期間は現在、企業によって推定されており、実際の電池寿命は保証期間より短い場合がある。
• 🔍 電池の内部状態は複雑な電化学系であるため、直接評価が困難だが、電圧、電流、温度などの電気的量は簡単に測定可能である。
• 💡 BMS（バッテリー管理システム）から外部に流出するデータは、電池の老化や安全対策、第二ライフの活用、運用戦略の最適化に役立つ。
• 🛠️ 製造工程のばらつきや電池セルの多様性は、データのイントリンシックなばらつきを生み出す。
• 🌐 大量の電池セルが集まってシステムを形成するため、スケールの問題と製造工程の課題が存在する。
• 🔎 データ分析を通じて、電池の現在の状態推定、老化要因の分析、将来の老化予測が可能になり、安全性の向上や運用の最適化が期待される。

Q & A

AIとエネルギー蓄積、そしてバッテリーの予測可能性についての講演の主題は何ですか？

講演の主題は、AIを利用してエネルギー蓄積とバッテリーの予測可能性を高めることで、より安全で効率的なバッテリーシステムを実現することです。

なぜ、気候変動に対処するためにはバッテリーが重要なのでしょうか？

気候変動に対処するためには、エネルギー移行が不可欠であり、再生可能エネルギーの割合が増えると、その多くが間欠性のある源であるため、エネルギーの蓄積が不可欠になります。

リチウムイオンバッテリー蓄積システムが特に重要な理由は何ですか？

リチウムイオンバッテリー蓄積システムは、技術的最前線であり、住宅、移動性、産業など多様な分野で応用が見込まれています。

バッテリーシステムが生成するデータはどのように役立つか説明してください。

バッテリーシステムが生成するデータは、安全アラートの生成、バッテリー寿命の推定、保証条件の自動チェックなどに役立ちます。

バッテリーの使用において直面している課題は何ですか？

リソースの大量消費、材料不足、バッテリー寿命の予測不確実性、および市場での保証期間と実際の寿命の不一致が課題です。

バッテリーのリソースを節約するためにどのようなアプローチが提案されていますか？

既存のバッテリーシステムの寿命を延ばすことでリソースを節約し、バッテリーの2次使用を有効に活用することでリソースを再利用することが提案されています。

バッテリーシステムのデータはどのようにしてスケールアップに対処する必要がありますか？

バッテリーシステムは多くのセルから構成され、製造過程でのばらつきや内部状態の不明了さから、スケールアップに伴うデータの多様性と複雑さを対処する必要があります。

バッテリーの内部状態を直接測定できない理由は何ですか？

バッテリーは高度に複雑な電気化学システムであり、内部状態を直接測定することは困難であるため、電圧、電流、温度などの外部から測定可能な電力量を利用して推定する必要があります。

AIを用いてバッテリーの現在の状態を推定することはなぜ重要ですか？

AIを用いてバッテリーの現在の状態を推定することは、バッテリーの老化の原因を分析し、将来の老化予測や安全な使用、2次使用の有効化、最適化された運用戦略につながるため重要です。

講演者はなぜ質問に答えることで終了するのか説明してください。

講演者はスクリプトの内容を要約し、5分間のプレゼンテーションでできる限り情報を提供した後、聴衆からの質問に答えることで、より深い理解や視点を提供する機会を提供しています。

Outlines

00:00

🔋 AIとエネルギー貯蔵の未来

AIとエネルギー貯蔵の重要性についての紹介。講演者は、エネルギーシステムから得られるデータを使用して、バッテリーの予測を行うバッテリーインテリジェンス企業について説明します。再生可能エネルギーの増加に伴い、エネルギーの断続性が問題となり、リチウムイオンバッテリーのようなエネルギー貯蔵システムが重要な役割を果たします。これらのシステムから得られるデータは、安全性の警告やバッテリー寿命の予測、保証条件の確認などに利用されます。

05:01

⚡ バッテリー技術の課題と持続可能性

バッテリー技術の課題に焦点を当て、特にリチウム産業における資源不足とバッテリー寿命の管理の重要性を強調します。既存のバッテリーの寿命を延ばし、二次使用を可能にすることが、持続可能性の鍵とされています。また、保証期間が予測に基づいて設定されていることが多く、バッテリーが早期に故障する可能性があるため、さらに多くの資源が必要になる可能性があるという問題も指摘されています。

🔍 バッテリーシステムの複雑性とデータの課題

バッテリーシステムが多数のセルから成り立っており、製造時のばらつきや内部状態の不確実性が課題となっている点について説明します。特に、電圧、電流、温度といった容易に測定可能なデータのみで、バッテリーの寿命や劣化を予測する方法が求められています。これにより、バッテリーの安全な使用やリスク低減が可能になります。

🔧 バッテリーシステムの活用と今後の展望

データを活用してバッテリーの現在の状態を推定し、劣化の原因や今後の発展を予測する技術について説明します。これにより、バッテリーのセカンドライフの活用や運用戦略の最適化が可能になります。また、安全性の向上や事故リスクの低減にも寄与することが期待されています。最後に、講演者は短い発表を締めくくり、質疑応答を受け付ける準備ができていることを表明します。

Keywords

💡AI

AIとは、人工知能の略で、人間のように思考や判断能力を持つコンピューターシステムのことを指します。このビデオでは、AIがエネルギー蓄積とバッテリの予測性にどのように役立つかを探求しています。例えば、AIはエネルギーシステムから得られたデータを用いて、バッテリの様々な予測を行うことができます。

💡エネルギー蓄積

エネルギー蓄積は、電気エネルギーを他の形に変換して後で使用できるように保管するプロセスです。ビデオでは、再生可能エネルギーの増加に伴い、蓄積が不可欠であると強調されています。特に、太陽光や風力などの間欠性のあるエネルギー源が増えると、エネルギー蓄積システムがそのバッファとして役立ちます。

💡リチウムイオンバッテリー

リチウムイオンバッテリーは、電気自動車や携帯電話などに広く使用されているエネルギー密度が高く、長寿命のバッテリーです。ビデオでは、このタイプのバッテリーがエネルギー蓄積システムの主要な技術として取り上げられており、その予測性や安全性の向上が議論されています。

💡バッテリ管理システム

バッテリ管理システム（BMS）は、バッテリーの安全を確保し、最適なパフォーマンスを維持するために使用されるシステムです。ビデオでは、BMSが電圧、電流、温度などの電気量を測定し、これらのデータを外部から分析可能であることが示されています。

💡予測性

予測性とは、将来の出来事を事前に推測する能力を指します。ビデオでは、AIを用いてバッテリの老化や寿命を予測し、安全上の警告や最適な運用戦略を提供する可能性について説明されています。

💡リソース不足

リソース不足は、特定の素材やエネルギーが不足している状態を指します。ビデオでは、リチウム業界における素材の不足が問題視されており、既存のバッテリシステムの寿命を延ばすことでリソースを節約する必要があると述べています。

💡セカンドライフ

セカンドライフとは、使用済みのバッテリを再利用することを指します。ビデオでは、バッテリを一度使い終わったら廃棄するのではなく、別の用途に再利用することでリソースを節約し、環境に優しい解決策を提供するアイデアが提案されています。

💡製造のばらつき

製造のばらつきとは、同じロット番号のバッテリでも製造過程の些細な違いにより、寿命や性能にばらつきが生じることを指します。ビデオでは、このばらつきがバッテリデータの内部状態の予測や管理に課題をもたらすことが示されています。

💡内部状態

内部状態とは、バッテリの内部の化学的または物理的な状態を指します。ビデオでは、これらの状態は通常不明であり、複雑な電化学システムであるため直接測定が困難であると説明されています。

💡データ分析

データ分析とは、大量のデータを収集し、分析して有用な情報を引き出すプロセスです。ビデオでは、バッテリから得られたデータがどのように分析され、バッテリの安全性や運用戦略の最適化に役立つかが議論されています。

Highlights

AI and energy storage are key for making batteries predictable.

Akira, a battery intelligence company, uses data from energy systems for predictions.

Climate change necessitates energy transition, leading to increased renewable and intermittent energy sources.

Battery storage systems are crucial for buffering intermittent renewable energy.

Lithium-ion batteries play a significant role in energy storage.

Batteries find applications in residential, mobility, and industrial sectors.

Continuous data generation from battery systems can provide valuable insights.

Data monitoring can generate safety alerts and estimate battery life and warranty conditions.

Material shortage in the lithium industry is a pressing issue.

Proper battery management can extend lifetime and enable second-life use.

Warranty times are often overestimated, leading to market lags and resource strain.

Battery storage systems consist of many cells, introducing scale and variability challenges.

Manufacturing deviations result in intrinsic variability in battery life expectancy.

Internal states of batteries are usually unknown due to their complex nature.

Accessible electrical quantities like voltage, current, and temperature are key for battery analysis.

Data analysis can estimate the current state and aging of batteries.

Understanding battery aging can lead to safer use and optimized operational strategies.

The speaker is open for questions after summarizing the key points in five minutes.

Transcripts

welcome everyone um

and thank you for the nice introduction

the topic that i will talk about today

is ai and energy storage and making

batteries predictable and akira as

mentioned before is a battery

intelligence company that means we

use data provided by energy systems to

make predictions about various things

but i will get into this in this in a

moment

so

let's start off

um why batteries i mean we talked about

climate change already before and

climate change always means energy

transition and energy transition means

more renewable energies and whenever we

have more renewable energy sources we

also have more intermittent sources and

whenever we have more intermittent

sources we need some sort of storage to

buffer for that and usually one

state-of-the-art technology is battery

storage systems in here and there in

particular lithium-ion battery storage

and um

so these will play a major role in here

and as already mentioned before

they find various applications so this

can be a residential this can be in

mobility this can be in industry similar

to what johannes actually introduced in

in the building sector

and all these battery systems

continuously generate data that can be

collected and harvested and then turned

into useful insights and what but what

can these insights be these insights or

this continuous monitoring

could be used for example to generate

safety alerts or to estimate the end of

life of a battery system or also to

automatically check the warranty

conditions of a system

and what are the challenges that are

coming with batteries um there are

various challenges about this but i

would like to break it down into two uh

one on the is you can see right above my

head here that the curve is going

steeply up so we are consuming a lot of

resources here

um especially in the lithium industry

material shortage is already a problem

so saving resources is

a very high

need here and for that for example we

can extend the lifetime of existing

battery systems by managing the pro them

properly and also enabling second life's

use so we don't use a battery once and

then just dispose of it afterwards but

we find an applicable uh second use

scenario for it the second one is um

that quite quite often the uh the

warranty times right now are more or

less estimated by companies so even if

they sell it like now whatever

conditions they give here for like five

ten years the battery might break after

three years already and then suddenly we

create a massive lag at the market where

we need even more resources than we

already know would need with

an extending growth here

so this is challenges on the battery

side of things

and

what is what are the challenges on the

data side and the data side we have the

problem that whenever i talk about

battery storage systems right now i say

systems because

they consist out of many many cells so

we imagine those little aa guys um in a

little bit bigger those are the industry

standards and you put these in bigger

numbers together then they are called

modules and packs and in the end they

make up battery systems

and this brings the problem of scale

because there's lots and lots and lots

of battery sales involved here

and the manufacturing of those battery

cells comes with

proper challenges as well because the

manufacturing

slightly deviates even though the

manufacturing skills have improved a lot

but even batteries from the same

lot number still vary in

their life expectation therefore we have

the intrinsic variability of the data

coming from those batteries

additionally

the internal states of the batteries are

usually unknown because they are highly

complex electrochemical systems we

cannot directly assess the quantities

that we would like to know

but uh so now that we know what we don't

know what do we know

um we are the only thing that is easily

accessible of a battery storage system

are usually electrical quantities like

the voltage

like the current and like the

temperature these three are continuously

measured by the battery management

system or bms

and this can easily be sourced from the

outside as well and can be analyzed by

for example battery experts

and what are the potential uses here now

we know okay we have a tremendous amount

of data

and there are actually many many things

that we can do with this uh

so first we record the data as set

before

and then we can do uh the so-called now

casting which means we estimate the

current state of a battery depending on

the um

the quantities that we can access from

the outside so we only measure the

voltage and the current and the

temperature but we can still also

estimate okay how old or how much did it

age in the meanwhile

now after knowing the the internal age

of a battery we can also start to

analyze what are the causes for the

aging how is it going to develop over

over time and how can we predict how

this is going to develop into the future

this also leads to further application

like safer use of battery systems as

well as reduced safety hazards

um

the enabling of second life applications

and optimized operational strategies

and this is a very rough cut up now but

this is all i can deliver in five

minutes but i'm very happy for questions

right now

and thank you very much

you