日前，獨立電池分析公司ACCURE發布《2025年儲能系統健康性能報告》。據稱，這是對全球100多個電網規模電池儲能系統運行數據開展的首次全面分析，覆蓋總容量達18+GWh。報告結論包括：

19%的電池組件存在直接減少運營收入問題；

一流系統的循環充放效率高于88%；

大多數項目超配15%到25%的容量；

僅有83%項目在現場驗收測試中達到或超過額定容量；

磷酸鐵鋰儲能系統SOC估算誤差達到±15%的情況較為常見；

20%系統僅能收集低質量數據，損害系統可靠性和資產價值。

該報告在保護客戶機密的基礎上，為確保結果無法追溯到單個項目，每項分析都是在略有不同的30-60個站點的子單元上進行的。評估在2025年6月1日至2025年9月1日期間進行。數據庫涵蓋超過18GWh的電池容量，分析重點針對100個商業運營電池儲能站點，其中僅包含銘牌容量高于10MWh的系統，超過一半項目的系統容量超過100MWh。

報告要點：

運營風險的規模，從停機事件到荷電狀態估算錯誤

實際循環充放電效率的新興趨勢以及可現實設定的目標

當前電池儲能系統超配的差異性及其根本影響

調試期間的資產性能——根據進度遵守情況以及達到或超過銘牌容量的能力進行衡量

數據收集和監測的最佳實踐，以提高可靠性和長期資產價值

洞察結論一丨19%的電池組件存在直接減少運營收入問題

即使儲能技術不斷成熟，非計劃停機和性能不達標仍然是收入預測中反復出現的風險。在本分析中，“電池組件”指的是構成儲能系統的完整硬件堆?！獜碾姵仉娦尽⒛K、機架到逆變器、電池管理系統和輔助安全設備。

我們過去三個月的分析顯示，81% 的儲能系統組件運行無重大問題。然而，近五分之一的組件 (19%) 表現出對系統性能有直接影響的故障或警告——進而影響收入生成。此外，一些觀察到的問題如果得不到解決，可能會加速電池老化，隨著時間的推移加劇運營和財務后果。

為了更好地理解這些運營挑戰，我們將觀察到的問題分為四類，突出顯示性能和收入風險最常出現的來源：跳閘事件、中度失衡、嚴重失衡和安全警報。

跳閘事件 (6%) 發生在組件自動關閉以防止損壞時。雖然這些保護措施是必要的，但頻繁跳閘通常表明存在潛在問題，如設計缺陷、生產質量缺陷、控制設置錯誤配置、過熱或不平衡。跳閘組件（如電池簇或逆變器）對整體系統性能的影響很大程度上取決于站點的拓撲結構。在某些配置中，單個組件故障可能導致系統的大部分停止運行，這會立即限制站點在能源市場中賺取收入的潛力。

中度失衡 (5%)，即偏差在 5% 到 10% 之間，在大約 5% 的電池簇或模組中發現，表明整個系統性能不均勻。這種不平衡直接降低了可用能量容量和收入潛力，如果不加以糾正，還會增加電池加速退化的風險。隨著行業轉向基于 LFP 的電池電芯，由于其開路電壓曲線的平坦性，失衡變得更加普遍。

嚴重失衡 (4%)，即超過 10% 的偏差，是逐漸形成的，與中度狀況的區別并非嚴格的界限。然而，我們的現場經驗表明，一旦偏差超過 10%，即使是最不干涉的運營商也認識到需要干預。重要的是，嚴重失衡在制造商和用例之間的分布并不均勻。在此階段，糾正措施至關重要——不僅是為了恢復損失的容量和收入，也是為了減輕電池加速退化的高風險。

安全警報 (4%) 指示可能損害設備完整性或（盡管很少）對人員構成風險的情況。雖然許多警報在設計上是預防性的，但反復發生的情況不應被忽視。任何與安全相關的狀況遲早會表現為性能問題，例如觸發機架跳閘。因此，及時處理警報有助于防止升級為更嚴重的安全問題和不必要的性能損失。

這些問題對運營和財務的影響可能是巨大的。單個機架跳閘可能孤立地影響很小，但整個組合中反復出現的停機很快就會轉化為可用性降低、市場收入損失，有時還會導致合同罰款。對于投資者來說，反復出現的故障不僅侵蝕近期回報，還削弱了對長期資產性能和運營商紀律的信心。

總體而言，我們數據庫中的大多數系統都表現出堅實的可靠性。然而，分析也突出了原始設備制造商 (OEM) 之間的明顯差異：一些表現出堅實的性能，而另一些則繼續表現出顯著的差距。運行這些資產的所有者和運營商可以通過及早識別模式（無論是跳閘組件、失衡還是反復出現的安全警報）并在小問題級聯成長期停機和加速老化之前進行干預，來大幅改善他們的狀況。

關鍵要點

大多數系統運行可靠，但 19% 的組件在過去三個月中表現出一些運營問題。

跳閘組件和失衡直接降低可用性和收入，同時也會增加退化風險。

安全警報，雖然通常是預防性的，但需要迅速調查以防止升級。

洞察結論二丨一流系統的循環效率高于88%

效率決定了儲能系統最終能提供多少價值。往返效率 (RTE) 在并網點 (POI) 電表處比較充電和放電能量，考慮了電池、逆變器、變壓器、電纜、冷卻和輔助負載技術上不可避免的損失。

在整個行業中，大多數系統的運行往返效率高于 85%。持續達到 88% 或更高的項目可被視為一流水平。相比之下，RTE 低于 85% 表明有改進空間，而任何在壽命初期低于 83% 的情況都預示著需要立即關注。

效率決定了儲能系統最終能提供多少價值。即使是小的百分比損失，在電網規模下也可能轉化為重大的收入影響。

圖 2：運行系統中往返效率 (RTE) 的分布。

即使 RTE 的小幅下降也具有重要意義。與基線相比僅降低一個百分點可能看起來很小，但在電網規模和在項目的整個生命周期內，它可能轉化為數百萬美元的收入損失。對于一個200MWh的資產，RTE下降一個百分點可以使內部收益率降低約1%，并將投資回收期延長最多一年。對于資產管理人來說，效率趨勢是判斷系統是否按預期交付的快速試金石。

性能不佳的常見驅動因素包括過度的輔助消耗（尤其是在極端溫度下）、次優的逆變器或控制設置，以及在降額功率或淺放電深度下運行。重要的是，許多這些問題可以被識別和糾正。

關鍵要點

RTE 超過88%是一流水平。

下降2-3%可能抹去數百萬收入。

效率損失通?？勺匪莸娇杉m正的原因。

洞察結論三丨大多數項目超配15%到25%的容量

超配是電池儲能項目設計的一個標準特征。通過安裝比要求更多的容量，運營商可以避免性能不佳的罰款，并保持一個裕度，以幫助他們管理退化、性能問題和其他意外情況。

數據顯示，當今在線的大多數電池項目超配了15-25%。較小的站點 (<50 MWh) 通常超過該范圍，有時達到30-35%，而大型站點通常平均在20%左右。低于10%的超配提供的保護很少，而超過30%的超配則可能將資本束縛在未充分利用的設備中。

同樣重要的是要注意，超配不能替代增容。雖然它提供了針對不準確老化預測的初始保障，但大多數項目仍然計劃進行容量增容，并在項目生命周期的后期階段為添加新設備制定專門的時間表。

圖 3：項目超配水平的分布

這種設計選擇反映了經驗教訓。許多早期電池項目低估了所需的裕度，迫使運營商在后期建設中增加超配以避免中期短缺。如今，15-25% 的標準代表了可靠性和成本效率之間的平衡。因為這種方法占用了大量資金，我們預計會出現逐漸下降的趨勢——這既是由于系統成熟度和質量的提高，也是由于運營商通過持續監測和優化維護來管理性能的能力不斷增強。

對于資產管理人來說，含義很明確：超配可以防范合同風險，但過度的超配可能通過將資本鎖定在未充分利用的容量上來侵蝕回報。

關鍵要點

<10% 超配：早期短缺的高風險。

25% 超配：檢查是否存在未充分利用的容量，并確認額外的裕度有助于增加收入。

與增容戰略保持一致：確保超配支持而非取代系統生命周期內計劃的容量增加。

洞察結論四丨僅不到85%的項目銘牌容量在現場驗收測試 (SAT) 中達標

現場驗收測試 (SAT) 是項目生命周期中的第一個主要性能檢查點，驗證系統是否能交付其合同容量。原則上，每個系統都應在 SAT 時達到銘牌容量——然而在實踐中，并非所有系統都能做到。在整個行業中，只有 83% 的項目達到或超過銘牌義務來通過此測試。大多數集中在高于銘牌 0-10% 的范圍內，少數表現顯著優異（高達 25% 以上），17% 的項目未達標，迫使運營商增加容量或調整市場預期。

近五分之一的項目未能在 SAT 時達到其目標容量輸出，對于一個合同上可靠性至關重要的行業來說，這是非常顯著的。同時，一個僅因為超配 30% 而達到銘牌容量的項目，與一個以適度裕度通過測試的項目相比，風險狀況截然不同。SAT 結果也可能被“修飾”以確保通過，而不保證長期可持續性。

未能達到目標容量對合同要求的可靠性水平有影響。

圖 4：現場驗收測試 (SAT) 時相對于銘牌容量的性能表現（百分比）。

例如，我們見過公司在測試期間暫時放寬電池管理系統 (BMS) 的限制，或使用暫停時間進行非計劃平衡后再繼續測試。在調試期間使用分析可以 uncover 這種“測試修飾”，并讓供應商對商定的規格負責。

對于資產管理人來說，教訓是不要只看通過/失敗的二元結果。解釋 SAT 性能需要提出以下問題：

超配對 SAT 結果有多大貢獻？

測試是否在現實和可持續的運行條件下進行？

交付容量與安裝容量相比如何？

關鍵要點

83% 的項目在 SAT 時達到或超過銘牌容量。

超配水平決定了應如何解釋結果。

SAT 合規并不總是等于可靠的長期性能。

2025 年儲能系統健康與性能報告 | 11

洞察結論五丨低于兩個月的調試延遲是可行的——但長達九個月的延遲也同樣常見

調試延遲是電池儲能項目經常遇到的障礙。盡管系統在技術上通常已準備好運行，但由于關鍵驗收要求仍未滿足，計劃的商業運營日期 (COD) 可能會一周又一周地推遲。這些延遲會推遲收入、增加成本，并且如果處理不當，甚至可能在資產開始產生回報之前就危及電池健康。

數據顯示，51%的項目面臨1-2 個月的延遲，突顯了按時交付是罕見的，盡管短時間延遲是現實的。然而，另一半的項目遇到了更大的挫折：異常項目可能延遲 8 個月或更長時間。

即使是短暫的延遲也很重要。每推遲一個月都會降低收入確定性，增加融資成本，并strained與貸方和承購方的關系。對于資產管理人來說，關鍵是假設存在某種程度的延遲并積極管理它：在模型中建立進度緩沖，要求透明的報告，并在風險出現時盡早升級。

COD的延遲會推遲收入、增加成本，并可能影響電池健康。

圖 5：項目調試延遲的分布

延遲的原因很少是單純技術性的。常見原因包括：

許可審批延遲：環境或地方當局的審查可能落后于施工進度。

供應鏈中斷：關鍵部件（如開關設備、變壓器）的延遲到貨會停滯調試序列。

承包商或人員限制：勞動力短缺可能推遲最終集成或驗收測試。這在指數級增長的行業中尤其相關——有時，從事其第一個 BESS 項目的新員工會犯導致延遲的錯誤。

冗長的談判：關于保修、性能保證或測試協議的爭議通常會延長 COD 簽署。

強大的調試紀律——監控關鍵路徑里程碑、壓力測試進度表并使所有對應方保持一致——是抵御延遲帶來的財務和運營影響的最佳防御手段。

關鍵要點

現實延遲 (1–2 個月)：常見，通?？赏ㄟ^應急計劃管理。

延長延遲 (3–6 個月)：反映了運輸、安裝、調試或許可方面的復合問題。

嚴重延遲 (7 個月或以上)：結構性危險信號，可能改變財務結果和合同義務。

洞察結論六丨高于15%的荷電狀態估算誤差很常見

磷酸鐵鋰電池憑借其耐用性和成本優勢，正在主導新的電網規模項目。但它們也帶來了一個持續的挑戰：準確估算荷電狀態 (SOC)。

傳統的電池管理系統使用兩種方法：庫侖計數法和電壓法。庫侖計數法跟蹤電流流入和流出，但存在誤差累積問題?；陔妷旱男士梢约m正這種漂移，然而對于 LFP 電芯，平坦的開路電壓 (OCV) 曲線使得電壓成為電荷的 poor indicator (不良指標)。結果是普遍的不準確?，F場數據顯示，>15% 的 SOC 誤差很常見，一些異常值超過 40%。

現場數據顯示，使用傳統電池管理系統時，15%的SOC誤差很常見。這種不準確性直接影響調度決策、交易結果和收入潛力。

圖 6：一個 50MWH+ LFP 系統中的SOC估算誤差示例

對于運營商來說，此類誤差不僅僅是麻煩。調度和交易決策依賴于SOC。高估風險overselling電力并引發罰款，而低估則讓容量閑置，坦率地說，就是讓收入白白流失。為了對沖這些風險，許多運營商增加了寬泛的安全裕度，但這直接減少了可用容量和收入。

更先進的數據驅動方法正在提高準確性。通過將基于物理的建模與大規模參考數據集相結合，ACCURE的客戶可以將任何基于磷酸鐵鋰的電池儲能系統 SOC誤差降低到低至±2%。這種精確度允許更 tight 的裕度、更積極的交易和改進的資產利用率。

關鍵要點

磷酸鐵鋰系統中±15%的 SOC誤差很常見，異常值甚至高于40%。

保守的緩沖降低了風險但犧牲了收入。

先進方法可以將誤差削減至±2%，從而實現更可信的調度。

洞察結論七丨20%的電池系統在數據收集質量方面存在不足

電池分析的好壞取決于其背后的數據。有兩個維度最重要：可用性（數據捕獲的一致性）和分辨率（細節水平）。即使最高分辨率的數據，如果全天出現間隙，也會失去其價值。好消息是，這一信息正在引起共鳴。如今，超過80%的電池儲能系統提供了強大的數據可用性，并且這一趨勢正在持續改善。

僅有可用性只是一個起點。真正的戰略選擇在于粒度：數據在云中存儲的詳細程度。這一決定不僅決定了數據量、存儲需求和相關成本，還決定了運營商依賴的分析能力的力量和精度，以驅動性能。

行業中存在兩個常見的群體：那些使用低于5秒采樣（最常見的是1秒）的和那些傾向于分鐘級采樣的（圖 7）。兩種粒度都有可能提供可靠的結果，但每種都有其權衡。一秒數據對于詳細建模特別有用，例如SOC計算或電阻趨勢，而一分鐘數據，在大型數據集和計算能力的支持下，仍然可以為大多數固定式系統提供強有力的結果。

圖7： ACCURE 數據庫中數百個數據集的數據粒度分布

分辨率變得有限的情況是在極端情況下。每5-15分鐘記錄一次的數據——通常來自 EMS 流——可能適用于市場操作，但缺乏電池健康分析所需的保真度。在這些時間間隔下，短暫的事件是不可見的，效率指標變得扭曲，瞬態故障無法被檢測到。

電池數據的價值不僅取決于測量的頻率，還取決于實際到達云端的內容。雖然大多數電池管理系統在毫秒尺度上捕獲數據，但記錄的頻率和數據傳輸的方式對準確性有很大影響。一項內部研究比較了關鍵電池算法的不確定性，使用1秒數據作為基線（圖 8）。發現很清楚：5秒記錄的不確定性大約比60秒記錄少十倍。但研究也顯示了另一個重要的見解——即使數據粒度較低，如果向云端發送聚合平均值而不是原始快照，也可以實現有意義的改進。例如，60 秒平均值比10秒快照更準確。

圖 8：記錄方法對結果準確性的影響

記錄的頻率和數據傳輸的方式對準確性有很大影響。較低分辨率的數據可能扭曲指標、隱藏故障并延遲干預。

對于運營商來說，這有直接后果。差的分辨率或慢的采樣可能使效率顯得比實際低，延遲故障檢測，或完全錯過瞬態事件。然而，這并不是說更好的數據必須總是意味著更多的數據。智能聚合策略，例如在每個時間間隔記錄最小值、最大值和平均值，在保真度和存儲效率之間取得平衡。通過正確的選擇，運營商可以捕獲快速動態，而不會淹沒在不必要的數據量中。

結論

隨著儲能組合的增長和市場需求的增加，了解真實的電池性能不再是可選的。本報告中的洞察來自真實的現場數據，為了解全球儲能組合的實際運行情況提供了一個罕見的視角。

管理這些系統需要的不僅僅是直覺或制造商的指導。獨立的、基于數據的決策對于駕馭現代電池資產的復雜性至關重要。一個能夠分析不同化學物質、站點和運行條件性能的客觀合作伙伴，可確保決策基于證據而非假設。這種獨立性不僅加強了運營紀律，還有助于使投資者、運營商和承購方圍繞一個共享的、透明的系統健康視圖達成一致。