DNV GL集团材料研究项目（Materials Research Programme）新一期的意见书中，对材料的最新发展进行了审视，表明有必要对可再生能源系统所用的新型材料建立长期可靠性。

二、三年来，大家普遍关注于成本和效率，而可再生能源所用材料的耐久性和可靠性的关键参数却得到较少关注。通过新方法和预测建模工具进行长期性能评估可以弥补这一缺陷。

继里程碑式的《巴黎气候协议》之后，全世界都在期待未来十年及以后，能源结构中的风能和太阳能能够快速提升。DNV GL认为，只有材料得到同步发展，这一切才有可能，包括：

•      光伏发电中的半导体替代材料(如卤钙钛矿)，

•      光伏组件新型涂层、材料以及聚光太阳能发电（CSP）和热能存储恶劣条件下的涂层，

•      风轮机叶片的混合加强，

•      无齿轮直驱式风轮机的价廉永磁体，

•      能源存储系统一系列的新型化学物质电池。

这些商业出售的任何一种新型材料，不应该只作为现有材料价廉物美的替代品，也必须长期可用，具有可靠性。

“可以在可用性、成本和性能之间权衡取舍，但任何情况下，对能源行业使用的材料来说，长期可靠性是一项关键要求”，DNV GL研究创新部研究员及意见书主要作者刘操（音）说。

材料可靠性主要是研究在长期过程中退化的功能，很难在营运状态下模拟，在系统测试中通常也很难充分评估。更具体地说，DNV GL提供了以下见解：

1. 单凭平均退化率不足以衡量长期性能

2. 寿命评估只有合格试验是不充分的

3. 加速的实验室进行的测试可能不会揭示所有的退化机制

4. 实时监控是宝贵的，但单凭实时监控是无法预测寿命的

为应对这些挑战，DNV GL提出了以下建议：

•      配合经验模型，从最根本上去理解退化过程。

•      把丰富的、日益全面的传感器数据转化为预测模型。DNV GL的BatteryXT就是一个预测工具范例，它基于充分的历史数据和统计分析，估算电池的性能和寿命。

•      利用贝叶斯网络法，把与材料性能和退化相关的各种知识来源汇集一体。例如，贝叶斯网络模型MARVTM已经能够汇集管路风险评估的各种数据。类似的方法也可应用于可再生能源和能源存储系统的风险评估。