Первые результаты деятельности по созданию технологической базы для энергоперехода и развития электротранспорта в России были представлены на III Международном форуме AMTExpo
Так, в декабре 2025 года введена в опытно-промышленную эксплуатацию (ОПЭ) гигафабрика полного цикла в г. Неман, Калининградской области. В 2026 году планируется вывод Калининградской фабрики в промышленную эксплуатацию и запуск аналогичного производства в Новой Москве (пос. Красная Пахра) в промышленную эксплуатацию, без периода ОПЭ. Общая площадь двух заводов составит более 44 га. Их совокупная проектная мощность составит 8 ГВт·ч в год, что в сумме позволит производить до 100 000 тяговых батарей в год для электромобилей. Производства оснащены современными роботизированными линиями, соответствующими мировому уровню.
«Наша инженерная философия построена на принципе глубокой интеграции безопасности на всех этапах – от химического состава ячейки и производства самих активных масс, до архитектуры системы BMS. Универсальная платформа нашей батареи позволяет создавать адаптивные решения для разных видов транспорта и стационарных систем, что подтверждается комплексом из более чем 100 испытаний на каждый компонент. Это обеспечивает не только высочайшую надёжность, но и экономическую эффективность для наших заказчиков», – прокомментировал главный конструктор ООО «РЭНЕРА» Глеб Тагиров.
Особое внимание компания уделяет безопасности, реализуя системный подход, включающий пять уровней защиты – от выбора материалов и конструктивных решений на уровне ячейки и батареи до многоуровневой системы мониторинга и интеллектуальных алгоритмов BMS. Вся продукция проходит строгие испытания на механические, климатические и электрические воздействия в соответствии с международными и российскими стандартами.
Для продления жизненного цикла накопителей, а также обеспечения повышенного уровня безопасности эксплуатации литийионных батарей, компания развивает комплексную сервисную модель с применением телеметрии, онлайн-аналитики данных на базе IoT-архитектуры и методов искусственного интеллекта для прогнозирования состояния батарей и оптимизации их эксплуатации.
