储能锂SSB蓄电池过充热失控早期诊断方法

2026-07-04 10:37:05

针对锂离子电池过充引发热失控前期阶段检测的挑战，本文提出一种根据格拉姆角和场与残差网络的储能锂离子电池过充热失控前期确诊办法。首要，经过收集磷酸铁锂 电池经过试验获取不同充电阶段的温度数据后，首要将其划分为若干时段，随后选用格拉米安角求和场编码将各时段数据转化为二维热力学图谱；最终运用残差网络从温度热力学图谱中提取特征，然后实现正常充电、过充热失控极前期及前期-中期阶段的三分类。试验结果表明，该分类器准确率可达97.7%，可以在过充后电池表面温度低于50°C时确诊其是否已发生热失控，并精准区分当时所在的过充热失控阶段。该确诊办法可为储能电站锂离子电池的安全监测与前期预警供给参考。

导言

随着光伏、风电等新能源发电比例的逐步提高，储能需求继续增长[[1], [2], [3]]。磷酸铁锂电池凭仗环保、高能量密度、长循环寿命等优势[4,5]，已在储能范畴得到广泛运用。但是锂离子电池（LIBs）热失控（TR）的安全问题仍是制约其运用的首要原因之一[6]。在这些事端中，绝大多数储能安全事件由过充引发[7,8]。一旦电池发生热失控，极易扳机火灾爆破等危险连锁事端，对储能系统构成严重影响。开发锂离子电池热失控前期确诊办法是当时储能安全范畴亟待攻克的难题[9]。
锂离子电池过充引发热失控的现有确诊办法一般根据电压、燃料费或单体温度等特征参数进行丈量[[10], [11], [12]]。在电压检测方面，Zhong等[13]对18650电池展开热失控试验，发现明显热失控预兆呈现前127至409秒区间会发生电压骤降现象。Jiang等[14]提出了一种根据状况表征办法的数据驱动型锂离子电池组热失控检测策略。选用归一化单体电压作为特征量计算电池组中各单体状况。Sun等[15]运用实时电池电压与温度数据的离散邻域距离和部分离群因子判断电池是否发生热失控（TR）。但电池箱内存在大量平行世界（AU）会抑制毛病电压信号，且当电压信号发生突变时，电池内部热失控已继续一段时间，仅依靠单一电压改变难以实现极前期预警。
在气体检测方面，Mateev [16]发现锂离子电池发生热失控（TR）时会发生CO、CO2、H2等气体。经过模拟CO气体泄漏的浓度分布，可定位气体传感器的安置位置，并据此进行热失控检测。Cai [17]在锂离子电池过充试验设备中安装了CO2气体传感器，以实现热失控的前期检测。Essl等[18]经过试验验证了运用气体传感器进行前期电池毛病确诊的可行性，但该办法高度依赖于毛病状况和电池资料。Fernandes等[19]对商用磷酸铁锂电池进行了过充试验，发现当电池表面温度到达53°C且电池荷电状况(SOC)到达120%时，可检测到燃料费生成。虽然根据燃料费的检测被以为能更早发现电池异常[10]，但该办法需要高精度传感器，而高精度传感器易受环境因素影响导致误报警。
电池热失控（TR）的直接诱因是内部温度上升，而温度改变可在更早阶段预示热失控现象。关于电池温度检测，现有办法首要包括嵌入式传感器[[20], [21], [22]]、外贴式传感器[23,24]以及红外检测技能。Gulsoy等学者[22]经过嵌入式Cr在商用圆柱型21,700锂电池的双孔陶瓷管中安置铝热电偶导线，经过试验测得电池内部与表面温度存在约4°C的温差。嵌入式传感器可以更精确地丈量电池工作温度。但是该传感器在受压时可能于多孔结构内部构成微裂纹，进而影响运行过程中的电化学反响。此外，嵌入技能对运用条件要求较高，一般仅适用于圆柱形电池，难以运用于方形储能锂离子电池。相比之下，表面温度检测技能更适用于储能场景的实际运用。目前，电池表面温度丈量可选用热电偶（TC）和光纤传感技能[[23], [24], [25]]。其中光纤传感技能中光纤布拉格光栅的传感点数量有限，空间分辨率存在局限性。光学频域反射技能克服了光纤布拉格光栅在解复用传感单元数量和空间分辨率方面的局限性，实现了分布式检测[26]。Yang等[27]对磷酸铁锂电池进行了TR试验，选用热电偶（TC）监测电池表面温度，并将50°C设为首要预警阈值。此外，红外热成像仪与热致变色液晶也能明晰观测电池表面的温度分布[11,25,28]。上述检测技能及根据光纤传感的计划均具有温度改变检测精度高、呼应快的优势，但存在成本过高的问题，难以适用于大规模储能商业化运用场景。
根据上述剖析，目前锂离子电池充电确诊研讨大多处于中前期阶段，针对更前期预警的相关研讨办法较少。为保证电池运用安全，本文将格拉米角和场（GASF）理论引入锂离子储能电池过充诱发热失控的确诊中，结合深度残差网络（ResNet）充分挖掘数据特征的优势，提出一种根据GASF-ResNet的过充热失控超前期预警办法。选用6Ah磷酸铁锂电池作为研讨目标，搭建了磷酸铁锂电池组过充试验渠道。选用K型热电偶（TC）作为温度传感器丈量电池表面温度，在不同工况下展开屡次过充试验并收集充电过程中的温度数据。选用GASF算法对时间序列数据进行编码，将一维时序数据转换为二维热力学图谱，在扩大温度改变特征的一起降低差错。结合ResNet算法挖掘并练习极前期温度改变特征，经过练习开发出锂电池过充电极的极前期热失控识别分类器，有效阻止热失控延伸，保证储能环境安全。