中國儲(chǔ)能網(wǎng)訊：
1 研究背景
儲(chǔ)能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)削峰填谷、調(diào)峰調(diào)頻、緩解電網(wǎng)阻塞和增強(qiáng)消納能力，成為新型電力系統(tǒng)的關(guān)鍵支撐技術(shù)，按照儲(chǔ)能方式可以分為機(jī)械、化學(xué)、電磁和電化學(xué)等多種。其中，電化學(xué)儲(chǔ)能主要指以二次電池為載體的儲(chǔ)能技術(shù)，具備高能量密度、快響應(yīng)速度和高循環(huán)效率等優(yōu)勢(shì)，同時(shí)模塊化結(jié)構(gòu)使其能夠依據(jù)需求靈活配置，不受外界條件限制，是近年來大力發(fā)展的重要儲(chǔ)能方案之一。
2 論文解決問題及意義
電化學(xué)儲(chǔ)能系統(tǒng)安全運(yùn)行面臨諸多挑戰(zhàn)。極端工況下，電池易發(fā)生熱失控，引發(fā)安全事故；大規(guī)模儲(chǔ)能系統(tǒng)因密集排布、不一致性及系統(tǒng)密閉性等因素，進(jìn)一步加劇了熱失控風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，系統(tǒng)電壓等級(jí)提升引起的絕緣失效等問題，對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性造成進(jìn)一步的威脅。近年來，儲(chǔ)能電站安全事故頻發(fā)時(shí)發(fā)，凸顯故障監(jiān)測(cè)與診斷研究的重要性。本文總結(jié)了電化學(xué)儲(chǔ)能系統(tǒng)的典型故障特征和在線監(jiān)測(cè)方法，探討了多維傳感技術(shù)的可行性，梳理了基于模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的診斷方法及其面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，為儲(chǔ)能系統(tǒng)的安全性與可靠性研究、多故障耦合診斷和復(fù)雜工況下模型優(yōu)化等難題提供參考。
3 論文重點(diǎn)內(nèi)容
1）電化學(xué)儲(chǔ)能系統(tǒng)典型故障分析。
電化學(xué)儲(chǔ)能系統(tǒng)的主要故障包括過充/過放、電池短路、熱失控和絕緣故障等。過充/過放會(huì)導(dǎo)致鋰枝晶生長、銅枝晶沉積及熱失控，表現(xiàn)為電壓、溫度異常及氣體釋放。短路分為內(nèi)外短路，外短路表現(xiàn)為電流驟增和熱遲滯，內(nèi)短路則因觸發(fā)因素和位置不同分為危害較小的軟性和易致熱失控的硬性短路。熱失控由電濫用、機(jī)械損傷或熱濫用引發(fā)，通過連鎖反應(yīng)快速傳播，表現(xiàn)為電壓驟降、溫度劇增及高溫氣體釋放。絕緣故障因高電壓、濕度或電解液泄漏導(dǎo)致，易引發(fā)爬電、局部放電及接地問題，最終可能引起熱失控和系統(tǒng)失效。多種故障間存在耦合效應(yīng)，而電池類型、封裝形式、荷電程度、健康狀態(tài)、充放電循環(huán)特性及環(huán)境溫度等因素差異，進(jìn)一步影響其故障響應(yīng)特性。針對(duì)性監(jiān)測(cè)和有效抑制故障演變對(duì)系統(tǒng)安全至關(guān)重要。
2）電化學(xué)儲(chǔ)能系統(tǒng)故障監(jiān)測(cè)與多維傳感。
電化學(xué)儲(chǔ)能系統(tǒng)通過多層級(jí)管理架構(gòu)監(jiān)測(cè)表面溫度、電壓和電流等狀態(tài)變量，評(píng)估運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)故障辨識(shí)。隨著原位在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展，光纖和薄膜傳感方式在系統(tǒng)故障監(jiān)測(cè)中備受關(guān)注，一般分為非接觸式和接觸式。圖1為根據(jù)儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行過程中多種狀態(tài)量響應(yīng)特性的原位監(jiān)測(cè)方法。
電化學(xué)儲(chǔ)能系統(tǒng)規(guī)模擴(kuò)大導(dǎo)致拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜化，需合理設(shè)計(jì)傳感器配置，并設(shè)計(jì)布線方式，實(shí)現(xiàn)狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與故障感知。復(fù)雜工況下，多傳感信號(hào)融合有助于精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)故障。研究表明，新型智能電池系統(tǒng)通過多維傳感與數(shù)字化技術(shù)提升監(jiān)測(cè)效率，為大規(guī)模儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行優(yōu)化提供重要參考。
圖1 原位監(jiān)測(cè)方法
3）電化學(xué)儲(chǔ)能系統(tǒng)的故障診斷與辨識(shí)方法。
目前，漸變性故障診斷已有大量研究，如SOC和SOH評(píng)估、剩余壽命預(yù)測(cè)等。但是針對(duì)過充電、短路等突發(fā)性故障的研究較少，且辨識(shí)難度加大，但允許預(yù)警時(shí)間短，是亟需解決的關(guān)鍵問題。
表1梳理了一些電化學(xué)儲(chǔ)能系統(tǒng)的突發(fā)性故障診斷研究，主要分為基于模型和非模型兩大類?；谀Ｐ偷姆椒ㄒ蕾囅到y(tǒng)模型和故障模型間的殘差信號(hào)，通過電化學(xué)模型、熱模型或等效電路模型進(jìn)行狀態(tài)評(píng)估和參數(shù)辨識(shí)，但其診斷精度受模型參數(shù)和環(huán)境變化影響較大。非模型方法包括知識(shí)驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，利用經(jīng)驗(yàn)或歷史數(shù)據(jù)評(píng)估系統(tǒng)狀態(tài)，適用于多故障耦合機(jī)制，但對(duì)數(shù)據(jù)量要求高且易受噪聲干擾。多種診斷方法的融合，如模型方法與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合，可提升故障診斷的魯棒性和精確度，但如何在復(fù)雜工況下實(shí)現(xiàn)多故障聯(lián)合診斷仍是關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
表1 電化學(xué)儲(chǔ)能系統(tǒng)故障診斷方法應(yīng)用舉例
4 結(jié)論
1）關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
大規(guī)模電化學(xué)儲(chǔ)能系統(tǒng)故障監(jiān)測(cè)面臨多維傳感優(yōu)化布置、復(fù)雜工況建模和多故障聯(lián)合診斷等多項(xiàng)挑戰(zhàn)。首先，傳感器內(nèi)嵌與陣列優(yōu)化布置仍需解決抗干擾、可靠性和高效布置等難題，同時(shí)多信號(hào)解耦方法有待提升。其次，現(xiàn)有建模方法難以準(zhǔn)確描述復(fù)雜工況下的實(shí)時(shí)和動(dòng)態(tài)狀態(tài)，未充分考慮環(huán)境溫度、老化等因素對(duì)診斷結(jié)果的影響，閾值設(shè)定規(guī)則缺乏自適應(yīng)性，難以平衡誤檢與漏檢問題。此外，多故障聯(lián)合診斷研究不足，故障間復(fù)雜耦合機(jī)制尚未明確，難以精準(zhǔn)隔離和識(shí)別不同故障特征，特別是在多故障并發(fā)情況下，易導(dǎo)致狀態(tài)誤判與策略執(zhí)行錯(cuò)誤。解決這些問題對(duì)系統(tǒng)智能化與可靠性至關(guān)重要。
2）未來發(fā)展方向。
物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等數(shù)字化技術(shù)為大規(guī)模電化學(xué)儲(chǔ)能系統(tǒng)的故障監(jiān)測(cè)與診斷提供重要機(jī)遇。一是推動(dòng)智能感知技術(shù)與多源數(shù)據(jù)融合，構(gòu)建全息模型，實(shí)現(xiàn)多維傳感優(yōu)化布置。二是結(jié)合多物理場(chǎng)模型，研究復(fù)雜環(huán)境與工況下儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行特性和失效機(jī)理，揭示多因素耦合作用下的故障演變規(guī)律。三是利用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)提高故障預(yù)測(cè)與診斷效率，研究多故障聯(lián)合診斷算法，探索故障模式與運(yùn)行變量間的關(guān)聯(lián)機(jī)理，增強(qiáng)診斷精度與可靠性。
