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随着当前电化学储能技术的广泛应用,电池储能电站的安全运维问题日渐突出。传统电池管理系统仅能获得各电池单体的电压、电流及温度,并且受限于硬件处理能力、数据传输带宽及延迟等条件,掌握海量电池单体储能系统的健康与安全运行状态成为关键技术难题。机器学习方法在锂离子电池运行状态预测领域的应用为储能电池系统安全管理创造了条件。针对锂离子电池安全管理需求,首先对锂离子电池滥用及热失控风险机理的相关研究进行了介绍。随后,讨论了锂离子电池管理系统架构及其应用特点,并详细论述了机器学习方法在锂离子电池健康与安全状态分析方面的应用。最后,对储能电站锂离子电池的安全管理进行了展望。 相似文献
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2050年可再生能源电力占我国电力消费的比例将超过70%,而储能系统应用的深度和广度对新能源的进一步发展起着决定性的作用。虽然抽水蓄能的能量占比最大,受其局限性太强的限制,实际在储能中最具有关键地位的是电化学储能里的锂离子电池储能。现在锂离子电池研究最大的瓶颈就是其安全可靠性。一方面是提高电池能量密度,另一方面是保障安全性,这两项是相互对立的。首先论述了锂离子电池在储能应用中的比例,进一步分析了锂离子电池储能目前存在的主要安全隐患、已发生的安全事故以及目前已发布的相关标准,最后提出几条预防和改进锂离子电池安全性的策略。得出的结论是解决锂电的安全问题之路任重而道远,是一场需要多方共同努力推进的持久战。 相似文献
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锂离子电池因其性能优异在高电压大容量的储能系统得到了广泛的应用,但锂离子电池单体容量过大,充放电过程中易产生高温,诱发不安全因素,必须采用锂离子电池管理系统来维护电池安全运行,并延长电池循环寿命。根据锂离子电池在储能系统中的特性,提出了一种新型的分层管理的储能用锂离子电池管理系统,详细论述了每层的结构和功能,并着重介绍了整个锂离子电池管理系统的主要功能,特别是单体电池数据采集功能、电池状态估计功能和均衡管理功能,并对各自的实验策略进行了实验验证。实验结果验证了该种管理系统能满足现实储能系统的需要,实现了锂离子电池的高精度状态估计和高效均衡功能。 相似文献
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用户侧储能系统直接面向生产、医疗和社区等用户,储能安全运行是重中之重。因缺乏针对锂离子电池的专用灭火剂,储能系统的发展受到约束。在锂离子热失控机理分析基础上,搭建了适用于锂离子火灾灭火测试的平台,对现有灭火剂的优劣势进行了分析,以全氟己酮为核心,搭配降温剂和防腐材料开发出了一种锂离子电池专用灭火剂。实验结果表明,该灭火剂具有10 s扑灭明火能力,并实现电池降到室温时间小于15 s,72 h无复燃。进一步对开发的新型灭火剂进行绝缘实验测试,该灭火剂对金属无腐蚀性,并且浸泡下电子器件能够正常运行。研究结果能够为锂离子电池储能系统的消防安全提供有效的试验支撑和安全保障。 相似文献
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我国电化学储能产业发展迅速,锂离子电池储能应用安全性仍然面临巨大挑战。其中,温度是影响锂离子电池安全运行的重要因素,合理的温度范围和温度分布一致性是确保大规模电池储能系统安全性和长寿命的关键参数。总结了温度对锂离子电池充放电效率、循环寿命和安全性的影响规律;归纳了风冷、液冷、相变及热管四类主流电池热管理系统(BTMS)应用中的关键影响参数及发展现状,分析了不同热管理(BTM)关键技术发展方向;从散热效率、散热速度、成本等角度对比分析了不同热管理技术的优缺点,并对未来热管理技术应用趋势进行了探讨。 相似文献
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