今天分享的是：儲能大會：鋰電池健康管理與故障診斷

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《儲能大會：鋰電池健康管理與故障診斷》主要圍繞鋰離子電池在儲能應(yīng)用中的健康評估和故障診斷展開，具體內(nèi)容如下：

1. 研究背景與意義

- 儲能發(fā)展現(xiàn)狀：電化學(xué)儲能正從兆瓦級示范應(yīng)用邁向吉瓦級規(guī)模市場化，廣泛應(yīng)用于發(fā)電、輸電、配電、用電等環(huán)節(jié)，包括發(fā)電側(cè)、電網(wǎng)側(cè)、配電側(cè)、工商業(yè)和居民/小型商業(yè)儲能等。

- 研究意義

- 保障安全經(jīng)濟運行：開展電池健康管理與故障診斷等智能運維技術(shù)是保障儲能系統(tǒng)安全經(jīng)濟運行的重要手段，可解決電池殘值評估難、事故危害大等問題。

- 滿足市場需求：隨著儲能市場的快速發(fā)展，對電池的健康管理和故障診斷提出了更高的要求，以確保儲能系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。

2. 關(guān)鍵挑戰(zhàn)

- 電池健康狀態(tài)估計

- 老化機理復(fù)雜：電池在使用過程中會發(fā)生老化，健康狀態(tài)反映了電池老化程度，但電池老化機理復(fù)雜，衰退路徑差異大。

- 估計方法泛化能力差：已有估計方法難以準(zhǔn)確估計不同類型電池的健康狀態(tài)，泛化能力差。

- 電池剩余壽命預(yù)測

- 價值體現(xiàn)：對電池壽命進行預(yù)測有助于實現(xiàn)電池的預(yù)測運維和優(yōu)化控制，為電池生產(chǎn)制造提供指導(dǎo)。

- 技術(shù)難題

- 數(shù)據(jù)獲取困難：難以獲得真實標(biāo)簽，算法缺乏在線學(xué)習(xí)功能，數(shù)據(jù)質(zhì)量要求高，早期預(yù)測困難。

- 算法解釋性不足：算法缺乏機理解釋，無法識別容量跳水和工況變動后的誤差。

- 電池故障診斷

- 安全事故突出：儲能電站事故中，電池系統(tǒng)安全問題愈發(fā)嚴重，如起火、爆炸、發(fā)熱、鼓包、排氣等，亟待解決。

- 故障特點復(fù)雜

- 故障模式眾多：電池故障模式包括內(nèi)短路、外短路、過充/放、熱失控等。

- 故障機理復(fù)雜：多種故障機理相互交織，增加了故障診斷的難度。

- 多故障耦合：電池系統(tǒng)中可能同時存在多種故障，需要進行多故障診斷與容錯控制。

3. 電池健康評估

- 總體方案

- 算法核心模塊：包括異常電芯篩選、機理模型、特征工程和AI算法SOH估計/壽命預(yù)測等模塊。

- 多維度數(shù)據(jù)支撐：涵蓋單體電池老化數(shù)據(jù)、電池系統(tǒng)靜態(tài)數(shù)據(jù)和云端大數(shù)據(jù)或離線測試數(shù)據(jù)。

- 核心算法

- 異常電芯篩選模塊：通過提取多維度特征，進行特征處理和綜合評分，實現(xiàn)對異常電芯的篩選，無需模型訓(xùn)練，可提前數(shù)月發(fā)現(xiàn)異常電池。

- 機理模型模塊

- 模型選擇：采用基于Pseudo - two - Dimensional（P2D）的全階重構(gòu)電化學(xué)模型，該模型具有收斂快、精度高、可用于大電流和動態(tài)工況條件下電池內(nèi)部參數(shù)及外部特性監(jiān)控等優(yōu)點。

- 模型優(yōu)勢：與商用軟件相比，計算速度更快，可應(yīng)用于健康評估、析鋰診斷、快充策略優(yōu)化和電池優(yōu)化設(shè)計等領(lǐng)域。

- 特征工程模塊

- 融合式特征篩選方法：解決特征提取方法多樣、有效特征少、冗余特征多的問題，通過融合濾波和封裝法篩選特征。

- 基于隨機局部充電片段的特征提?。簭碾S機局部充電片段中提取與SOH強相關(guān)的健康因子，如充電片段增量容量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。

- 基于機理模型的特征提?。喝诤蠙C理特征能更有效實現(xiàn)早期預(yù)測以及噪聲條件下的高魯棒性。

- SOH估計AI模塊

- 基于衰減類型識別與遷移學(xué)習(xí)的SOH估計方法：通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法識別電池衰減類型，利用特征和LSTM網(wǎng)絡(luò)建立電池SOH估計模型，結(jié)合遷移學(xué)習(xí)方法提高估計精度。

- 基于有限標(biāo)簽與領(lǐng)域自適應(yīng)的電池組SOH快速檢測：利用實際充電測試產(chǎn)生標(biāo)簽，構(gòu)建電池系統(tǒng)數(shù)字孿生模型，產(chǎn)生大量合成數(shù)據(jù)，通過深度學(xué)習(xí)建立估計模型，實現(xiàn)電池組SOH的快速檢測。

- 壽命預(yù)測AI模塊

- 在役電池系統(tǒng)衰減軌跡預(yù)測：利用安時積分公式變換計算電池容量，分析充電數(shù)據(jù)的月份統(tǒng)計特征與電池容量的相關(guān)性，設(shè)計特征篩選程序，利用序列對序列（Seq2Seq）模型和高斯過程回歸（GPR）模型進行未來容量軌跡預(yù)測。

- 電池包及包內(nèi)單體衰減趨勢預(yù)測：對電池包內(nèi)電池單體的健康因子的老化趨勢校正，對電池包內(nèi)電池單體的容量軌跡進行預(yù)測，實現(xiàn)電池包壽命預(yù)測。

4. 電池故障診斷

- 總體方案

- 算法核心模塊：包括基于模型故障診斷、數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷和多故障診斷算法及規(guī)則庫。

- 數(shù)據(jù)支撐：包含云端大數(shù)據(jù)和線下短時數(shù)據(jù)。

- 核心算法

- 多故障檢測與分離模塊：根據(jù)電壓測量拓撲構(gòu)建診斷測試集，利用基于模型的殘差生成和基于殘差的CUSUM診斷多故障，通過基于殘差的樣本熵分離短路與連接故障。

- 內(nèi)短路故障診斷模塊

- 診斷方法：基于IC曲線和LOF算法，探究內(nèi)短路造成IC曲線及其參數(shù)的變化規(guī)律，提取有效特征并構(gòu)建特征組合，識別內(nèi)短路電芯。

- 驗證效果：通過實際工況數(shù)據(jù)驗證，可實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的早期內(nèi)短路快速診斷。

- 安全預(yù)警：基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，提取電池健康及故障相關(guān)特征，采用多種分類算法混合聚類，設(shè)定安全邊界進行預(yù)警故障等級劃分與提前預(yù)警時間分析。

綜上所述，該文檔對鋰電池在儲能應(yīng)用中的健康管理和故障診斷進行了深入研究，提出了一系列有效的算法和技術(shù)方案，為保障儲能系統(tǒng)的安全可靠運行提供了重要支持。

以下為報告節(jié)選內(nèi)容

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