第 50 卷 第 24 期 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制 Vol.50 No.24 2022 年 12月16 日 Power System Protection and Control Dec. 16, 2022 DOI: 10.19783/ki.pspc.221772 鋰離子電池儲(chǔ)能安全管理中的機(jī)器學(xué)習(xí)方法綜述 蔡 濤，張釗誠，袁奧特，史致遠(yuǎn)，張博涵 (強(qiáng)電磁工程與新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華中科技大學(xué))，湖北 武漢 430074) 摘要：隨著當(dāng)前電化學(xué)儲(chǔ)能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，電池儲(chǔ)能電站的安全運(yùn)維問題日漸突出。傳統(tǒng)電池管理系統(tǒng)僅能獲 得各電池單體的電壓、電流及溫度，并且受限于硬件處理能力、數(shù)據(jù)傳輸帶寬及延遲等條件，掌握海量電池單體 儲(chǔ)能系統(tǒng)的健康與安全運(yùn)行狀態(tài)成為關(guān)鍵技術(shù)難題。機(jī)器學(xué)習(xí)方法在鋰離子電池運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測領(lǐng)域的應(yīng)用為儲(chǔ)能 電池系統(tǒng)安全管理創(chuàng)造了條件。針對(duì)鋰離子電池安全管理需求，首先對(duì)鋰離子電池濫用及熱失控風(fēng)險(xiǎn)機(jī)理的相關(guān) 研究進(jìn)行了介紹。隨后，討論了鋰離子電池管理系統(tǒng)架構(gòu)及其應(yīng)用特點(diǎn)，并詳細(xì)論述了機(jī)器學(xué)習(xí)方法在鋰離子電 池健康與安全狀態(tài)分析方面的應(yīng)用。最后，對(duì)儲(chǔ)能電站鋰離子電池的安全管理進(jìn)行了展望。 關(guān)鍵詞：鋰離子電池儲(chǔ)能；電池健康與安全；機(jī)器學(xué)習(xí) Review of machine learning for safety management of li-ion battery energy storage CAI Tao, ZHANG Zhaocheng, YUAN Aote, SHI Zhiyuan, ZHANG Bohan (State Key Laboratory of Advanced Electromagnetic Engineering and Technology (Huazhong University of Science and Technology), Wuhan 430074, China) Abstract: Currently the widespread application of electrochemical energy storage technology raises prominent concern on the safety operations of battery energy storage station. The traditional battery management system (BMS) can only support measurement of battery cell’s voltage, current and temperature. And due to limited hardware processing power, data bandwidth and network time delay, it is a key technical problem to master the healthy and safety of battery energy storage system with a large number of battery cells. The application of machine learning for lithium battery state prediction enables better safety management of battery energy storage system. For lithium-ion battery safety ma

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