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电池热失控故障特征演化及早期预警技术总结

锂离子电池高功率、高能量密度的特性和性能的不断提高使其在电网储能系统中得到广泛应用。人们在电池材料、电化学性能、电池管理和风险管理等方面开展了大量研究，重点关注锂离子电池储能的安全性，热失控故障是锂离子电池储能安全面临的主要挑战，当前应用于各种储能系统的锂离子电池越来越具有大规模集群化的特点，这意味着用于储能的锂离子电池的热失控预警标准趋于规范与严格，本文以锂离子电池热失控为出发点，对锂离子电池热失控的多维早期特征与相关预警方法进行了介绍与总结，并对锂离子电池早期热失控预警方法的发展进行了展望。

1、热失控故障

锂离子电池以其能量密度高与周期寿命长的优点，在工业、电网储能和日常生活中得到了广泛的应用。然而，不同滥用工况导致的锂离子电池热失控仍对储能安全造成挑战。从诱发电池热失控的宏观条件出发，造成锂离子电池热失控的主要诱因分为：机械滥用，包括针刺、挤压导致的电池变形；热滥用，外部过热环境诱发电芯内部隔膜溶解；电滥用，包括过充电、过放电等滥用条件诱导电池内部产生枝晶体，刺穿隔膜。这些诱因都会导致电池内短路产热继而发生热失控。

2、分级预警技术

1、热失控预警特征指标变化

电池热失控过程中，不同维度的感知数据对热失控的预警时间是存在差异的。当出现异常时，电、热信号最先响应；

随着内部气体不断释放，压力信号开始增加，而后依次是声音、气体和光信号。因此，从预警提前时间而言，电热信号能最早进行预警。但电热信号异常不一定导致热失控，因而容易误报，因此，其预警等级较低；

当力、声信号异常时，预警可靠性高，预警等级更高；

当检测到可燃气体或者看到明显烟雾或火光时，预警等级最高，系统应进行紧急处置。

2、分级预警设计

根据演化阶段及其特点，可以将事故预警分为三个等级，由低至高依次为一级至三级。一级预警主要是对各类故障进行预警，这些故障短时间内并不会演化为热失控，甚至不影响系统正常运行，只要及时维修，即可解除预警。

二级预警时，电池已出现鼓包、温度异常等情况，故障程度已相当严重，若不能立即处置，易演化为热失控事故。

三级预警时，已检测到可燃气体，电池单体热失控风险高且存在热失控火灾蔓延风险。在此阶段，及时与消防灭火装置联动，避免单体热失控或避免热失控蔓延，将火灾扑灭在产生阶段或初期阶段，降低事故危害。

3、热失控预警技术

1.基于智能算法的BMS技术：

优点：智能算法与BMS技术的结合可以高效处理大量运行数据，建立数据关联模型，并快速预测故障类型，有助于改善电池管理和延长电池寿命。

缺点：虽然长期来看可以降低整体成本，但初期开发成本较高，且监测外部参数（如终端电压和表面温度）可能会导致数据不准确和延迟，影响预测精度。

实施难度：需要机器学习、数据采集和实时处理的专业知识，并且需要持续的适应和维护以应对不断变化的电池技术。

2.基于电池内部状态监测的嵌入式传感器：

优点：嵌入式传感器可以直接监测电池的内部状态（如温度、压力和气体排放），极大地提高了热失控事件的早期检测能力。

缺点：安装成本较高，且不同传感器的预警灵敏度和检测能力存在差异。传感器需要提供实时、准确的内部状态测量，且不应影响电池性能或耐用性。

实施难度：传感器集成和维护仍面临许多技术挑战，尤其是在确保数据的有效传输和处理机制方面。

3.基于特征气体监测的气体传感器：

优点：气体传感器对热失控初期释放的特征气体高度敏感，可以在危险情况加剧前进行有效预警。

缺点：大多数半导体气体传感器需要在200°C以上的高温下运行，而这远高于锂电池的工作温度（?20°C至60°C），使得气体传感器难以集成并进行持续监测。此外，它们还面临高功耗、低稳定性和选择性差的问题。

经济性：与其他先进监测技术相比，气体传感器的成本相对较低，但确保其高灵敏度、特异性和实时监测能力仍具有挑战性。

4、展望

1.智能算法优化与改进：

需优化BMS中的智能算法，提高热失控预警系统的预测准确性和操作效率。应利用高级算法处理复杂数据，实时调整参数以适应电池状态变化。例：VFFRLS-Noise适应性CKF算法有助于在不同条件下实时调整参数，改进SOC估计的可靠性。

2.新型气体传感材料的开发：

目前常用的气体传感技术存在操作温度高、稳定性差、选择性差等问题。研究人员应开发具有良好稳定性和选择性的气体传感材料，如钙钛矿传感器，这类传感器在常温下具有较好的稳定性和应用潜力。

3.先进传感设备的开发：

传统测量工具的限制使得捕获电池内部细微变化变得困难。探索先进传感技术，如光纤传感器、电化学传感器、压力传感器等，可以提供更全面的实时数据，改进热失控预警系统。

4.基于大数据处理和云存储技术：

大量复杂电池数据的处理需要先进的云存储和大数据分析技术。利用机器学习算法分析大量数据，能够提高热失控