在线阻抗测量的锂电池过充预警和热失控预测方法

本文提出一种锂电池的过充实时预警和热失控早期预测方法,以避免过充引起的热失控事故。通过研究发现在电池刚开始过充电时,30~90 Hz频段内动态阻抗的斜率由负变为正,并提出了理论解释。以70 Hz阻抗为例,在充电过程中,通过斜率从负转向正,可以成功避免热失控事故的发生。警告时间是热离场前580 s。这个特性很容易识别,不需要复杂的数学模型和参数。此外,基于该特征的预测方法可以使用本文所提出的在线动态阻抗测量装置进行。最后,通过实验验证了本文所提方法的有效性。

储能电站灭火机器人及其灭火策略研究

随着储能电站的增多,锂电池储能舱的火灾事故频繁发生,严重威胁了电力系统的稳定运行和人员的生命安全,为解决人工灭火危险性,设计了一种应用于储能站的灭火机器人。针对储能站的环境,对机器人的本体结构与灭火作业机构进行了设计,保证机器人能够在储能站顺利进行灭火作业。探究了锂电池火灾的特点与热失控的规律,分析了液氮的灭火机理,发现使用液氮作为灭火剂对锂电池火灾有着很好的抑制作用。由于机器人可携带的液氮容量有限,为此设计了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的灭火策略,以保证液氮的利用率最大化。首先液氮全速输出将明火扑灭,然后利用热电耦合模型估计电池的内部温度与荷电状态,将电池的状态数据与舱内可燃气体体积输入预测模型,对电池的内部温度与舱内可燃气体体积进行预测,最后将输出数据带入控制公式得到液氮注入流量与排气泵流量。通过控制气泵的流量,抑制锂电池热失控蔓延,防止发生复燃和爆炸。对该灭火策略进行了仿真实验,结果表明,该灭火策略能够在10 s内将明火扑灭,并有效抑制电池热失控蔓延,控制舱内可燃气体浓度在爆炸极限以外。该灭火机器人与灭火策略对储能站锂电池火灾的抑制作用效果显著。