隔热材料布局方式对280 Ah磷酸铁锂电池热失控传播抑制效果的影响

锂离子电池的热失控传播可能带来火灾甚至爆炸风险,这已成为阻止其进一步广泛应用的迫切问题。在本研究中,使用了玻纤气凝胶和陶瓷纤维毡来抑制电池的热失控传播,探索了隔热材料的种类及厚度对抑制效果的影响。进一步设计了单块阻隔和间隔阻隔两种模式,前者表示每隔一块电池放置一片隔热材料,后者表示每隔两块电池放置一片隔热材料。研究结果显示,在单块阻隔模组中,2 mm和1 mm厚度的玻纤气凝胶都能有效阻止热失控传播,受保护电池的前后表面温升分别为193.6℃、86.1℃以及222.6℃、86.8℃;而2 mm厚度的陶瓷纤维毡则只能延缓热失控传播的速度,无法完全阻止。在间隔阻隔模组中,使用2 mm玻纤气凝胶进行阻隔时,受保护电池的前后表面温升分别为168.3℃、56℃,这说明在遭受滥用条件时,间隔阻隔模组对电池的保护效果更加优异。本方案在一定程度上缓解了隔热材料使用及模组能量密度之间的矛盾,对锂离子电池模组的安全设计具有重要的理论指导意义。

高比能量锂离子软包电池针刺测试的影响因素研究

通过高重复性的针刺试验平台对两款高镍三元体系的高比能量(260~300 Wh/kg)软包锂离子动力电池进行试验,基于针刺内短路的电子流向模型,分析了不同针刺速度、针尖角度、夹具形式和针刺位置的影响和作用规律,并提出针刺安全性能的量化评估参数。试验结果表明:测试使用的夹具孔径越小、针刺速度越快,电池在针刺过程中的内短路放电就越严重,针刺后的温升和压降也越大,特别是使用20 mm以下孔径夹具对高比能软包电池进行高速针刺时有较大概率触发热失控并起火;然而由于软包电池的层间导热系数较低,此时电芯外部温升相对起火存在一定滞后性;在其他条件相同时,刺针针尖角度的变化并不会给内短路放电的能量损耗带来太大差异,反而是针刺位置的偏离会大大提高失效起火的风险,这再次印证了隔膜对刺针的包裹和阻隔作用是高比能量软包电池针刺起火与否的重要影响因素;区别于传统的测试现象描述和Hazard Level等级评价,针对内短路发热导致集流体熔融这一过程,可以根据其特征电压参数计算短路恶劣指数,能够为产品的针刺安全性能提供量化的评价指标。本研究有助于锂离子软包电池的针刺测评技术开发,并可以为高比能量电池在面临机械应力破坏或枝晶过度生长时的安全性提供试验参考。

储能用锂离子电池安全性测试与评估方法比较

作为支撑智能电网和能源转型发展的关键技术,储能受到了全球的广泛关注。锂离子电池因能量密度高、寿命长和无污染等性能,成为大规模储能的首选储存载体之一,锂离子电池储能规模也在迅速增长。但是近年来,锂离子电池热失控火灾事故频发,成为制约其大规模应用的关键因素。针对这一问题,本文归纳对比了国内外常用的储能用锂离子电池安全测试标准,如IEC 62619、IEC 63056、UL 1973和UL 9540A等国外标准,以及GB/T 36276、T/CNESA 1004等相关国家标准、团体标准。同时,根据储能系统的特性,着重从单体、模组、单元与安装等储能系统四个不同层级,将热失控测试方法进行了探讨分析,指出了国内现行测试标准的不足,并提出合理化建议,旨在维护锂离子电池储能系统的安全底线。

锂离子电池储能集装箱爆炸危害数值模拟

随着电化学储能的规模化发展,以锂离子电池为能量载体的电化学储能电站火灾燃爆事故时有发生,成为制约其安全健康发展的主要瓶颈。储能集装箱本身的安全措施及摆放间距对于燃爆的发展及扩散有着重要的影响。本工作通过改变点火位置和泄压板强度来探究不同的冲击波压力和火焰传播速度变化对储能集装箱安全的影响,发现当着火点位于近进风百叶窗一侧时,冲击波压力升高,火焰传播速度增大,分别可达41.28 kPa和557.0 m/s。泄压板对储能集装箱安全设计至关重要,且仅在进风百叶窗处设置泄压板且将开启压力设置为30 kPa时,计算区域内已发展为爆轰,对周边安全造成较为严重的影响。此外,研究结果表明,单个储能舱发生燃爆后,在短边间距达到10 m时将会对周边造成的影响最小。该研究可为储能电站锂离子电池火灾事故预警、集装箱结构和防爆设计提供参考。

基于BP神经网络的梯次利用电池健康状态诊断

在大规模储能产业迅猛发展及退役车用动力电池数量逐年增长的背景下,阐述了梯次利用电池及其储能应用场景,以及梯次利用电池健康状态估算的重要性。介绍了影响电池健康状态的几种因素,将电池直流内阻、放电倍率及表面温度作为输入构建了3层反向传播(BP)神经网络。试验表明:在30块梯次利用电池的样本训练下,网络能够有效收敛且对梯次利用电池健康状态的计算误差在3%内,根据BP神经网络估算电池健康状态具有一定的可行性,该方法对梯次利用电池的分选以及储能应用具有重大意义。

退役磷酸铁锂电池梯次利用的分选方法研究

针对退役磷酸铁锂电池梯次利用过程中的分选配组方法,分析磷酸铁锂电池的特性及电池成组后一致性问题,确定梯次利用电池的筛选流程后,介绍性能测试中容量、能量以及内阻3个因素对电池充电过程的影响,并以此作为相关算法中的影响因子,最终采用K-means聚类算法对退役磷酸铁锂电池进行分选。实验表明,基于K-means聚类算法对退役电池进行分选可以准确分选配组出一致性较高的电池组,具有一定的工程实用价值。