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题名锂电池热失控早期典型气体精准检测方法
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作者
刘宝泉
曹小雨
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机构
陕西科技大学电气与控制工程学院
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出处
《储能科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期1995-2009,共15页
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基金
陕西省自然科学基金(2023-JC-YB-381)。
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文摘
锂电池储能是消纳新能源发电,达成国家“双碳”目标的重要途径,是地面储能及工商业储能的核心装备,锂电池热失控消防安全是储能大规模应用的前提保障。锂电池热失控早期典型气体检测是储能消防预警的主要手段,但是在混合气体场景下各气体传感器数据存在交叉干扰,导致检测失准而造成预警延迟或误报警,进而导致消防隐患。针对上述问题,围绕典型气体H2和CO的浓度精准检测,提出一种混合气体场景下传感器数据的解耦方法。通过建立各传感器在不同单一气体环境下的响应模型,建立不同气体对传感器的交叉耦合关系;进而推导混合气体场景下各传感器信号与气体组分与浓度的构成关系,建立方程组得出各气体的精确浓度数据,实现各传感器数据解耦。最后,搭建H_(2)和CO混合气体场景,用于模拟不同化学体系、不同SOC的锂电池热失控早期气体环境,进行实验测试,结果显示在0~1000 mL/m^(3)浓度范围内的检测误差小于50 mL/m^(3),检测精度最大提升了15%,验证了本文所提方法的有效性。
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关键词
锂电池储能
热失控
气体检测
交叉干扰
数据交叉解耦算法
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Keywords
lithium battery energy storage
thermal runaway
gas detection
cross interference
data cross decoupling algorithm
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分类号
TM912
[电气工程—电力电子与电力传动]
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