今天分享的是：儲(chǔ)能大會(huì)：鋰電池健康管理與故障診斷

報(bào)告共計(jì)：33頁

《儲(chǔ)能大會(huì)：鋰電池健康管理與故障診斷》主要圍繞鋰離子電池在儲(chǔ)能應(yīng)用中的健康評(píng)估和故障診斷展開，具體內(nèi)容如下：

1. 研究背景與意義

- 儲(chǔ)能發(fā)展現(xiàn)狀：電化學(xué)儲(chǔ)能正從兆瓦級(jí)示范應(yīng)用邁向吉瓦級(jí)規(guī)模市場(chǎng)化，廣泛應(yīng)用于發(fā)電、輸電、配電、用電等環(huán)節(jié)，包括發(fā)電側(cè)、電網(wǎng)側(cè)、配電側(cè)、工商業(yè)和居民/小型商業(yè)儲(chǔ)能等。

- 研究意義

- 保障安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行：開展電池健康管理與故障診斷等智能運(yùn)維技術(shù)是保障儲(chǔ)能系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要手段，可解決電池殘值評(píng)估難、事故危害大等問題。

- 滿足市場(chǎng)需求：隨著儲(chǔ)能市場(chǎng)的快速發(fā)展，對(duì)電池的健康管理和故障診斷提出了更高的要求，以確保儲(chǔ)能系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。

2. 關(guān)鍵挑戰(zhàn)

- 電池健康狀態(tài)估計(jì)

- 老化機(jī)理復(fù)雜：電池在使用過程中會(huì)發(fā)生老化，健康狀態(tài)反映了電池老化程度，但電池老化機(jī)理復(fù)雜，衰退路徑差異大。

- 估計(jì)方法泛化能力差：已有估計(jì)方法難以準(zhǔn)確估計(jì)不同類型電池的健康狀態(tài)，泛化能力差。

- 電池剩余壽命預(yù)測(cè)

- 價(jià)值體現(xiàn)：對(duì)電池壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)有助于實(shí)現(xiàn)電池的預(yù)測(cè)運(yùn)維和優(yōu)化控制，為電池生產(chǎn)制造提供指導(dǎo)。

- 技術(shù)難題

- 數(shù)據(jù)獲取困難：難以獲得真實(shí)標(biāo)簽，算法缺乏在線學(xué)習(xí)功能，數(shù)據(jù)質(zhì)量要求高，早期預(yù)測(cè)困難。

- 算法解釋性不足：算法缺乏機(jī)理解釋，無法識(shí)別容量跳水和工況變動(dòng)后的誤差。

- 電池故障診斷

- 安全事故突出：儲(chǔ)能電站事故中，電池系統(tǒng)安全問題愈發(fā)嚴(yán)重，如起火、爆炸、發(fā)熱、鼓包、排氣等，亟待解決。

- 故障特點(diǎn)復(fù)雜

- 故障模式眾多：電池故障模式包括內(nèi)短路、外短路、過充/放、熱失控等。

- 故障機(jī)理復(fù)雜：多種故障機(jī)理相互交織，增加了故障診斷的難度。

- 多故障耦合：電池系統(tǒng)中可能同時(shí)存在多種故障，需要進(jìn)行多故障診斷與容錯(cuò)控制。

3. 電池健康評(píng)估

- 總體方案

- 算法核心模塊：包括異常電芯篩選、機(jī)理模型、特征工程和AI算法SOH估計(jì)/壽命預(yù)測(cè)等模塊。

- 多維度數(shù)據(jù)支撐：涵蓋單體電池老化數(shù)據(jù)、電池系統(tǒng)靜態(tài)數(shù)據(jù)和云端大數(shù)據(jù)或離線測(cè)試數(shù)據(jù)。

- 核心算法

- 異常電芯篩選模塊：通過提取多維度特征，進(jìn)行特征處理和綜合評(píng)分，實(shí)現(xiàn)對(duì)異常電芯的篩選，無需模型訓(xùn)練，可提前數(shù)月發(fā)現(xiàn)異常電池。

- 機(jī)理模型模塊

- 模型選擇：采用基于Pseudo - two - Dimensional（P2D）的全階重構(gòu)電化學(xué)模型，該模型具有收斂快、精度高、可用于大電流和動(dòng)態(tài)工況條件下電池內(nèi)部參數(shù)及外部特性監(jiān)控等優(yōu)點(diǎn)。

- 模型優(yōu)勢(shì)：與商用軟件相比，計(jì)算速度更快，可應(yīng)用于健康評(píng)估、析鋰診斷、快充策略優(yōu)化和電池優(yōu)化設(shè)計(jì)等領(lǐng)域。

- 特征工程模塊

- 融合式特征篩選方法：解決特征提取方法多樣、有效特征少、冗余特征多的問題，通過融合濾波和封裝法篩選特征。

- 基于隨機(jī)局部充電片段的特征提取：從隨機(jī)局部充電片段中提取與SOH強(qiáng)相關(guān)的健康因子，如充電片段增量容量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。

- 基于機(jī)理模型的特征提?。喝诤蠙C(jī)理特征能更有效實(shí)現(xiàn)早期預(yù)測(cè)以及噪聲條件下的高魯棒性。

- SOH估計(jì)AI模塊

- 基于衰減類型識(shí)別與遷移學(xué)習(xí)的SOH估計(jì)方法：通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法識(shí)別電池衰減類型，利用特征和LSTM網(wǎng)絡(luò)建立電池SOH估計(jì)模型，結(jié)合遷移學(xué)習(xí)方法提高估計(jì)精度。

- 基于有限標(biāo)簽與領(lǐng)域自適應(yīng)的電池組SOH快速檢測(cè)：利用實(shí)際充電測(cè)試產(chǎn)生標(biāo)簽，構(gòu)建電池系統(tǒng)數(shù)字孿生模型，產(chǎn)生大量合成數(shù)據(jù)，通過深度學(xué)習(xí)建立估計(jì)模型，實(shí)現(xiàn)電池組SOH的快速檢測(cè)。

- 壽命預(yù)測(cè)AI模塊

- 在役電池系統(tǒng)衰減軌跡預(yù)測(cè)：利用安時(shí)積分公式變換計(jì)算電池容量，分析充電數(shù)據(jù)的月份統(tǒng)計(jì)特征與電池容量的相關(guān)性，設(shè)計(jì)特征篩選程序，利用序列對(duì)序列（Seq2Seq）模型和高斯過程回歸（GPR）模型進(jìn)行未來容量軌跡預(yù)測(cè)。

- 電池包及包內(nèi)單體衰減趨勢(shì)預(yù)測(cè)：對(duì)電池包內(nèi)電池單體的健康因子的老化趨勢(shì)校正，對(duì)電池包內(nèi)電池單體的容量軌跡進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)電池包壽命預(yù)測(cè)。

4. 電池故障診斷

- 總體方案

- 算法核心模塊：包括基于模型故障診斷、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷和多故障診斷算法及規(guī)則庫。

- 數(shù)據(jù)支撐：包含云端大數(shù)據(jù)和線下短時(shí)數(shù)據(jù)。

- 核心算法

- 多故障檢測(cè)與分離模塊：根據(jù)電壓測(cè)量拓?fù)錁?gòu)建診斷測(cè)試集，利用基于模型的殘差生成和基于殘差的CUSUM診斷多故障，通過基于殘差的樣本熵分離短路與連接故障。

- 內(nèi)短路故障診斷模塊

- 診斷方法：基于IC曲線和LOF算法，探究?jī)?nèi)短路造成IC曲線及其參數(shù)的變化規(guī)律，提取有效特征并構(gòu)建特征組合，識(shí)別內(nèi)短路電芯。

- 驗(yàn)證效果：通過實(shí)際工況數(shù)據(jù)驗(yàn)證，可實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的早期內(nèi)短路快速診斷。

- 安全預(yù)警：基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，提取電池健康及故障相關(guān)特征，采用多種分類算法混合聚類，設(shè)定安全邊界進(jìn)行預(yù)警故障等級(jí)劃分與提前預(yù)警時(shí)間分析。

綜上所述，該文檔對(duì)鋰電池在儲(chǔ)能應(yīng)用中的健康管理和故障診斷進(jìn)行了深入研究，提出了一系列有效的算法和技術(shù)方案，為保障儲(chǔ)能系統(tǒng)的安全可靠運(yùn)行提供了重要支持。

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