特邀专栏：电化学储能系统安全管理与运维

特邀专栏

特邀专栏：电化学储能系统安全管理与运维

客座编辑：

哈尔滨工业大学(威海) 于全庆副教授
重庆大学张永志教授
中国石油大学(华东) 孔得朋教授
深圳大学田勇副教授
北京理工大学田金鹏博士

选题背景：

当前，在国家“碳中和、碳达峰”战略引领下，光伏、风电等清洁能源技术蓬勃发展。以锂离子电池为代表的电化学储能系统有望解决新能源技术的波动性、间歇性和随机性等问题，是构建以新能源为主体的新型电力系统的关键一环。电化学储能系统应用前景广阔，但也带来了安全管理与运维的新挑战。据不完全统计，近五年内全球储能电站火灾事故超过40起；在用户侧，移动储能电池的自燃起火事件频发，严重威胁了消费者的人身与财产安全。电化学储能安全是一个系统性问题，电池本体、电池管理系统、电缆线束、系统电气拓扑结构、预警监控消防系统、运行环境以及安全管理措施等方面的问题均可诱发安全事故。为满足电化学储能系统的大规模应用需求，亟需做好电化学储能电池及其系统的安全设计，研发电池储能系统高精度状态监测技术、故障诊断预警技术和热管理技术，提升热失控被动防御安全及应对处置策略，建立针对电化学储能系统安全要求的标准体系，加强运行维护管理并建立退役电池梯次利用机制。

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1. 序

电气工程学报 2022, 17 (4): 1-1. DOI: 10.11985/2022.04.001

摘要（136）

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PDF（pc）（348KB）（172）

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2. 基于iCEEMDAN和迁移学习的锂离子电池SOH估计^*

杨淞元, 田勇, 田劲东

电气工程学报 2022, 17 (4): 2-10. DOI: 10.11985/2022.04.002

摘要（501）

HTML （44）

PDF（pc）（27029KB）（566）

目前数据驱动的锂离子电池健康状态(State of health，SOH)估计方法已成为研究热点，但实车应用中产生的小样本数据问题会导致数据驱动模型精度低、泛化能力差等问题，由此提出一种基于特征模态分解及迁移学习的SOH估计方法。首先，从电池小样本数据片段中提取健康特征，通过改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(Improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise，iCEEMDAN)分离出本征模态分量(Intrinsic mode function，IMF)与残余分量(Res)两类包含不同特征信息的分量；然后将分解优化后的特征信息分别通过LSTM网络和BP网络进行针对性训练，构建特征信息与电池SOH的关联模型；最后将模型迁移至其他数据集估计电池的SOH。基于NASA公开电池数据集的试验结果表明，所提方法具有高准确度及泛化能力，估计的平均绝对误差(MAE)和方均根误差(RMSE)分别为2.34%和3.05%，迁移后的MAE和RMSE分别为1.13%和1.68%。

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3. 基于改进最小二乘支持向量机的锂离子电池健康状态快速估计方法^*

徐彬翔, 郑林锋, 黄乙恒, 肖志能, 王新月

电气工程学报 2022, 17 (4): 11-19. DOI: 10.11985/2022.04.003

摘要（302）

HTML （8）

PDF（pc）（36463KB）（222）

锂离子电池健康状态(State of health, SOH)是电池系统安全管理与运维的主要参数之一，准确快速的SOH估计对提高电池应用的安全性有着重要意义。针对目前存在的电池SOH估计速度与精度难以兼顾的问题，提出一种基于改进最小二乘支持向量机(Improved least squares support vector machine, ILS-SVM)的SOH快速准确估计方法。通过对LS-SVM算法设定合适的临界系数，舍弃部分支持向量，削弱边界样本对算法的影响，从而提高了算法的鲁棒性与运行速度，形成改进的LS-SVM算法。通过分析电池电压特性，选取特征电压数据区间进行估计，有效避免电池的完全充放电测量，提高SOH的估计效率。验证结果表明，所提出的电池SOH估计方法估计精度较高，大部分估计误差小于1%，且所提算法相比于改进之前的算法，运行速度提升最高可达20%。

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4. 基于数据-模型驱动的锂离子电池健康状态估计^*

方德宇, 楚潇, 刘涛, 李俊夫

电气工程学报 2022, 17 (4): 20-31. DOI: 10.11985/2022.04.004

摘要（410）

HTML （23）

PDF（pc）（29601KB）（226）

本文以容量和能量为电池健康表征参数进行电池健康状态(State of health, SOH)评估方法研究。首先分别采用两种方法进行健康状态估计：一种是直接输入原始电池容量、能量序列，利用灰色预测算法(Metabolic grey algorithm, MGA)对电池容量和能量进行预测；另一种是先输入原始模型参数，利用灰色预测算法对简化电化学-老化模型(Simplified electrochemical model, SEM)参数进行预测，将预测后的参数值代入到模型当中，拟合电池端电压曲线，再通过积分法获取电池的容量和能量。针对两种健康表征参数衰退速度、估计精度等问题，提出基于数据-模型混合驱动的锂离子电池健康状态的综合评估方法，实现电池健康状态的准确估计。

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5. 基于双高斯模型的锂电池剩余使用寿命预测方法^*

李彦梅, 刘惠汉, 张朝龙, 罗来劲

电气工程学报 2022, 17 (4): 32-40. DOI: 10.11985/2022.04.005

摘要（314）

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PDF（pc）（32812KB）（272）

准确的剩余使用寿命预测对锂离子电池的性能最大化和维护是至关重要的。为了对锂离子电池的剩余使用寿命进行精准预测，提出一种新颖的双高斯模型用于描述锂离子电池老化过程。首先对常用的几种电池容量衰减经验模型进行分析与评价，并提出性能更优的双高斯模型。随后，基于历史容量数据，利用粒子滤波(Particle filter，PF)技术建立双高斯老化模型，同时引入拟合相关系数与均方根误差评估模型。最后，根据实验室的单体电池老化数据和美国国家航空航天局的电池老化数据，进行剩余使用寿命预测试验，以验证所提出的老化模型的有效性。试验结果表明，所提出的老化模型可以准确地预测锂电池剩余使用寿命，与其他模型相比，预测误差得到明显改善。

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6. 基于注意力机制和多任务LSTM的锂电池容量预测方法^*

鲁南, 欧阳权, 黄俍卉, 王志胜

电气工程学报 2022, 17 (4): 41-50. DOI: 10.11985/2022.04.006

摘要（319）

HTML （17）

PDF（pc）（85291KB）（184）

精确的锂电池容量预测可以有效降低电池失效带来的风险与损失。基于神经网络的时间序列预测模型是电池容量预测领域中十分常见的方法。但是，过去的模型预测大多只考虑了未来的目标点，而没有考虑目标点附近信息对预测目标的辅助作用。提出一种基于注意力机制和多任务LSTM的锂电池容量预测方法(MT-LSTM)，实现未来不同时刻信息的互补，提高预测的准确性，其中使用硬参数共享方法建立多个任务之间的联系，使用卷积神经网络提取不同抽象水平的特征。通过注意力机制与LSTM模型的结合，有效地提高电池容量预测精度。将所提出的MT-LSTM模型与传统神经网络进行对比，试验结果表明所提模型有更高的预测精度。此外为多任务学习与注意力机制设计了对比试验，验证了这两种方法对电车容量预测精度的积极影响。

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7. 锂离子电池过放电状态的阻抗特性研究^*

刘王泽宇, 李青, 庾甜甜, 熊锦晨, 张洪源, 董明, 任明

电气工程学报 2022, 17 (4): 51-60. DOI: 10.11985/2022.04.007

摘要（389）

HTML （32）

PDF（pc）（46883KB）（242）

目前锂电池被广泛应用于电化学储能系统，但由于电池单体间的差异，单体电池常常存在过放电现象，给电池模组及储能系统的应用带来安全隐患，因此对过放电状态的锂电池进行检测与分析对于其安全应用具有重要意义。本文设计了正常循环和不同程度过放电的电池循环试验，利用弛豫时间分布法、阻抗差异分析法和容量增量法对过放电状态的锂离子电池全寿命周期内的阻抗特性进行分析。结果表明，过放电会加速电池老化，可提高充放电过程温升；相较于正常循环，过放电循环使电池欧姆内阻与电荷转移电阻增大，SEI膜内阻减小，电荷传递电阻无明显变化，锂离子固相扩散电阻随着过放电程度增加，先减小后增大。本文结果为锂电池过放电内部特性研究和过放电检测提供理论依据。

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8. 锂离子电池热失控模型综述^*

王功全, 孔得朋, 平平, 吕宏鹏

电气工程学报 2022, 17 (4): 61-71. DOI: 10.11985/2022.04.008

摘要（604）

HTML （48）

PDF（pc）（38545KB）（353）

锂离子电池具有能量密度高、循环性能好以及绿色环保等优点，在电动汽车以及储能领域得到了广泛的应用。然而，近年来热失控引发的火灾和爆炸事故激增，成为制约锂离子电池大规模应用的桎梏。因此，锂离子电池的热安全问题成为储能领域的研究热点，其中仿真模拟技术凭借其能够降低经济和时间成本的优势，成为研究电池热失控特征和促进锂离子安全应用的重要手段。按照单体电池到电池模组的思路，对锂离子电池热失控建模的国内外研究进展进行了综述。阐明了锂离子电池内部的产热机制和相应的热动力学建模方法，总结了锂离子电池排气以及后续气体燃烧爆炸的模型进展，分析了热阻网络模型和计算流体力学模型在电池组热失控传播行为预测上的应用，最后对锂离子电池热失控建模研究进行了展望。

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9. 储能电站锂离子电池火灾早期预警与抑制技术研究综述^*

陈银, 肖如, 崔怡琳, 陈明毅

电气工程学报 2022, 17 (4): 72-87. DOI: 10.11985/2022.04.009

摘要（642）

HTML （25）

PDF（pc）（56366KB）（320）

锂离子电池的优良性能使之得到了广泛的应用，也是电化学储能电站的核心部件之一。然而储能电站的火灾、爆炸等事故，不但会给企业带来极大的经济损失，还会对整个产业的发展产生很大的影响，因此储能电站安全不容忽视。阐述了锂离子电池热失控致火灾的机理，重点归纳总结了当前国内外关于电池表面缺陷检测、电压、电流-超声波预警系统、声音预警系统和气体-声信号预警系统融合等锂离子电池热失控-火灾早期预警技术，研究了现有锂离子电池火灾灭火常用技术手段及优缺点。在此基础上，提出了适用于锂离子电池储能电站火灾的早期预警和火灾控制技术，为有效地提升储能系统安全防护水平，降低火灾发生的概率及火灾发生后的财产损失等应用提供了参考。

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10. 固态锂电池在载运工具中的应用前景分析^*

李维聪, 穆浩, 沈恒龙, 于全庆

电气工程学报 2022, 17 (4): 88-102. DOI: 10.11985/2022.04.010

摘要（541）

HTML （60）

PDF（pc）（23432KB）（613）

目前，新能源汽车的动力电池类型以液态锂离子电池为主，而液态锂离子电池内部的电解液存在易泄漏、可燃和易爆问题。固态锂电池因采用锂金属作为负极材料而具备高能量密度，且将可燃易爆的液体电解质替换为不易燃不易爆的固体电解质，在新能源汽车及其他载运工具中具有广阔的应用前景。对包含铅酸电池、镍系电池及目前应用较多的锂离子电池在内的二次化学电池研究现状进行了梳理；重点分析了固态锂电池电极与电解质技术。固态锂电池的电解质种类主要有氧化物、硫化物与聚合物三类，从电解质种类的角度梳理了固态锂电池的相关技术发展水平及产业化进展；最后对各种载运工具的特点进行总结，并对未来固态锂电池在各种载运工具中的应用前景进行了合理分析。

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11. 基于数字孪生的锂离子电池管理系统设计分析^*

张宇鑫, 武建华, 郑林锋, 叶涛

电气工程学报 2022, 17 (4): 103-112. DOI: 10.11985/2022.04.011

摘要（406）

HTML （20）

PDF（pc）（55470KB）（256）

科学可靠的电池管理系统是锂离子电池储能系统安全高效应用的关键。传统的电池管理系统存在计算资源少、数据处理能力弱等问题，使得智能管控算法和高仿真度模型的应用具有局限性。以信息物理一体化为特征的数字孪生技术为电池管理系统的发展带来新的契机，通过建立与电池物理实体相互映射的数字孪生体，虚实交互反馈、机理与数据融合，实现智能电池管理系统的开发。系统性介绍数字孪生的技术体系及其功能，包含数据保障层、建模计算层、功能应用层和人机交互层等；分析了电池数字孪生体构建中的模型建模、数据与机理模型融合等重点技术。在此基础上，阐明了基于数字孪生的锂离子电池管理系统的设计框架，旨在为构建智能管理系统的研究提供指导与参考。

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12. 在浸入式冷却中添加新型翅片的混合电池热管理系统

刘家豪, 马晴雯

电气工程学报 2022, 17 (4): 113-121. DOI: 10.11985/2022.04.012

摘要（294）

HTML （22）

PDF（pc）（81371KB）（191）

为了有效地控制电池的最高温和温差，设计一种冷却系统，采用创新型的螺旋翅片，将其和浸入式冷却系统结合，在该系统下研究了翅片宽度、螺旋圈数、冷却介质流速对电池散热的影响。结果表明增加翅片宽度和螺旋圈数都可以使电池温度得到有效降低，翅片宽度从2 mm增加到8 mm时，电池的最高温下降了1.33 ℃。在此基础上继续讨论螺旋圈数的影响，当圈数从2 Q增加到8 Q时，电池的最高温下降了0.84 ℃。在翅片宽度为8 mm、螺旋圈数为6 Q时，继续研究冷却介质流速对电池温度的影响，当流速为0.064 m/s时，电池的最高温仅为28.64 ℃，当流速超过0.024 m/s时，电池的温差呈先上升后下降的趋势，且都小于5 ℃，压降范围为10.96~93.73 Pa。上述发现为油浸式电池冷却系统提供了更多见解，证明在系统中加入翅片可以有效降低电池的最高温和温差，为强化系统的传热设计提供了参考。

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13. 一种基于电感的改进双路交错并行架构均衡拓扑研究^*

巫春玲, 刘智轩, 孟锦豪, 徐先峰, 郑克军

电气工程学报 2022, 17 (4): 122-132. DOI: 10.11985/2022.04.013

摘要（200）

HTML （12）

PDF（pc）（24713KB）（110）

电池均衡已成为新能源汽车领域研究的热点，其中主动均衡是目前主要的研究方向。为了加快电池组的均衡速度，在双路交错并行架构式均衡拓扑的基础上，通过对均衡单元进行分档控制，使均衡电流一直保持在较高的水平。在Simulink中搭建了8节电池的均衡模型并对其进行仿真，将SOC初值分别设定为三种不同情况，试验结果表明，在第一种SOC初值条件下，改进前的均衡拓扑用时992.57 s完成均衡，改进后的均衡拓扑用时655.01 s完成均衡，均衡时间减少了34%；在第二种SOC初值条件下，改进前的均衡拓扑用时226.52 s完成均衡，改进后的均衡拓扑用时121.54 s完成均衡，均衡时间减少了46%；在第三种SOC初值条件下，改进前的均衡拓扑用时197.24 s完成均衡，改进后的均衡拓扑用时82.34 s完成均衡，均衡时间减少了58%；表明改进后的均衡拓扑可以有效提高均衡速度。

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14. 主动抑制电池老化V2G最优调频策略开发

罗国庆, 张永志, 贾元威

电气工程学报 2022, 17 (4): 133-144. DOI: 10.11985/2022.04.014

摘要（223）

HTML （6）

PDF（pc）（69224KB）（187）

可再生能源对电网渗透规模的不断扩大给电力系统的频率稳定带来了巨大挑战。电动汽车作为移动电源参与V2G(Vehicle-to-grid)调频可有效解决这一难题。但是执行V2G调频会加剧电池老化，这在很大程度上打击了电动汽车车主参与V2G服务的积极性。因此，为抑制V2G调频对电动汽车电池老化的消极影响，通过引入基于机理的电池老化模型，建立了以抑制电池老化为目标的优化模型，进而基于模型预测控制理论，开发了一种全新的优化控制器，实现了对电动汽车充放电功率实时的高效控制。研究了不同前瞻时间长度对优化控制器性能的影响，并在此基础上讨论了所开发控制器对不同健康状态条件下电池的老化影响程度。仿真结果表明，电池性能的衰退会加剧V2G调频过程中电池的老化。另外，在保证对调频功率信号有良好跟踪效果的同时，与基准优化控制策略相比，所提出的V2G调频策略，可将电池老化降低高达22.34%。

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15. 动力电池散热技术研究进展^*

于仲安, 陈可怡, 张军令, 胡泽洲

电气工程学报 2022, 17 (4): 145-162. DOI: 10.11985/2022.04.015

摘要（513）

HTML （18）

PDF（pc）（130942KB）（237）

锂电池技术的逐渐成熟使之广泛应用在各个行业中，如电网储能、智能家电、通信储能、新能源汽车等领域。锂电池的热管理技术是电池组延长寿命、安全运行的重要保障，锂电池热管理系统对电池的安全和稳定性起着至关重要的作用。对现有的电池散热技术进行了介绍和阐述：首先总结了电池热量的产生、传热和热量分布，其次讨论了电池散热系统中风冷、液冷、热管和相变材料等四种方式的工作原理和特点，最后结合电池散热系统的发展需求，提出未来动力电池散热系统的发展方向和可实行的技术。

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