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IBIE2025 | 郑州大学金阳:锂电池储能电站多参量监测预警是未来趋势
2025-10-3030

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郑州大学金阳:锂电池储能电站多参量监测预警是未来趋势






10月10日,由中国电池工业协会主办的中国国际电池工业博览会(IBIE 2025)暨中国国际电池应用大会在深圳召开。郑州大学电气与信息工程学院副院长金阳 ,分享了《锂电池储能电站多参量监测预警与安全防护》主题报告。

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演讲中金阳表示,大规模储能电站时代,受降本增效与差异化竞争驱动,储能系统及电芯均向大容量快速发展,当前储能单舱容量已超 7GWh(2019 年仅约 2GWh),部分电芯容量超 700Ah;同时,电池储能系统作为复杂的大规模非线性能量存储转换系统,目前因主流磷酸铁锂电池存在本征易燃性、全固态电池尚未普及,面临电池选型有限的现状。

在储能电站中大量单体电池串并联组合带来巨大管理挑战,他以百兆瓦级电站为例,表示其单体电池可达 10 万个,任一电池热失控均可能引发火灾,即 “木桶效应”,且电池长期运行后非线性特性增强,进一步加大管理难度。

金阳指出,当前管理系统依赖电压、温度监测且采用一体化管理模式,统一的截止电压与报警温度设置,与电池运行中产生的个体差异存在矛盾,易导致电池容量跳水、突然失效等问题。

因此需通过增加电池传感参量提升监测维度、灵敏度及失控分辨率,这也是采用多参量监测的原因,该监测分为内部与外部传感,本次将重点介绍外部传感,因内部传感在技术与产业化层面面临较多新挑战。

电池内部电热气化多应力耦合反应复杂,参量交织,现有电池管理系统在表征精度、颗粒度及维度上存在不足。电池故障会同步产生发热、膨胀、产气等耦合信号,存在 “一故障多信号”“一信号多故障” 的情况,给故障分析判别及传感阈值设置带来困难,阈值不当易引发误报或漏报。电池故障可分为正常运行、早期故障、加速故障、爆发故障(热失控)四阶段,尽早监测与确保判别准确的双重需求,进一步提升了监测难度。

电池从故障发生到热失控的过程中,会产生短路、发热、产气等多种交织信号,还可能存在未发现的参量。当前行业面临的重大挑战,是建立这些参量与电池故障间的映射关系,并精准判断故障类型。

金阳透露,其团队在电池安全监测领域持续攻关,多项技术成果逐步落地,其中安全阀开启声音信号检测技术已成功产业化。该技术基于声温识别原理,通过监测电池安全阀开启时的特征频率声音实现热失控预警,相关技术想法于 2019 年初提出并获专利,后完成成果转化推向储能产业,2023 年颁布的国标《电力储能用锂离子电池》中关于电池安全阀开启的强制要求,进一步为技术应用提供支撑。

电池安全阀开启由内外压差引发,其开启时间与压差、电池预紧力相关,当前多数电池采用较高预紧力以利于安全阀早期开启。但安全阀开启后若不及时处置,电解液蒸汽逸出遇火源易引发爆炸,实验表明,280Ah 电芯过充实验中,安全阀开启瞬间断电可终止热失控,15 分钟内是关键防护窗口期。

该技术在声学信号处理上实现多重创新,通过小波阈值去噪法剥离环境干扰,基于 MFCC 和 SVM 分类法实现安全阀开启声音智能识别,识别率超 99%。针对液冷电池包、浸没式储能等不同场景,研发声纹识别 - 时延定位 - 噪声抑制三位一体解决方案,相关技术在第二届工信部能源电子产业创新大赛中斩获全国总决赛金奖。

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值得一提的是,目前该技术已在国内多个大型储能项目应用,累计防护储能项目规模达 12GWh,近 10GWh 项目正推进中,声音传感器工程安装量超 10 万个,头部集成商均已采购。新疆乌什 500MW/2GWh 储能项目采用 2150 个探测器实现全覆盖,入选中电联创新应用典型案例;针对魔方电池等敞开式液冷电池包形成适配方案,还推出声音 / CO / 感烟 / 感温四合一复合探测器,在同等成本下新增声音监测功能,正加速向标准产品升级推广。

电池管理系统方面,金阳表示,团队历经近七年研发,成功推出第一代具备阻抗在线监测功能的增强型电池管理系统,将阻抗监测技术融入现有系统。该系统采用 “主控 + 从控” 架构,单个从控可监控 64 个电芯,由从控实现阻抗监测,主控负责信号收集,目前已完成硬件与阻抗测量算法开发,后续将重点攻克基于阻抗数据的电池故障精准判断技术,为运维提供明确故障信息而非单纯数据。

该系统针对电压判断误差导致的微过充问题,系统可通过监测电池充满电后阻抗斜率的剧烈变化,精准判断电池实际状态并及时停止充电,实现过充及微过充预警,避免长期微过充对电池造成损伤。同时,电池内部鼓包会引发集片产气,导致集片间距变化进而改变电池阻抗,系统通过监测阻抗变化,可有效识别软包、硬壳等各类电池的内部鼓包情况。

与此同时,也研发了电解液、激光、形变、压力等多类传感设备,但相关技术在产业化推广中面临成本较高、用户接受度低的挑战。

未来需进一步评估传感设备投入与应用效果的性价比,同时基于现有阻抗监测技术积累更多数据,拓展更多应用场景,推动电池管理系统向更智能、全面的方向升级。







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