舜通云平台之储能系统电池检测技术应用与研究

随着新能源发电技术的快速发展和电力系统储能需求的不断增长，储能系统中电池的安全性、可靠性和经济性成为制约其大规模应用的关键因素。本文系统性分析了储能系统电池运行过程中面临的主要问题，建立了基于多参数融合的电池健康检测技术框架，通过电压、温度、自放电、内阻、SOC、SOH、充放电效率等关键特征量的实时监测，实现了对簇内温升、压降、电芯一致性、剩余寿命、内短路、热失控等关键性能指标的在线分析，为储能系统安全稳定运行提供了技术保障。

关键词：储能系统；电池健康检测；多参数融合；热失控预警；安全监测

【引言】

储能技术作为新能源发电和智能电网建设的重要支撑技术，其安全性和可靠性直接影响电力系统的稳定运行。据统计，2023年中国新增电化学储能装机容量超过8GW，累计装机容量达到27GW，其中锂离子电池储能占比超过90%。然而，储能系统安全事故频发，2022年全球储能系统火灾事故超过30起，其中约70%与电池热失控相关。因此，建立有效的电池健康检测技术体系，对于保障储能系统安全运行、提升经济效益具有重要意义。

【储能系统电池面临的主要问题】

»安全风险

储能系统电池面临的主要安全风险包括电池过热、热失控、内部短路等安全隐患。这些安全隐患可能由设计缺陷、环境因素或操作不当引起，一旦发生可能造成火灾、爆炸等严重事故，威胁人员安全和设备完整性，对储能系统稳定运行构成重大威胁。根据美国桑迪亚国家实验室统计，电池热失控事故中约60%由内部短路引起，30%由过充导致，10%由外部短路造成。中国电化学储能安全事故统计显示，2018-2022年间，因电池热失控导致的储能电站事故占总事故的68%。

»性能衰减

电池在长期使用过程中会出现容量衰减和内阻增加现象，导致储能系统实际可用容量减少，充放电效率下降。这种性能衰减直接影响储能系统的经济性和实用性，缩短系统使用寿命，增加了运营成本，降低了储能投资的回报率。研究数据显示，锂离子电池在1000次循环后容量保持率通常为80%-90%，在2000次循环后容量保持率降至70%-80%。内阻在电池使用寿命期间会增加50%-100%，直接影响充放电效率和功率输出能力。

»一致性问题

储能电池组中各电芯性能差异会随时间推移而扩大，影响整体性能。不一致的电芯会导致部分电池过充或过放，降低电池组利用率，加速劣化电芯的性能衰减，严重时可能引发连锁故障，影响整个储能系统的安全稳定运行。实验研究表明，电池组内电芯间电压差异超过50mV时，电池组容量利用率会下降10%-15%。在1000次循环后，电池组内电芯容量差异可能达到15%-20%，严重影响电池组整体性能。

»维护困难

传统电池检测方法多为离线检测，无法实时准确评估电池状态。人工检测效率低下，难以满足大规模储能系统需求。缺乏有效的在线监测手段导致无法及时发现早期故障征象，维护决策缺乏准确依据，增加了维护难度和风险。传统维护方式下，约30%的电池故障无法在早期发现，导致故障扩大化。预防性维护成本比预测性维护高出20%-30%，而故障后维修成本比预防性维护高出5-10倍。

【电池诊断的关键特征量】

»特征量监测体系

舜通云储能系统建立了包含11项关键特征量的电池诊断监测体系，具体如表1所示：

表1 电池诊断关键特征量监测体系

»特征量监测精度要求

根据国标要求和实际应用需求，各特征量的监测精度要求如下：

【电池诊断的主要分析内容】

»簇内温升监测

通过分布式温度传感器网络，实时监测电池组内各区域温度变化，分析温度分布规律和上升趋势。系统能够识别局部过热区域，预警温度异常上升风险，为热管理系统提供数据支撑。通过温度变化趋势分析，可以判断电池组散热性能变化，及时调整冷却策略，防止温度过高影响电池性能和安全。

技术指标：系统配置不少于128个温度监测点，温度采样频率不低于1Hz，异常温升预警响应时间小于30秒。

»压降分析

实时监测电池组及单体电芯的电压变化，分析电压衰减趋势和异常波动。通过电压数据分析，识别电池性能劣化迹象，判断电池容量衰减程度。系统能够快速定位电压异常电芯，为维护决策提供依据。电压变化规律分析有助于优化充放电策略，延长电池使用寿命，提高系统运行效率和安全性。

技术指标：电压监测精度达到±0.1%，异常电压识别响应时间小于1秒，电压波动异常检测准确率≥95%。

»电芯一致性评估

通过对比分析电池组内各电芯的电压、温度、内阻等参数，评估电芯间的一致性水平。系统能够识别性能差异较大的电芯，分析一致性变化趋势，为均衡管理提供数据支持。一致性评估有助于制定针对性维护策略，防止劣化电芯影响整体性能，确保电池组安全稳定运行，延长使用寿命。

技术指标：一致性评估准确率达到98%，电芯性能差异识别精度±0.5%，均衡管理响应时间小于5分钟。

»剩余寿命预测

基于电池历史运行数据、性能参数变化趋势和老化模型，预测电池剩余使用寿命。系统综合考虑容量衰减、内阻增加、循环次数等因素，建立寿命预测模型。准确的剩余寿命预测有助于制定合理的维护计划和更换策略，优化运营成本，避免因电池失效导致的系统故障，提高储能系统的经济性和可靠性。

技术指标：剩余寿命预测准确率≥90%，预测误差范围±10%，模型更新频率每周一次。

»内短路检测

采用高精度监测技术，识别电池内部微小短路风险。通过分析电压、电流、温度等参数的异常变化，检测内部短路的早期征象。系统能够区分正常工作状态和异常短路状态，提供早期预警。及时发现内短路风险可防止故障扩大，避免安全事故，保障储能系统安全稳定运行。

技术指标：内短路检测准确率≥95%，检测响应时间小于10秒，误报率≤1%。

»热失控预警

通过多参数融合分析，提前识别热失控的早期征象。系统监测温度异常上升、气体析出、电压异常等热失控前兆信号，建立预警模型。能够在热失控发生前提供充足预警时间，启动安全防护措施。热失控预警功能有效降低安全事故风险，保护设备和人员安全，确保储能系统安全运行。

技术指标：热失控预警提前时间≥30分钟，预警准确率≥98%，误报率≤0.1%。

【总结】

基于舜通云储能系统电池健康检测技术体系，通过多参数融合监测和智能算法分析，实现了对电池关键性能指标的实时在线监测和预警。该技术体系在提高储能系统安全性、可靠性的同时，显著降低了运营成本，为储能产业的健康发展提供了重要的技术支撑。未来将进一步加强算法优化和系统集成，为储能系统的运行提供安全保障。