锂离子电池健康评估与故障诊断报告（2024.3）-33页_1mb

先进表征技术在储能电池管理系统中的应用研究

研究背景与意义

• 市场规模： 电化学储能从兆瓦级迈向吉瓦级，2025年中国市场装机容量将显著提升。
• 研究意义： 开展电池健康管理与故障诊断等智能运维技术，保障储能系统安全经济运行，解决电池寿命、性能衰减等健康问题。

电池健康状态（SOH）评估

总体方案

• 数据来源： 利用单体电池老化实验数据、电池系统静态数据和云端/离线测试数据。
• 核心算法：
  1. 异常电芯筛选： 基于综合评分算法和无监督学习，提前识别出健康状况差的单体电池。
  2. 机理模型： 重构电化学模型（P2D），实现高精度、快速模拟，聚焦电池内部参数监控。
  3. 特征工程： 结合数据驱动与物理机理提取特征，融合滤波法进行特征筛选。
  4. AI算法： 采用高斯过程回归（GPR）和深度学习（DCNN/LSTM/Seq2Seq）对SOH进行估计和寿命全周期预测。

电池故障诊断与安全预警

整体框架

• 数据支撑： 利用云端大数据和线下短时数据。
• 核心算法：
  1. 模型故障诊断： 基于扩展卡尔曼滤波（EKF）和结构分析，实现多故障检测、分离与诊断（如传感器故障、短路、连接问题）。
  2. 数据驱动故障诊断： 应用局部离群点因子（LOF）算法等，对内短路等软故障进行早期识别。
  3. 无监督学习： 构建健康评分模型，设置安全边界进行预警。

具体方法与应用

• 多故障检测与分离： 利用结构分析和残差生成方法，如CFDI（基于残差和CUSUM）和判别方法（FDI）对多种故障进行快速准确分离。
• 内短路故障诊断： 通过分析充放电电流曲线（IC Curve）参数，结合LOF算法，早期识别内短路故障。
• 安全预警： 基于健康特征演化和评分统计，采用无监督学习混合多种分类算法，设定预警阈值，提前预测事故风险。