中國儲能網訊：隨著新能源技術的快速發(fā)展，鋰電池儲能系統(tǒng)因其高效、環(huán)保的特性，被廣泛應用于能源存儲領域。然而，鋰電池的安全問題一直是行業(yè)關注的焦點。近年來，儲能電站火災事故頻發(fā)，給人們敲響了警鐘。如何保障鋰電池儲能系統(tǒng)的安全運行，成為亟待解決的問題。
一、背景：鋰電池安全問題的現狀
自2017年以來，儲能電站火災事故頻發(fā)，給行業(yè)帶來了巨大損失。據統(tǒng)計，僅2017年起就有35起儲能電站火災，平均每1.5GWh的儲能系統(tǒng)就可能遭遇一次火災事故。這些事故不僅造成了巨大的經濟損失，還引發(fā)了人們對鋰電池安全性的擔憂。為了應對這一挑戰(zhàn)，國家相關部門陸續(xù)出臺了一系列標準和文件，要求增強儲能系統(tǒng)的運行風險監(jiān)測和分析預警能力。然而，現有的技術手段仍存在諸多不足，例如傳統(tǒng)的被動運維模式難以及時發(fā)現安全隱患，離線檢測耗時長且成本高，人工檢修效率低下等。此外，現有的電池管理系統(tǒng)（BMS）也存在數據采集精度不足、缺乏自適應調整能力等問題，難以滿足鋰電池全生命周期的安全管理需求。
二、解決方案：從被動到主動的安全管理
面對鋰電池安全的嚴峻挑戰(zhàn)，主動安全管理技術應運而生。該技術通過數據、機理和半經驗模型的融合，構建了一個全方位的鋰電池健康狀態(tài)監(jiān)測和預警系統(tǒng)。它不僅能夠實時監(jiān)測鋰電池的電壓、電流、溫度等關鍵參數，還能通過深度學習和人工智能算法，對電池的健康狀態(tài)進行精準評估和預測。
這項技術的核心在于構建了一個“預警-運維”防控體系。通過三級防控機制，從風險源識別、電池故障監(jiān)測到熱失控預警，層層遞進，有效降低了事故風險。例如，系統(tǒng)能夠在電池出現異常衰竭、內短路等早期故障時發(fā)出預警，并提供針對性的運維建議，避免故障進一步惡化。此外，基于大數據分析和模式識別技術，系統(tǒng)還能對BMS失效、制冷設備故障等常見問題進行精準診斷，及時排除安全隱患。
三、關鍵技術：智能化的安全守護
主動安全管理技術涵蓋了多項關鍵創(chuàng)新。首先，它采用了基于數據-物理融合模型的電池狀態(tài)評估方法，通過深度學習和遷移學習技術，實現了對鋰電池健康狀態(tài)的跨數據域估計。這意味著即使在復雜的工況下，系統(tǒng)也能準確評估電池的剩余壽命和性能衰減情況。
其次，系統(tǒng)通過高斯混合模型和離群點檢測技術，能夠快速識別電池的異常衰竭和內短路現象。例如，當某個電池單元的內阻突然增加或自放電率異常升高時，系統(tǒng)會立即發(fā)出警報，并建議采取相應的措施。這種早期預警機制為運維人員爭取了寶貴的時間，避免了事故的發(fā)生。
此外，系統(tǒng)還融合了專家知識和現場運維經驗，構建了一個智能運維知識圖譜。運維人員可以根據系統(tǒng)的建議，快速定位問題并采取有效的解決措施。這種智能化的運維方式不僅提高了效率，還大大降低了人為失誤的風險。
四、實際應用：守護儲能電站的安全運行
儲能電站主動安全管理技術已經在多個大型儲能電站得到了實際應用，累計覆蓋儲能裝機容量超過3.5GWh。在內蒙古、江蘇、山東等地的儲能項目中，該技術成功檢出了多起B(yǎng)MS故障、制冷設備故障和電池異常事件，并及時采取了措施，避免了事故的發(fā)生。
例如，在某儲能電站中，系統(tǒng)監(jiān)測到部分電池艙存在過充過放的異常情況。經過分析，發(fā)現是BMS的SOC評估不準確導致的。運維人員根據系統(tǒng)的建議，對BMS進行了校準，成功排除了安全隱患。在另一起案例中，系統(tǒng)提前預警了電池艙的溫度異常，經檢查發(fā)現是BMS通訊故障導致液冷系統(tǒng)無法正常工作。及時的處理避免了電池過熱引發(fā)的火災事故。
五、未來展望：智能化安全管理的廣闊前景
隨著人工智能、大數據和物聯網技術的不斷發(fā)展，鋰電池儲能系統(tǒng)的安全管理將進入一個全新的智能化時代。未來的管理系統(tǒng)將更加精準、高效，能夠實時感知電池的健康狀態(tài)，并自動調整運行策略，實現真正的“無人值守”運行。
此外，智能化的安全管理系統(tǒng)還將與能源互聯網深度融合，通過優(yōu)化儲能系統(tǒng)的充放電策略，提高能源利用效率，降低運營成本。這不僅有助于提升儲能系統(tǒng)的經濟性，還將為實現“雙碳”目標提供有力支持。
