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电化学储能电站的系统故障监测与诊断分析

2024-08-27 63 上传者：管理员

摘要：随着电化学储能电站规模的扩大，如何提高系统故障监测及诊断效率，实现对故障的早期预防及处理，成为国内外关注的热点。本文从电化学储能电站的常见故障入手，找到系统故障相关变量及影响因子，进而确定系统故障监测指标；之后根据不同故障类型及区域，选择合适的监测及诊断方法，最大限度降低系统故障造成的危害，为电化学储能电站的安全运行提供支持。

关键词：
热失控
电化学储能电站
系统故障
诊断效率
高系统故障监测
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储能电站是高效率应用能源的基础，按照能量形式划分，主要包括机械储能、化学储能、电化学储能、电磁储能等类型[1]。不同于其他储能电站，电化学储能电站投资小、建设周期短、能量密度高、循环效率高、响应速度快，是近年来较为热门的储能方式。为满足高容量需求，储能电池通常会将成千上万的电池串并联起来。如此高密集的排布可能会引发连锁反应，对系统运行的安全性产生影响。在过充电或过放电情况下，电池的散热性会变差，从而产生热失控，造成危害性极大的安全事故[2]。因此，分析电化学储能电站系统故障类型，探究科学合理的故障监测及诊断方法，对于保障储能电站的安全具有现实意义。

1、电化学储能电站常见故障分析

1.1 过充/放电

电池过充/放电主要是由容量衰减、电压或负载电流测量不准确、荷电状态及功率估量不准确等因素造成的。电池过充电状态下，锂离子容易过度沉积形成锂枝晶，导致电池内阻力及容量改变，且随着锂枝晶的生长，可能会穿透隔膜而造成内部短路；而过放电状态下，电池负极会发生溶解，溶解物质在正极表面形成枝晶，从而造成正负极互换[3]。研究发现，电池过充电倍率与电压及温度增速及增量呈正相关[4]。此外，在电池过充/放电过程中，电极与电解液或电解质的界面易发生膜分解，从而产生气体，随着过充/放电程度的增加，电池内部产气量会变大，电池体积会因膨胀而发生明显变化，或因气体过快逸出而引发爆炸，部分有毒气体还会威胁人员安全[5]。

1.2 系统短路

根据故障位置不同，电化学储能电站短路可分为内短路和外短路。内短路故障的诱发因素主要包括电池缺陷、过充/放电、挤压变形等，其发生部位主要集中在电极材料和铜/铝集流体，且电池容量越大，发生内短路问题的几率也就越高。此外，电化学储能电站系统短路可根据故障类型分为软性内短路和硬性内短路，前者为可逆性故障，电压在波动后可恢复至正常区间，对电池造成的损伤较小；后者的电压则会经历骤跌，产生不可逆的内短路故障，可能会引发热失控甚至火灾。外短路主要由电解液外泄、电极联通、浸水、挤压等原因造成。外短路故障发生时，电流和温度先迅速升高，之后电流降低至放电平台期，在此过程中热行为表现出滞后性特征。

1.3 绝缘故障

系统的绝缘可靠性直接影响储能电站运行稳定性。当电池因温度和湿度改变、电解液泄露等原因造成绝缘层性降低时，则会出现漏电、爬电、接地故障等问题。虽然GB/T36558—2018对电子组绝缘指标作出了明确规定，但由于电池间存在接触电阻，因此系统测定的电池电压会与实际电压存在误差。此外，连接组件松脱也会造成电池间接触电阻和电池管理系统监测异常，进而引发充/放电异常、电池功率衰减等问题，严重时可引发热失控[6]。

1.4 热失控

以上三种情况均会诱发热失控，且根据诱因可将其分为电滥用、机械滥用和热滥用。电滥用是过充/放电、短路、电压失衡等因素造成的；机械滥用是外力挤压或碰撞造成的内短路；热滥用则是因温度升高引发的热失控。在电池发生热失控的过程中会产生大量气体，硬壳电池配备的安全阀能排出气体以释放压力；软包电池由于未设置安全阀，因此气压过大会造成电池膨胀，电池外壳会因超出承受极限而崩开。同样，机械损伤会造成电池内部的电解质泄漏。当电池模组局部失效时，热量会传导或辐射到周围电池，导致热失控进一步传播。

2、电化学储能电站系统故障监测

电化学储能电站系统故障监测主要采用原位监测技术，具体包含非接触式和接触式两种，前者主要基于电化学机制或结构特性，后者则通过接触传感器进行监测。此外，基于电化学储能电站系统安全的监控技术能对故障进行主动预警，避免后续链条反应发生。

2.1 非接触式监测技术

非接触式监测主要包括红外热成像、X射线衍射、超声探测、电化学阻抗谱等方法。红外热成像具有成本低、响应快、无干扰等特点，能对电池外部温度进行监测。X射线衍射适用于厚度较薄的电池，通过X射线的强穿透力间接测量电池内部温度变化，但此定性研究无法准确获得具体数据。超声探测是利用超声波谱对电化学状态及其特征进行监测。但目前的超声探测技术无法实现定量评估，需要与其他监测技术配合使用。电化学阻抗谱对电池荷电状态、健康状态及温度的敏感度较高，可作为开展电池内部监测的重要手段之一。考虑到电池过充/放电过程中，电阻、电荷、电容等参数呈现规律性变化，可根据此特征实现电池监测。

2.2 接触式监测技术

接触式检测技术主要通过各类传感器对系统设备进行探知，是针对局部缺陷及环境参数的监测手段。烟气传感器通常设置在电池顶部，当电池过充或起火时，传感器采集的数据会被报送并发出预警信号。CO传感器TGS5141以特殊电极渠道储水器对CO敏感度较高，且出厂标定的灵敏度系数便于用户了解其监测性能，其使用寿命为10年以上。温度监测主要采用光纤光栅传感器，可实现对电池多个单元的分布式测量，且可根据监测设备获取的历史及实时数据提前预警温度变化。电热偶或电阻温度传感器可对电池的内部温度进行监测，有助于精准定位故障区域。薄膜传感器是将热电偶传感器、电阻温度传感器、热敏电阻阵列通过沉积、无胶热压、磁控溅射等工艺封装在柔性薄膜上，再嵌入电池内部，可实现电池温度及形变状况的实时测量，降低监测技术对电池性能的干扰。

2.3 安全主动监测技术

基于机器学习、大数据、算法优化等技术的主动监测技术能对电化学储能电站的系统运行数据进行安全监测，从而在故障发生初期就发出预警信号，提高风险预知能力。主动电池管理系统能对电池组进行全方位监测，涉及电压、电流、温度、荷电状态、健康状态等方面的故障监测，并且能根据历史数据模拟电池管理系统故障，及时发现电池故障原因及区域，保障电池在合适条件下的稳定运行。主动能量管理系统除了对电池内部能量进行管控，还可在过充/放电预警信号得到验证后下发停机指令，将故障有效隔离。主动变流器保护系统能监测储能变流器的运行状况，在过压、过流或管理系统故障时触发保护机制；还能对自动控制系统及时进行响应，对储能变流器中的常见故障进行风险识别。

3、电化学储能电站系统故障诊断方法

在电化学储能电站系统的运行过程中，局部故障会向临近单元传播，并迅速扩散。而随着电化学储能电站集成度的提升，故障的耦合机制会更加复杂。为此，在多重监测体系的基础上，应探索更加高效快捷的诊断方法，以实现对系统故障的早期预警。

基于模型的系统故障诊断主要是通过数据测量或滤波器/观测器自适应方法，对比系统模型与故障模型获得残差，之后再进行对状态及参数等指标的评估。电化学模型通过耦合的非线性偏微分方程组指征电池动力学、热学特征，该模型的准确度较高，但易出现计算冗余、过拟合问题。热模型通过电压、电阻、温度、产热功率等来指征电池温度变化及热故障诊断。等效电路模型忽略了电池内部复杂的物化反应，采用电阻-电容网络来表征电池的动态变化。由于其结构简单、运算难度低，因此被广泛应用。但模型诊断易受到精度及参数因素的影响，因而会造成无法有效筛选故障单元。为此，可通过设置非零阈值的方式来提高诊断的稳健度。

非模型故障诊断主要基于知识、经验、历史数据等对系统运行进行评估。知识驱动的故障诊断方法包括专家系统诊断法、模糊推理法及图论法。专家系统诊断法根据历史数据及专家经验来进行诊断，该方法虽然易于理解，但因信息获取难度大导致诊断不确定性较高。模糊推理适用于对不确定因素的分析，但其规则制定较为困难。图论法基于明确的因果关系进行诊断，诊断结果易于理解。

通常情况下，电化学储能电站运行过程中可能存在多种故障同时发生的情况，且不同故障的耦合机制及特征差异可能会被误判。为此，采用多种故障诊断方法相融合的方式是提高故障诊断效率、降低计算成本的最佳方式。

4、结语

目前，系统故障监测及诊断应侧重对多维传感设备的布局及解耦，探索不同环境或状态下的诊断方法的优化，并进一步提升多故障联合诊断能力，以满足大规模电化学储能电站多故障同步诊断需求。

参考文献:

[1]陈萌,赵谡,王亚林,等.大规模电化学储能系统故障监测与诊断研究综述[J/OL].中国电机工程学报,1-17[2024-04-27].

[2]廖正海,张国强.锂离子电池热失控早期预警研究进展[J].电工电能新技术, 2019, 38(10):61-66.

[3]冯旭宁.车用锂离子动力电池热失控诱发与扩展机理､建模与防控[D].北京:清华大学, 2016.

[4]王怀铷.磷酸铁锂储能电池过充热失控特性研究[D].郑州:郑州大学, 2021.

[5]齐文瑾.储能电站电池系统火灾特点及消防系统设计[J].科技创新与应用, 2023, 13(36):124-127.

[6]杨洋.基于信息物理融合的锂离子电池系统连接松脱故障智能诊断研究[D].上海:上海交通大学, 2019.

文章来源:许利君,许利红,宋方宇轩.电化学储能电站的系统故障监测与诊断分析[J].储能科学与技术,2024,13(08):2788-2790.