简介:摘要:随着当前电化学储能技术的广泛应用,电池储能电站的安全运维问题日渐突出。传统电池管理系统仅能获得各电池单体的电压、电流及温度,并且受限于硬件处理能力、数据传输带宽及延迟等条件,掌握海量电池单体储能系统的健康与安全运行状态成为关键技术难题。机器学习方法在锂离子电池运行状态预测领域的应用为储能电池系统安全管理创造了条件。针对锂离子电池安全管理需求,首先对锂离子电池滥用及热失控风险机理的相关研究进行了介绍。随后,讨论了锂离子电池管理系统架构及其应用特点,并详细论述了机器学习方法在锂离子电池健康与安全状态分析方面的应用。最后,对储能电站锂离子电池的安全管理进行了展望。
简介:摘要:随着电化学储能电站装机容量的不断提高,其安全风险及防控问题越来越受到重视。电化学储能通过快速充电消解风光高发的冲击,在新能源低发时进行放电,可有效降低新能源发电对电网的冲击。储能电站普遍采用的定期检修策略,因检修周期较为固定,难以及时发现安全隐患,同时储能元件数量多、故障类型多,且离线检测的防控方法耗时长、成本高、运检工作量大,检修效率低,在推广利用过程中也带来了新的安全风险。基于储能电池特点及电化学储能电站安全风险的分析,提出健全储能电站消防设施、加大储能安全类技术研发、制定完善的标准规范等可行性较高的控制措施和安全风险防范对策,以提升电化学储能电站安全风险管控能力。
简介:摘要:本文探讨了锂电池储能系统中温度控制技术的重要性以及其对电池性能和寿命的提升影响。通过深入分析锂电池的工作机制及温度对其性能的影响,本研究采用数据分析方法详细评估了主动与被动温度控制技术的效果。研究结果表明,精确的温度控制显著提高了电池的充放电效率和减缓了容量衰减,从而延长了电池的使用寿命。成本效益分析进一步证实,尽管温度控制技术需要初期投资,但其通过降低运营维护成本及延长电池寿命的长期经济效益是显著的。结论指出,温度控制技术不仅是确保锂电池储能系统性能和安全的关键,也是提升系统经济效益的有效途径。