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集装箱式锂离子电池储能系统消防安全早期预警方法

作者:李润源 郭傅傲 赵钢超 来源:储能科学与技术 发布时间:2024-06-19 浏览:


      本文亮点:1.充分考虑了多个影响因素,可预测储能系统的运行走势;2.对电池储能系统消防安全早期有不同等级的预警,可及时解除危险;3.与传统方法相比,所用方法一定程度降低了误警率和漏警率。

 摘 要 为了降低集装箱式锂离子电池储能系统火灾发生概率,提出消防安全早期预警方法。分析锂离子电池储能系统的生热过程,确定温度、电压等因素与储能系统消防安全的影响关系。采集电压、电流、温度、声信号等电池储能系统工作数据,检测表面健康程序,根据工作数据与表面健康状态的变化规律,综合考虑影响因素,预测储能系统的运行走势,设置电池储能系统消防安全早期预警等级,完成电池储能系统消防安全的早期预警。通过性能测试实验得出结论:与传统预警方法相比,优化设计方法的误警率和漏警率降低了0.90%以上,不同预警等级下,该方法仅出现1个预警错误,而且不同表面破损位置下的预警准确率达到了99.7%,具备有效性和可靠性。

  关键词 集装箱式电池;锂离子电池;储能系统;消防安全;早期预警

  集装箱式锂离子电池是一种以标准集装箱为载体的储能系统,它集成了锂离子电池、电池管理系统、消防系统等多个组成部分,是实现高集成度、大容量和可移动的储能装置。与传统锂电池相比,集装箱式锂离子电池具有集成度高、容量大、可移动性强、接口设计灵活等特征,因此被广泛应用于多个领域。然而,由于锂离子电池的特殊性质和集装箱式储能系统的复杂性,这种储能系统也存在一定的安全风险。因此,在使用和维护过程中需要采取相应的措施,包括定期检查和维护电池、严格控制电池的充电和放电状态等,以保证电池储能系统的安全性和稳定性。

  消防安全是集装箱式锂离子电池储能系统稳定运行的保障之一,这是因为电池储能系统在过充、过放、短路、机械碰撞等情况下,可能发生热失控,产生高温、冒烟,甚至起火。这些危险情况不仅会损坏电池本身,更可能对人身安全和设备安全构成威胁。为了防止电池火灾的发生,提出集装箱式锂离子电池储能系统消防安全早期预警方法。现阶段发展较为成熟的早期预警方法包括:基于数据-模型混合驱动的电池储能系统早期预警方法、基于气液逸出物图像识别的电池储能系统早期预警方法和基于气体分析的电池储能系统早期预警方法,然而上述传统早期预警方法主要针对的是普通锂电池,将其应用到集装箱式锂离子电池储能系统的消防安全早期预警工作中,存在明显的误警与漏警现象,为此以集装箱式锂离子电池为研究对象,对消防安全早期预警方法进行优化设计,以期能够最大程度地降低电池火灾的发生概率及其带来的损失。

 1 储能系统消防安全早期预警方法设计

  优化设计的集装箱式锂离子电池储能系统消防安全早期预警方法以集装箱式锂离子电池为研究对象,通过对储能系统工作机理和流程的分析,确定影响储能系统消防安全的影响因素,并以此作为集装箱式锂离子电池储能系统的检测对象。从电压、电流、温度、表面健康和声信号等方面,采集锂电池的工作数据,根据数据演变特征,对未来任意时刻储能系统的安全状态参数进行预测,并将预测结果与设置的预警条件和等级进行比对,根据比对结果,判断是否启动早期预警程序、选择合适的预警等级,实现集装箱式锂离子电池储能系统的消防安全早期预警工作。

  1.1 确定锂离子电池储能系统消防安全影响因素

  集装箱式锂离子电池主要由电池模块、电池管理系统、热管理系统、安全防护系统等组成。其中,电池模块是储能系统的核心,由多个单体电池组成,其负责存储和释放电能。电池管理系统主要负责监控电池的运行状态,确保电池的安全稳定运行。热管理系统则负责控制电池的温度,防止过热和过冷。由于内部产热远高于散热速率,在锂离子电池的内部存在大量的热量,容易产生热失控现象,这也是集装箱式锂离子电池储能系统消防安全风险的产生原因。图1所示为集装箱式锂离子电池储能系统的火灾发生过程。

图1 集装箱式锂离子电池储能系统火灾发生过程

  集装箱式锂离子电池储能系统的生热过程可以量化表示为:

  式中,Vbattery为集装箱式锂离子电池体积;U0和U分别为开路电压和工作电压;∂U0/∂T为熵热系数;T为电池储能系统的温度。从式(1)中可以看出,电池储能系统的消防安全与温度和电压等因素有关,其中温度因素与电池储能系统消防安全的影响关系如图2所示。

图2 温度因素与电池储能系统消防安全的影响关系

  除温度因素外,电池储能系统消防安全还会受到电流、表面健康状况、声信号等因素的影响,按照上述方式可以得出其他因素与电池储能系统消防安全之间的影响关系,并以影响因素作为电池储能系统的检测对象。

  1.2 采集集装箱式锂离子电池储能系统工作数据

  基于上述确定的锂离子电池储能系统消防安全影响因素,采集电压、电流、温度、声信号等工作数据,使用数据采集器或数据记录仪来采集电压和电流数据。这些设备可以连接到集装箱式锂离子电池储能系统的电气接口上,以获取电压和电流数据。锂离子电池储能系统电压数据的采集结果为:

  式中,max()和min()分别为初始采集工作数据中的最大值和最小值;xg为处理后的数据。

  将处理结果重新赋值给初始采集数据。重复上述操作,对任意时刻集装箱式锂离子电池储能系统的工作数据进行采集与处理,得出满足质量要求的电池储能系统数据采集结果。

  1.3 检测集装箱式锂离子电池储能系统表面健康程度

  除了电池储能系统的内部工作数据外,还需要度量电池的表面健康状态,即采用成像设备生成集装箱式锂离子电池各个平面的成像结果,从而充分考虑集装箱式锂离子电池储能系统稳定运行的内外部影响因素。检测集装箱式锂离子电池储能系统表面健康程度的过程中,采用特征提取和特征匹配的方式,确定电池平面中任意像素点是否存在异常,最终得出表面破损面积的检测结果为:

  式中,si()为第i个判定为表面破损像素点所占图像面积;κimage为成像系数;np为判定为破损像素点的像素总数量。按照上述方式即可得出表面健康程度的检测结果。

 1.4 预测集装箱式锂离子电池储能系统运行走势

  以采集集装箱式锂离子电池储能系统工作数据为处理对象,提取储能系统的变化特征,对储能系统的运行走势进行推算。储能系统工作数据变化特征的提取过程可以量化表示为:

  式中,xg(t1)和xg(t2)分别为t1和t2时刻采集的工作数据。则任意时刻tw集装箱式锂离子电池储能系统运行走势预测为:

  式中,κeffect为电池储能系统发展进程的影响系数。将式(6)的计算结果代入式(7)中,即可得出集装箱式锂离子电池储能系统运行走势的预测结果。按照上述方式也可以得出集装箱式锂离子电池储能系统运行走势的预测结果,为储能系统消防安全早期预警奠定基础。

 1.5 实现储能系统消防安全早期预警

  在完成集装箱式锂离子电池储能系统运行走势预测后,设置电池储能系统消防安全早期预警等级。首先,优化设计的早期预警方法采用分级预警方式,即根据集装箱式锂离子电池运行的异常程序,启动不同的预警程序。在正常运行条件下电池储能系统工作电压的正常值定义为额定电压,可以表示为:

  式中,Ue为电池储能系统的额定电压。电流的正常值如下:

  式中,Rbattery为集装箱式锂离子电池储能系统的总电阻。同理可以得出电池储能系统其他指标的正常值,则电池储能系统消防安全早期预警程序的启动条件为:

  式中,rnormal为任意工作参数的正常值;r为电池储能系统的实际工作参数,具体包括温度、电压、电流等。集装箱式锂离子电池储能系统消防安全早期预警等级的设置情况见表1。

表1 锂离子电池储能系统消防安全早期预警等级设置

  通过指示灯、通知信息和蜂鸣器三种方式,执行集装箱式锂离子电池储能系统的预警程序,若检测当前锂离子电池的储能系统满足Ⅰ预警等级条件,则同时启动三种预警方式,指示灯显示红灯,闪烁频率为60次/s,预警信息发送给管理人员,蜂鸣器发出信号强度为50 Hz,预警等级为Ⅱ、Ⅲ时,指示灯显示红灯,闪烁频率分别为40次/s和30次/s,蜂鸣器信号强度分别为40 Hz和30 Hz,无需将通知信息发送给管理人员,而预警等级为Ⅳ、Ⅴ时,指示灯显示黄灯,闪烁频率为20次/s。

  根据集装箱式锂离子电池储能系统运行走势的预测结果,将预测数据与表1表示的预警条件进行比对,判断是否启动预警程序,预警程度的启动条件可以量化表示为:

  式中,Uprediction、Iprediction、Tprediction、Yprediction和Sprediction为电压、电流、温度、声信号和表面破损面积的预测值;U(Ⅴ)、I(Ⅴ)、T(Ⅴ)、Y(Ⅴ)和S(Ⅴ)为Ⅴ预警等级电池储能系统工作数据的下限阈值。当前储能系统工作数据的预测结果满足式(11)中的任意一个条件,即启动早期预警程序。按照相同的比对方式,确定具体的预警方式,当认为停止预警程序或集装箱式锂离子电池储能系统运行数据变更时,退出早期预警程序。

 2 预警性能测试实验分析

  以测试集装箱式锂离子电池储能系统消防安全早期预警方法的预警功能为目的,采用白盒测试与对比测试相结合的方式,设计性能测试实验。此次实验的基本原理为,采用人为设定的方式,控制选择集装箱式锂离子电池储能系统的运行状态和消防安全程度,以此作为预警效果的期望值。利用优化设计的消防安全早期预警方法完成预警工作,并记录预警响应数据。实验中设置传统的基于数据-模型混合驱动的电池储能系统早期预警方法和基于气液逸出物图像识别的电池储能系统早期预警方法作为对比方法,在相同的实验环境下,对同样的电池样品的消防安全进行早期预警,得出相应的测试结果。

  2.1 实验准备

  2.1.1 集装箱式锂离子电池样品

  为保证集装箱式锂离子电池样品工作参数的可控性,采用制备的方式准备集装箱式锂离子电池样品。根据需求和目标,设计集装箱式锂离子电池的形状、尺寸和结构。考虑电池组的串并联方式、安全保护、热管理等因素,确保电池组能够满足实际应用的需求。选择钴酸锂作为集装箱式锂离子电池的电极材料,以有机电解质作为电解质材料,隔膜主要由聚烯烃等高分子材料制成。通过电极制备、电芯组装、热管理系统的安装等步骤,完成集装箱式锂离子电池样品的制造工艺,制备完成后,对集装箱式锂离子电池进行性能测试和安全性评估,保证初始制备电池样品处于安全状态。为保证实验结果的可信度,共制备300个集装箱式锂离子电池样品。由于造成锂离子电池发生热失控有内部因素和外部因素两种情况,因此从内部工作参数和外部表面结构两个方面,对集装箱式锂离子电池样品的运行状态进行设置,并由此生成早期预警的期望结果。表2所示为部分集装箱式锂离子电池样品运行参数与期望预警结果的设置情况。

表2 集装箱式锂离子电池样品参数设置

  按照上述方式可以得出所有集装箱式锂离子电池样品工作参数与早期预警期望目标的设置结果。

  2.1.2 数据采集设备

  为了实现对电压、电流、温度等工作参数的采集,在集装箱式锂离子电池储能系统的工作环境中安装相应的数据采集设备。数据采集设备的布设情况,如图3所示。

图3 锂离子电池储能系统数据采集设备布设实景

  数据采集卡选用USB5622型号,该型号兼容USB2.0,具备16路模拟与数字量输入输出功能,且支持即插即用。USB5622的AD模拟量输入采样频率高达500 kSps,输入阻抗高达10 MΩ,而DA模拟量输出的各通道转换速率为100 ksps,转换精度高达12位。此外,它支持10/100 M自适应网络类型,并采用TCP网络协议。

  2.1.3 早期预警方法开发工具

  优化设计的集装箱式锂离子电池储能系统消防安全早期预警方法使用keiluVision5作为软件开发环境,并在配置开发环境过程中选择ARM中的MDK作为编译和下载工具。

  2.2 实验过程

  利用准备的早期预警方法开发工具,完成对优化设计早期预警方法的开发,并接入制备的集装箱式锂离子电池样品。通过工作数据采集、工作走势预测等步骤,得出消防安全的早期预警结果。其中01号电池样品的消防安全早期预警输出结果,如图4所示。

图4 储能系统消防安全早期预警结果

  按照上述方式可以得出实验中所有集装箱式锂离子电池样品储能系统消防安全的早期预警结果。利用相同的开发工具,对两种传统方法进行开发,并得出相应的早期预警结果。为实现对预警性能的量化测试,设置误警率和漏警率作为测试指标,其中误警率指的是等级预警错误的样本数量,而漏警率是指应启动预警程序但未启动的样本数量,上述测试指标的数值结果为:

  式中,Nerr、Nwarning、Nreality和N分别为等级预警错误、预期预警、实际预警的样本数量以及样本总数量。最终计算得出误警率和漏警率越低,说明对应方法的预警性能越优。

  2.3 实验结果

  通过相关数据的统计,得出反映早期预警性能的测试结果,见表3。

表3 电池储能系统消防安全早期预警性能测试数据

  将表3中的数据代入式(12)中,计算得出两种传统方法的平均误警率分别为1.29%和1.62%,漏警率平均值分别为1.01%和1.35%,优化设计消防安全早期预警方法误警率和漏警率平均值均为0.07%。由此可知,本工作方法的误警率和漏警率均低于传统方法,其降低了0.90%以上,说明该方法有效降低了预警错误性。根据表4数据可知,三种方法在不同预警等级中预警情况不同,基于数据-模型混合驱动的电池储能系统早期预警方法仅Ⅳ等级全部预警正确,而其他预警等级均存在预警错误的情况,最高预警错误个数达到了2个,并且预警等级错误无规律,而基于气液逸出物图像识别的电池储能系统早期预警方法在Ⅱ~Ⅴ预警等级时,均存在2个预警错误,Ⅰ预警等级存在1个预警错误,而且该方法发生的错误均为预警等级低,与这两个传统方法相比,本工作设计的优化设计集装箱式锂离子电池储能系统消防安全早期预警方法仅在Ⅳ预警等级时出现1个预警错误,将其预警为更高的Ⅲ,也触发了预警,由此可知,本工作方法在不同预警等级下,其可以准确预警。这是因为传统方法没有充分考虑内外部影响因素,导致预警不够准确,而本工作方法充分考虑了集装箱式锂离子电池储能系统稳定运行的内外部影响因素,采用特征提取和特征匹配的方式,确定了电池平面中任意像素点是否存在异常,因此,可以在不同预警等级下准确预警。

表4 预警等级预测结果分析

  考虑到实际工作中锂离子电池表面破损位置可能不同,该情况可能影响本工作方法预警的准确性,因此,分析不同表面破损位置下三种方法的预警准确率,结果见表5。

表5 不同表面破损位置下预警准确

  根据表5数据可知,三种方法的预警准确率均达到了96.0%以上,但是传统方法的预警准确率相对较低,在样本数量达到300个时,基于数据-模型混合驱动的电池储能系统早期预警方法的预警准确率为97.7%,基于气液逸出物图像识别的电池储能系统早期预警方法的预警准确率为96.0%,而此时本工作方法的预警准确率为99.7%,相比可知,本工作方法的预警准确率比传统方法提高了2.0%以上,其仍可以保持较高的预警准确率,因此,该结果说明本工作方法受到表面破损位置不同的影响较小,可以准确预警。这是因为传统方法考虑影响因素不全面,并且没有准确预测储能系统的运行走势,导致预警不准确,而本工作方法采用成像设备生成了集装箱式锂离子电池各个平面的成像结果,也充分考虑了系统稳定运行的内外部影响因素,得出了表面破损面积的检测结果,并且以采集电池储能系统工作数据为处理对象,提取储能系统的变化特征,推算了储能系统的运行走势,从而可以在不同表面破损位置下准确预警,提高了预警准确率。

 3 结 论

  集装箱式锂离子电池储能系统运行时的安全问题是本体因素和运行环境因素长期演化导致的,同时也是部分外部因素影响发生的问题。因此,对这些因素进行演化过程的分析、监测和评估,设计了集装箱式锂离子电池储能系统消防安全早期预警方法。该方法充分考虑了多个影响因素,并且结合了集装箱式锂离子电池储能系统运行走势,设计了预警等级,实现了准确的早期预警。实验分析可知,该方法的集装箱式锂离子电池储能系统消防安全早期预警准确,并且不同预警等级和不同表面破损位置下均预警准确,准确率达到了99.7%,其具备了较好的预警性能。以期通过该研究避免集装箱式锂离子电池储能系统发展到热失控阶段,降低火灾发生概率与损失。


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关键字:储能系统

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