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锂离子电池安全故障演化过程热行为分析
被引量：
4
1
作者
董缇
王亦伟
+4 位作者
吴越
雷博
何智鹏
曹文炅
蒋方明
《工程热物理学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期175-182,共8页
研究锂离子电池故障过程的行为是提升电池安全的必要手段。通过实验和数值仿真的方法研究了40 Ah方形磷酸铁锂电池在微内短路故障和过充故障过程的热行为。实验验证了三维热模型的可靠性,考虑了电池材料物性对温度的依赖性,剖析了电池...
研究锂离子电池故障过程的行为是提升电池安全的必要手段。通过实验和数值仿真的方法研究了40 Ah方形磷酸铁锂电池在微内短路故障和过充故障过程的热行为。实验验证了三维热模型的可靠性,考虑了电池材料物性对温度的依赖性,剖析了电池温度在故障过程的演化特征和表面测温的有效性。研究发现:电池非工作状态且内短路较严重时(等效电阻小于等于10Ω),故障700 s后表面温升大于2℃,1 h后电池内外的温差超过30℃;严重短路情况下,放电状态故障电池的中心最高温度低于非工作状态电池,但表面温度却高于非工作状态电池;过充故障发生时,换热条件显著影响电池内外温差,绝热条件和对流换热条件下电池内外的温差分别约9℃和2℃。
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关键词
锂离子电池
温度监测
微内短路
过充故障
原文传递
基于孤立森林算法的锂离子电池微内短路故障诊断方法
2
作者
郭煜
王亦伟
+3 位作者
彭鹏
王银飞
丘意书
蒋方明
《储能科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期4102-4112,共11页
电池系统的内短路故障是造成电池热失控和火灾事故的主要原因之一,因此有必要对电池内短路故障进行诊断对事故做出早期预警。孤立森林算法是一种无监督的异常检测算法,被广泛应用于异常数据识别领域。根据串联电池组中内短路电池的电压...
电池系统的内短路故障是造成电池热失控和火灾事故的主要原因之一,因此有必要对电池内短路故障进行诊断对事故做出早期预警。孤立森林算法是一种无监督的异常检测算法,被广泛应用于异常数据识别领域。根据串联电池组中内短路电池的电压会与正常电池发生偏离的特点,本文提出了基于孤立森林算法的锂离子电池微内短路故障诊断方法。为了对方法进行验证,本文构建了串联电池组进行了不同短路电阻和充放电工况的短路实验,并在实际运行工况下对一个锂离子电池储能系统进行了电池短路实验,然后利用孤立森林算法对实验数据进行分析诊断。结果表明,对于循环充放电工况,孤立森林算法对短路电阻为1000Ω的短路故障诊断精准率超过了74%,召回率超过了76%,准确率超过了91%;在模拟电动汽车实际驾驶的动态工况中,算法对300Ω的短路故障诊断精准率和召回率超过了86%,准确率超过了95%;算法对电池储能系统在实际运行工况下25Ω的内短路故障检测召回率大于98%。实验结果表明,孤立森林算法可以在多种工况下对锂离子电池微内短路故障进行有效检测,被检测出的锂离子电池内短路电阻达到了千欧姆数量级。
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关键词
锂离子电池
孤立森林算法
微内短路故障
电池储能系统
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职称材料
题名
锂离子电池安全故障演化过程热行为分析
被引量：
4
1
作者
董缇
王亦伟
吴越
雷博
何智鹏
曹文炅
蒋方明
机构
中国科学院广州能源研究所
直流输电技术国家重点实验室(南方电网科学研究院有限责任公司)
出处
《工程热物理学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期175-182,共8页
基金
直流输电技术国家重点实验室开放基金(No.SKLHVDC-2021-KF-01)。
文摘
研究锂离子电池故障过程的行为是提升电池安全的必要手段。通过实验和数值仿真的方法研究了40 Ah方形磷酸铁锂电池在微内短路故障和过充故障过程的热行为。实验验证了三维热模型的可靠性,考虑了电池材料物性对温度的依赖性,剖析了电池温度在故障过程的演化特征和表面测温的有效性。研究发现:电池非工作状态且内短路较严重时(等效电阻小于等于10Ω),故障700 s后表面温升大于2℃,1 h后电池内外的温差超过30℃;严重短路情况下,放电状态故障电池的中心最高温度低于非工作状态电池,但表面温度却高于非工作状态电池;过充故障发生时,换热条件显著影响电池内外温差,绝热条件和对流换热条件下电池内外的温差分别约9℃和2℃。
关键词
锂离子电池
温度监测
微内短路
过充故障
Keywords
Li-ion
battery
temperature
monitoring
micro
-
internal
short
circuit
overcharge
fault
分类号
TM912.9 [电气工程—电力电子与电力传动]
原文传递
题名
基于孤立森林算法的锂离子电池微内短路故障诊断方法
2
作者
郭煜
王亦伟
彭鹏
王银飞
丘意书
蒋方明
机构
中国科学院广州能源研究所
东风汽车集团有限公司研发总院
中国科学院可再生能源重点实验室
广东省新能源和可再生能源研究开发与应用重点实验室
沈阳化工大学机械与动力工程学院
出处
《储能科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期4102-4112,共11页
基金
广州市科技计划(202201010418)。
文摘
电池系统的内短路故障是造成电池热失控和火灾事故的主要原因之一,因此有必要对电池内短路故障进行诊断对事故做出早期预警。孤立森林算法是一种无监督的异常检测算法,被广泛应用于异常数据识别领域。根据串联电池组中内短路电池的电压会与正常电池发生偏离的特点,本文提出了基于孤立森林算法的锂离子电池微内短路故障诊断方法。为了对方法进行验证,本文构建了串联电池组进行了不同短路电阻和充放电工况的短路实验,并在实际运行工况下对一个锂离子电池储能系统进行了电池短路实验,然后利用孤立森林算法对实验数据进行分析诊断。结果表明,对于循环充放电工况,孤立森林算法对短路电阻为1000Ω的短路故障诊断精准率超过了74%,召回率超过了76%,准确率超过了91%;在模拟电动汽车实际驾驶的动态工况中,算法对300Ω的短路故障诊断精准率和召回率超过了86%,准确率超过了95%;算法对电池储能系统在实际运行工况下25Ω的内短路故障检测召回率大于98%。实验结果表明,孤立森林算法可以在多种工况下对锂离子电池微内短路故障进行有效检测,被检测出的锂离子电池内短路电阻达到了千欧姆数量级。
关键词
锂离子电池
孤立森林算法
微内短路故障
电池储能系统
Keywords
lithium-ion
batteries
isolation
forest
algorithm
micro
internal
short
circuit
fault
energy
storage
system
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
锂离子电池安全故障演化过程热行为分析
董缇
王亦伟
吴越
雷博
何智鹏
曹文炅
蒋方明
《工程热物理学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
原文传递
2
基于孤立森林算法的锂离子电池微内短路故障诊断方法
郭煜
王亦伟
彭鹏
王银飞
丘意书
蒋方明
《储能科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
已选择
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