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基于數(shù)據(jù)的動力電池運行狀態(tài)分析和預警系統(tǒng)
2022年7月27日，湖南省長沙市成功舉辦了“2022汽車技術(shù)與裝備國際論壇”。北京理工大學深圳汽車研究院首席科學家、博士生導師姜久春教授在主題為“新能源汽車安全技術(shù)創(chuàng)新”第五分論壇上作了“基于數(shù)據(jù)的動力電池運行狀態(tài)分析和預警系統(tǒng)”的報告，分享了在動力電池狀態(tài)評估技術(shù)方面的研究進展。
隨著新能源汽車及電池儲能系統(tǒng)數(shù)量快速增長和規(guī)?；茝V應用，電池安全事故頻頻發(fā)生，造成的累計經(jīng)濟損失已超過100億元，成為行業(yè)亟待解決痛點。
電池安全首先考驗的是電池生產(chǎn)制造的工藝水準，電池及電池系統(tǒng)零部件的可靠性決定了電池系統(tǒng)的安全性，電池檢測、性能與安全評估、周期性保養(yǎng)維護等環(huán)節(jié)的不完備，將導致電池安全風險增加。隨著鋰電池的使用，電池逐漸老化，一致性問題逐漸凸顯，將顯著降低電池系統(tǒng)利用率及使用壽命。
電池起火的原因有三類：異常衰退（異常老化）、內(nèi)短路演化（微短路）、電池猝死（嚴重內(nèi)短路）。電池在使用過程中會正常衰退，但也會出現(xiàn)異常衰退的情況，有可能演變成熱失控。目前，異常衰退和內(nèi)短路演化可以用大數(shù)據(jù)方法做到100%預警，從而挑出有問題的電芯進行維護，但電池猝死從現(xiàn)在的研究情況來看，大數(shù)據(jù)的方法并不適用，增加傳感器數(shù)量和其它類型傳感器（如壓力傳感器）有一定效果。
為能準確掌握電池運行狀態(tài)，姜教授團隊研究建立了一個基于多時間尺度的電池性能與安全綜合評估體系模型，由機理模型、數(shù)據(jù)挖掘、信號分析三部分有機構(gòu)成，按時間周期長短，劃分為月級、天級、小時/分鐘級三個類別。為準確識別電池異常老化和嚴重內(nèi)短路，模型使用了6項參數(shù)指標（正極、負極、鋰離子損失，容量、內(nèi)阻、SOC不一致性），并通過信號分析技術(shù)，識別單體電壓信號的異常波動和突變，實現(xiàn)安全風險的識別和故障的精準定位。
案例1事故車識別
案例2電池異常老化診斷
案例3一致性異常電池識別
案例4短路電池識別
通過把算法嵌入車輛，將邊緣計算和云端相結(jié)合，建立了一套以數(shù)據(jù)傳輸和電池安全診斷預警為核心的“交鑰匙”式解決方案，即“車-地-云”協(xié)調(diào)解決方案。
目前該方案已累計服務24個月，服務車輛超過40萬輛，接入車輛超過4萬輛，預警車輛超過150輛，預警準確率100%，維修效率提升70%。
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