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          重磅突破!這項(xiàng)中國(guó)科研成果登上國(guó)際頂級(jí)期刊

          電力網(wǎng)資訊
          2025-11-05
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            AI“聽(tīng)診”提前一刻鐘預(yù)警電池?zé)崾Э仫L(fēng)險(xiǎn)

            近日,南都電源動(dòng)力股份有限公司聯(lián)合浙江大學(xué)信息與電子工程學(xué)院金浩團(tuán)隊(duì)、國(guó)網(wǎng)山東信通公司,在鋰離子儲(chǔ)能領(lǐng)域國(guó)際頂級(jí)期刊《Journal of Energy Storage》發(fā)表最新研究成果,提出了一種基于麥克風(fēng)陣列聲學(xué)信號(hào)和AI深度學(xué)習(xí)算法的鋰離子電池?zé)崾Э卦缙跈z測(cè)與定位新方法。該系統(tǒng)通過(guò)捕捉鋰離子電池安全閥在熱失控前產(chǎn)生的微弱高頻異常聲學(xué)信號(hào),采用新型時(shí)間序列深度學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)了熱失控的提前791 s預(yù)警,并具備厘米級(jí)精度的聲源定位,為儲(chǔ)能電站的安全監(jiān)測(cè)提供了全新的技術(shù)路徑。

            隨著新能源電網(wǎng)與儲(chǔ)能技術(shù)的快速發(fā)展,大規(guī)模儲(chǔ)能系統(tǒng)中鋰離子電池的安全問(wèn)題日益突出。熱失控是電池運(yùn)行中最危險(xiǎn)的失效模式之一,往往伴隨高溫、起火甚至爆炸,對(duì)電站和人身安全造成嚴(yán)重威脅。傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)手段多依賴(lài)溫度、電壓、電流或氣體檢測(cè),但這些參數(shù)的變化通常出現(xiàn)在熱失控的中后期,難以及時(shí)實(shí)現(xiàn)早期預(yù)警。

            以國(guó)網(wǎng)山東信通公司在儲(chǔ)能電池領(lǐng)域的應(yīng)用需求為牽引,南都電源研發(fā)了314Ah鋰離子儲(chǔ)能電池,并聯(lián)合浙江大學(xué)開(kāi)發(fā)鋰離子熱失控智能預(yù)警系統(tǒng)。團(tuán)隊(duì)在實(shí)驗(yàn)研究中發(fā)現(xiàn),電池在進(jìn)入熱失控的早期階段,其頂部安全閥會(huì)因內(nèi)部壓力上升發(fā)生微小振動(dòng),從而產(chǎn)生頻率高于10 kHz的高頻異常聲。這些聲波信號(hào)由安全閥受壓產(chǎn)生,記錄了熱化學(xué)反應(yīng)初期的壓力擾動(dòng)信息。團(tuán)隊(duì)據(jù)此提出熱失控早期聲學(xué)前兆檢測(cè)機(jī)制,實(shí)現(xiàn)了對(duì)熱失控的超前識(shí)別。

            圖1 鋰離子電池在熱失控前的聲學(xué)特征對(duì)比圖。上方為熱失控早期安全閥異常聲音與背景噪聲的時(shí)頻分布,下方為熱失控發(fā)生時(shí)聲波信號(hào)。

            在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中,研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了由四個(gè)高靈敏度麥克風(fēng)組成的陣列,布置在電池包的四角。系統(tǒng)可捕捉到微弱高頻聲信號(hào)。每一路信號(hào)經(jīng)過(guò)前端濾波與放大后,被輸入到深度學(xué)習(xí)識(shí)別模塊。算法部分采用雙向門(mén)控循環(huán)單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)合聲學(xué)特征,能自動(dòng)識(shí)別出熱失控早期安全閥異常聲音特征的聲學(xué)片段。

            圖2 聲學(xué)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)。展示了麥克風(fēng)陣列布置、數(shù)據(jù)采集單元及實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)軟件界面。

            圖3 系統(tǒng)算法流程示意圖。BiGRU模型用于異常聲識(shí)別,AFW-GCC算法實(shí)現(xiàn)高精度聲源定位。

            為進(jìn)一步確定異常聲的來(lái)源位置,團(tuán)隊(duì)通過(guò)分析多通道聲信號(hào)的時(shí)間差,結(jié)合幾何三角定位模型,實(shí)現(xiàn)聲源的空間定位。算法在低信噪比條件下仍保持較高穩(wěn)定性,可在復(fù)雜電池艙環(huán)境中精確定位至5厘米內(nèi)。

            圖4 熱失控實(shí)驗(yàn)中物理量變化曲線。紅線表示聲學(xué)異常時(shí)刻,顯著早于溫度與電壓變化。

            在實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證中,研究團(tuán)隊(duì)搭建了可控加熱環(huán)境,通過(guò)單體電芯誘發(fā)熱失控過(guò)程并同步采集聲學(xué)、熱學(xué)、電學(xué)數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,聲學(xué)預(yù)警系統(tǒng)在安全閥開(kāi)啟前101秒即可識(shí)別到早期異常信號(hào),在熱失控爆發(fā)前791 s發(fā)出可靠預(yù)警,檢測(cè)準(zhǔn)確率超過(guò)90%,顯著領(lǐng)先于傳統(tǒng)傳感預(yù)測(cè)手段。

            聲學(xué)監(jiān)測(cè)技術(shù)以其非接觸、低成本和高靈敏度的優(yōu)勢(shì),為鋰電池?zé)崾Э仡A(yù)警提供了新的解決思路。該方法可與電池管理系統(tǒng)(BMS)深度融合,實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能電站和電動(dòng)汽車(chē)的實(shí)時(shí)聲學(xué)健康監(jiān)測(cè)。團(tuán)隊(duì)目前已啟動(dòng)多中心實(shí)驗(yàn)和工業(yè)化驗(yàn)證,為該技術(shù)的工程應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。


          作者: 電力數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例征集
          電力數(shù)字化智能化網(wǎng)站
          中國(guó)電力年鑒

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