Li+學(xué)社丨孚能科技劉麗榮：提高動(dòng)力電池熱失控報警和安全風(fēng)險預警能力
日前，由電池中國網(wǎng)主辦的第15期“Li+學(xué)社”大講堂在廣州舉辦。孚能科技(贛州)股份有限公司研究院副院長(cháng)劉麗榮，做了關(guān)于“系統級別的熱失控報警和安全預警技術(shù)”的分享。
圖為孚能科技研究院副院長(cháng)劉麗榮作交流分享
劉麗榮談道，關(guān)于電池安全系統的預警和報警是兩個(gè)不同的概念，預警指的是防患于未然，在熱失控發(fā)生之前發(fā)出預警信號;報警指的是熱失控要發(fā)生或者已經(jīng)發(fā)生了，發(fā)出報警信號;國標38031規定：電池包或系統在由于單個(gè)電池熱失控引起熱擴散、進(jìn)而導致乘員艙發(fā)生危險之前5min，應提供一個(gè)報警信號。
劉麗榮表示，報警信號以前主要可通過(guò)BMS檢測到的異常電壓、溫度、電流等特征信號進(jìn)行組合判斷分析。隨著(zhù)零部件的發(fā)展，集氣體、煙霧、氣壓信號于一體的探測器應用越來(lái)越多，報警信號的及時(shí)性和準確性的得到一定程度的提高。具體的安全報警策略整車(chē)廠(chǎng)可能研究的更多一點(diǎn)。
預警技術(shù)主要是通過(guò)電池安全失效機理與大數據人工智能技術(shù)相融合，建立各種失效模式的安全預警模型，常用的有電池內短、析鋰、容量異常等。電池的這些異常變化表現為電池運行數據中電壓、溫度、電流等數據的異?；蜍壽E異常，通過(guò)對電池運行過(guò)程中BMS記錄的電壓、電流、溫度等數據的多維分析，可以識別出電池的故障信息，判斷電池安全風(fēng)險，達到預警目的。
隨著(zhù)現在行業(yè)對熱失控要求的不斷提升，熱失控目標從原來(lái)的5min提升到30min、60min，甚至是大于24h無(wú)明火/無(wú)蔓延，這就對動(dòng)力電池系統的熱失控防護抑制技術(shù)提出了更高的要求。
劉麗榮指出，現在的PACK和模組設計都是同一原理，主要側重于PACK和模組級別的主被動(dòng)安全設計;進(jìn)一步從系統角度來(lái)講，智能管理技術(shù)、大數據云監控平臺也同樣重要。目前主要通過(guò)智能BMS數據的精準采集和分析計算能力與大數據人工智能技術(shù)相結合，運用各種電池安全算法模型實(shí)現電池潛在安全風(fēng)險的分析預測。
通過(guò)模組和PACK層級的主被動(dòng)安全設計及系統層級的大數據云平臺預警技術(shù)相互協(xié)同，降低電池熱失控發(fā)生概率或一只電池發(fā)生后不影響其它電池，最終實(shí)現熱蔓延阻斷。
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