北京
摘要
隨著新能源發電規模的持續擴大，儲能需求顯著增長。以鋰離子電池為代表的電化學儲能技術，憑借其高能量密度和長循環壽命等優勢，已成為電化學儲能領域的主導技術。然而，近年來大規模鋰離子電池儲能電站的安全問題日益突出，熱失控及火災事故頻發。鋰離子電池內部溫度是反映其工作狀態的關鍵指標，可為早期熱失控提供精準預警。目前，電池管理系統(Battery management system,BMS)主要通過布置在電池表面的溫度傳感器進行溫度監測，但該方法存在測量誤差和響應滯后等問題。首先對鋰離子電池內部溫度升高時的微觀結構變化和熱失控機制進行了介紹，然后從嵌入溫度傳感器內部測溫、基于電化學阻抗譜(Electrochemical impedance spectroscopy,EIS)內部溫度估計以及基于機器學習算法的內部溫度預測三個方面展開分析與綜述，通過比較三種方法的優缺點，系統梳理了其研究進展，并展望了未來發展方向。研究結果為BMS實現鋰離子電池溫度精準預測提供了理論參考，同時也為鋰離子電池熱失控預警研究提供了新的思路和基礎。
責任編輯：趙子祎
責任校對：惲海艷
審 核：張 彤
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