简介:摘要:随着当前电化学储能技术的广泛应用,电池储能电站的安全运维问题日渐突出。传统电池管理系统仅能获得各电池单体的电压、电流及温度,并且受限于硬件处理能力、数据传输带宽及延迟等条件,掌握海量电池单体储能系统的健康与安全运行状态成为关键技术难题。机器学习方法在锂离子电池运行状态预测领域的应用为储能电池系统安全管理创造了条件。针对锂离子电池安全管理需求,首先对锂离子电池滥用及热失控风险机理的相关研究进行了介绍。随后,讨论了锂离子电池管理系统架构及其应用特点,并详细论述了机器学习方法在锂离子电池健康与安全状态分析方面的应用。最后,对储能电站锂离子电池的安全管理进行了展望。
简介:摘要:随着电化学储能电站装机容量的不断提高,其安全风险及防控问题越来越受到重视。电化学储能通过快速充电消解风光高发的冲击,在新能源低发时进行放电,可有效降低新能源发电对电网的冲击。储能电站普遍采用的定期检修策略,因检修周期较为固定,难以及时发现安全隐患,同时储能元件数量多、故障类型多,且离线检测的防控方法耗时长、成本高、运检工作量大,检修效率低,在推广利用过程中也带来了新的安全风险。基于储能电池特点及电化学储能电站安全风险的分析,提出健全储能电站消防设施、加大储能安全类技术研发、制定完善的标准规范等可行性较高的控制措施和安全风险防范对策,以提升电化学储能电站安全风险管控能力。
简介:摘要:伴随时间推移,新能源在各个领域的应用越来越常见,社会发展过程中对于电化学储能电站的需求也变得越来越高,尤其是在新能源电车快速崛起的背景之下。然而,电化学储能电站自身在提供重要能源的同时,其本质上也是十分危险的,并且与一般的火灾事故相较,电化学储能电站的火灾事故影响范围更大、造成的损失明显更多,严重情况下还会导致大众的人身财产安全得不到有效的保障。针对于此,在新时期加强电化学储能电站建设和利用的同时,还需要注重其中的火灾事故分析,并且在这一基础之上选择针对性的有效处置方式,希望本文研究为消防救援队伍安全有效处置此类灾害事故提供参考。
简介:摘要:本文介绍了电化学储能器件—电解电容器和染料敏化太阳能电池的CPC分类体系,结合两个案例阐述了CPC的准确分类和利于检索的分类思想,从而体系了CPC分类能够有效的提高检索效率。