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: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:随着全球能源需求的不断增长和环境问题的日益突出,新型电化学储能技术逐渐成为解决能源存储和可持续发展的关键技术之一。本文从电池和超级电容器两个方面,总结了当前新型电化学储能技术的研究进展与应用情况。在电池领域,研究者们通过材料改良、电极设计和界面工程等手段,提高了电池的能量密度、循环寿命和安全性能,逐步实现了从传统锂离子电池转向钠离子电池、锌空气电池和固态电池等更高能量密度、更环保的电池体系。而在超级电容器领域,超级电容器以其高功率密度、快速充放电和长循环寿命等优势,广泛应用于电动汽车、风力发电和智能电网等领域。然而,目前仍存在电池能量密度较低和超级电容器能量密度较小的问题,需要进一步优化与改进。因此,未来的研究方向将聚焦于新型材料开发、结构设计与工艺创新,以期实现更高效、更稳定的新型电化学储能技术。