SSB蓄电池-锂离子电池系统安全风险预警研究
SSB蓄电池-锂离子电池系统安全风险预警研究
随着新能源技术的快速发展，锂离子电池作为核心储能器件已广泛应用于电动汽车、智能电网和便携式电子设备等领域。然而，近年来频发的电池安全事故（如热失控、爆炸等）严重威胁着生命财产安全和行业发展。据国际能源署统计，2020-2023年间全球共发生锂电相关安全事故1273起，其中78%的事故源于预警系统失效。因此，锂离子动力电池系统的安全风险预警研究是新能源汽车、储能系统等领域的核心课题，构建高效可靠的电池安全风险预警系统已成为当前研究的重点方向。本文从锂离子电池的风险机理、预警方法、技术问题三方面进行论述。
关键词：电动汽车；锂离子；电池；安全；风险；预警
一、电动汽车锂离子电池系统安全风险预警意义
（1）电池热失控预警，减少乘员生命财产损失。
基于实车传感器采集的电池电压和温度信号，构建热失控预警模型，预测并定位热失控模组，可以给乘员预留更充足的时间应对和处理严重电池安全问题，减少生命财产损失。
（2）高风险电池识别，指导汽车电池模组的维护与更换。
通过分析海量实车运行历史数据，构建异常电池的在线识别方法，可以定位高风险电池与车辆，指导电池模组的维护与更换，减少传统线下拆解检测的工作量与成本。
（3）指导和优化汽车电池及成组设计。
挖掘电动汽车电池全生命周期历史数据，定位潜在隐患单体，可以反向指导和优化电池单体及成组设计。
二.锂离子电池安全风险机理及表征参数
从锂离子电池的物理组成的材料特性分析，锂离子动力电池系统关键安全风险点主要包括：热失控内部触发因素、热失控外部触发因素、热失控链式反应。其中，内部触发因素包括：SEI膜分解、隔膜熔融、正负极材料相变（如NCM材料析氧）。外部触发因素包括：电池过充或过放、机械碰撞或挤压、高温环境、电池短路（枝晶生长）。 链式反应过程主要是由于电池局部热失控进而导致气体喷发加剧热扩散，从而导致系统级燃烧，这一过程的典型时间窗在5~30分钟之间。
锂离子动力电池系统关键安全需要从多维度提取电池风险表征参数，控制上述热失控触发因素。包括以下特征参数信息：
（1）电化学参数：电压的异常波动（ΔV＞50mV）、电池内阻陡增（＞10%）、电池容量跳水。
（2）热力学参数：温度梯度（单电芯温差＞5℃）、热流速率（＞1℃/s）。
（3）机械参数：壳体形变（形变量＞2%）、内部压力变化（ΔP＞10kPa）。
三.预警技术体系分析
电池安全预警整体技术路线采用：原始数据→时空对齐→特征融合→决策级集成→风险量化。
3.1 数据采集层技术
锂离子电池安全特征信息已经从单一指标向模型融合转变，其提取需要利用传感器或探针获取基础原始数据，并进行数据模型分析。这些数据的准确性、实时性、完整性将直接从基础上影响电池安全风险评估的效果。
现代电池安全监测系统普遍采用多参数多点同步采集架构，包括电压（±0.1mV）、温度（±0.5℃）、气压（±50Pa）、形变（±0.01mm）等关键参数的实时监控。电压和温度主要受环境温度、健康状态、SOC、总电流等因素影响，单体电压数据/温度可以从探针维度进行实时准确获取。通过高灵敏度探针将每一块单体电压数据温度信息实时采集，上传云平台。新型分布式光纤传感技术（DFOS）可将空间分辨率提升至5mm级，较传统热电偶提升两个数量级。
电磁干扰、震动的影响等引起的测量噪声会引起采集的电压和温度有很大的噪声，在实际的传感器测量中是不可避免的。对于监测数据存在显著噪声干扰的问题（SNR<10dB），基于自适应卡尔曼滤波（AKF）的新型降噪算法可将有效信号提取率提升至92.3%。实验采用NASA电池老化数据集验证，在添加20dB高斯噪声条件下仍保持85%的识别准确率，极大地提高了数据质量。针对噪声引起的不确定问题，K-S检验法实际就是从高斯分布符合度、不安全电池区分度、不同车辆状态来评估车辆充电和行驶状态下的安全特征，进而去除噪声避免对实际特征的影响。
3.2 预警模型构建
电池单体缺陷会降低电池组的功率、容量并引发电池内短路、严重故障或热失控，因此电池缺陷的辨识需要考虑实车电池的多种工况。
锂离子电池预警模型当前主流模型主要有：基于Arrhenius方程的热失控预测模型的物理模型、LSTM神经网络（预测误差<2%）数据驱动模型以及融合电化学阻抗谱（EIS）与支持向量机（SVM）的混合模型。预警模型的关键在于特征因素的提取，一方面是基于时间维度特征提取和压缩时序信息。其中，基于小波包变换（WPT）的特征提取方法在时频域分析中展现出优势，可将原始信号分解为32个子频带进行能量谱分析。
在硬件架构设计方面，预警系统可采用分布式光纤传感与无线传感器网络（WSN）的异构组网方案。通过部署在电池模组关键节点的MEMS温度传感器阵列（间距≤15mm），配合0.1mV精度的电压采样电路，可实现全生命周期内的状态追踪。实测表明，该方案可将热失控误报率控制在0.13次/千循环以下。
在安全防护机制层面，分级预警策略将电池状态划分为四级响应：当检测到电解液分解特征气体（如CO浓度≥200ppm）时，系统自动触发三级防护，启动液冷系统并将充电电流限制至0.2C。基于数字孪生技术的虚拟电池模型可同步进行故障推演，为应急决策提供多维度数据支持。
在故障诊断算法方面，当前主流技术融合了基于物理模型和数据驱动的混合诊断框架。其中，扩展卡尔曼滤波（EKF）算法与长短期记忆（LSTM）神经网络的组合架构，可将热失控预测时间窗提前至事故前42-65分钟。值得注意的是，基于Transformer架构的时序预测模型在电压衰减模式识别中展现出0.92的F1值，较传统方法提升23.6%。
3.3 当前安全预警模型的技术缺陷分析
当前锂离子电池安全预警系统虽取得显著进展，但在多物理场耦合监测、故障溯源能力及系统鲁棒性等方面仍存在关键性技术缺陷。根据2023年国际储能安全白皮书统计，全球范围内因预警系统失效导致的锂电池安全事故中，72%源于监测盲区，19%归因于算法误判，9%涉及执行机构延迟。以下从技术维度剖析主要缺陷：
- 部分场景下模型的可靠性低
多维感知技术的参数覆盖缺陷，现有监测体系过度依赖电压、温度、电流三态参数，对副反应关键指标的捕捉存在显著盲区。实验证明，当电池经历微短路时，电解液分解产生的C₂H₄、HF等特征气体浓度变化（阈值范围5-50ppm）早于温度异常2-3个数量级（Wang et al., 2023）。然而当前商用传感器对ppm级气体浓度的检测精度不足（±20ppm），且响应时间超过180秒，导致早期预警窗口丢失。更严重的是，SEI膜重构过程中纳米级厚度变化（0.3-1.2nm）与锂枝晶生长的微应变信号（<10με），现有传感技术尚无法实现原位监测。另外，在某些场景下，模型对于数据采集和处理的实时性无法满足高可靠性、高灵敏度的要求。比如在低信噪比下，一些微短路电流（＜10mA）的早期故障特征很难提取到。其次，对于多电池模组级联失效的传播路径很难准确预测并做出阻断风险的措施。另外，车载边缘计算设备的低延迟、实时性约束较强。
- 诊断算法的物理-数据模型失配问题
首先，混合诊断框架中，物理模型对老化机制的简化假设导致预测偏差累积。以EKF算法为例，其基于单粒子模型的锂浓度估算误差在100次循环后可达12.7%。而纯数据驱动模型面临小样本困境：训练所需的热失控数据仅占电池全生命周期数据的0.003%-0.015%，致使LSTM网络在极端工况下的预测准确率骤降至61.2%。更严峻的是，现有算法对多故障耦合场景（如析锂与隔膜收缩并发）的识别特异性仅为54.3%，显著低于单故障场景的89.6%。
其次，模型的泛化能力不足，电化学模型虽然精度高，但难以获得全面的内部电化学参数，其计算也比较复杂，仅适用于小倍率电芯电池的理论评估。物理电路等效模型可以通过电压、内阻、极化内阻、电容等模拟电池内部结构进而描述电池特性，其计算简单，但精度太低，参数测算需要外部脉冲激励。数据驱动模型可以通过数据训练得到模型内部参数，进而建立电池输入输出响应非线性关系的电池安全模型，其精度高，但深度依赖与数据，对超参数设置困难。综合而言，多参数耦合分析对于底层数据采集要求比较高，各个传感器的置信度将直接影响系统的风险量化结果，而缺少对整体系统层面在多场景下的评估，模型适用条件限制多，对跨电池型号不兼容，系统缺少强化学习和自适应能力。
- 硬件系统的可靠性衰减悖论
分布式传感网络面临严峻的环境适应性挑战。高温高湿环境（85℃/95%RH）下，MEMS温度传感器的基线漂移率可达0.38℃/h，导致热失控阈值误判风险增加4.7倍。无线传输模块在强电磁干扰（50V/m）场景中，数据丢包率高达23%，造成关键信号丢失。更隐蔽的隐患在于采样电路的老化：电压检测通道的输入阻抗随使用时间呈指数衰减（Rin(t)=R0·e^(-0.0015t)），运行3年后测量误差将超出0.5%的安全容限。
- 分级防护策略的动态响应迟滞
现行四级响应机制存在严重的时序失配问题。实验表明，从CO浓度超限（200ppm）到液冷系统完全启动需耗时8-12秒，而此时电池内部温度已升高至89℃（接近热失控临界点）。主动防护措施与电芯状态的动态匹配度不足：当强制将充电电流降至0.2C时，若电池处于高SOC状态（>90%），反而会加剧锂沉积速度（沉积速率提升至1.2μm/min）。此外，现有系统缺乏故障传播阻断机制，单个电芯热失控可在23秒内引发模组级联失效。
- 新兴技术的工程化应用障碍
尽管数字孪生技术理论上可提升预警精度，但构建高保真虚拟电池面临多重瓶颈：电极颗粒的拓扑结构重建误差达17.8%，电解液输运方程的实时求解耗时超过实际物理过程的3倍。量子传感技术虽能检测单锂离子运动，但其超导工作环境（<4K）与车载条件的兼容性矛盾尚未解决。更关键的是，多源异构数据的融合效率低下：每增加1TB的BMS历史数据，模型更新周期延长26小时，严重制约实时预警能力。
上述缺陷的根源在于锂电池复杂电化学体系与工程化预警需求的根本矛盾。最新研究指出，通过引入介观尺度原位表征技术、开发具有物理约束的元学习算法、构建自修复型传感器网络等创新路径，或可突破现有技术瓶颈。
四、未来技术发展展望
（1）延续多源多参数耦合分析
延续多源多参数耦合模型，随着量子传感器技术、通信技术和车载芯片处理能力的提高，进一步衍生出更多创新性的解决方案。如自供能的传感器技术采用压电材料收集振动能量可以实现无源监测。车规级BMS的轻量化神经网络预警算法可以使每台车载动力系统、每个动力电池单元都具备自身的多维度风险矩阵，故障和风险定位精度更高。另外，基于量子传感器的微观缺陷检测技术和固态电解质界面（SEI）膜演化过程的实时监测也会是电池系统安全预警重要的技术发展方向。
（2）数字孪生预警平台
数字孪生预警平台能够构建出包含多耦合方程的物理场模型。基于数字孪生平台的数据支持，预警模型具备强化学习能力，进而可以在更低的验证成本下，实现更加灵活的动态阈值调整机制，开发出基于强化学习和算法迭代的阈值自适应系统，极大地降低误报率和预警时间。电池安全事故率有望降低至0.01次/百万电芯以下。
（3）动力电池风险预警与整车智能化驾驶技术相融合
随着整车智能驾驶技术的发展，电池系统风险预警技术也会从被动处理向主动预警转变、从实验室测试向实车运行转变、从典型场景向多场景转变、从单体安全向系统安全转变、从短期报警向早期预警转变。
五、总结
锂离子电池安全预警系统作为新能源领域的重要研究方向，其核心技术已形成多维度的技术架构体系。当前集成多物理场耦合模型的预警系统可有效提高锂电池组故障检出率。未来发展方向将聚焦于如何更加快速有效地获取多源参数、电池安全数字孪生预警平台以及与智能驾驶深度融合等方面。但必须清醒认识到，预警系统的终极可靠性取决于对电池失效微观机制的彻底解码，这需要材料科学、信息科学和系统工程学的深度交叉融合。