基于特征气体的释放特点判断锂电池热失控故障类型的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于特征气体的释放特点判断锂电池热失控故障类型的方法及装置，该方法包括：通过目标区域上方安装的特征气体浓度探测器组，检测目标区域中特征气体的浓度，所述目标区域是指目标电池上方可准确探测到特征气体浓度变化的区域；基于特征气体探测器组检测的特征气体的浓度，经过放大

【技术实现步骤摘要】
基于特征气体的释放特点判断锂电池热失控故障类型的方法及装置


[0001]本专利技术涉及锂电池安全检测
，具体是一种基于特征气体的释放特点判断锂电池热失控故障类型的方法及装置
。

技术介绍

[0002]过去
20
年，锂电池技术迅猛发展，并以其卓越的性能在便携式电子产品
、
电动汽车
、
储能等行业得到广泛应用
。
然而，锂电池的安全问题一直饱受争议
。
在锂电系统中，电滥用
(
过充
、
短路等
)
和热滥用是引发电池热失控的主要因素，一旦锂离子电池遇到这些异常情况，电池
SEI
膜
、
嵌锂负极与电解质反应
、
隔膜熔解
、
电解质自身分解
、
电解质与正极反应
、
征集分解等一系列连锁副反应，这些副反应过程称为热失控，导致电池温度急剧升高并释放出可燃气体，引起燃烧和爆炸事故
。
[0003]然而，现有的锂电池故障类型检测技术主要依靠对电压
、
电流
、
温度和
SOC
的监测，判断出的故障类型包括单体电池故障
、
传感器故障
、
执行器故障
、
热管理系统故障，缺少针对触发锂电池热失控的故障类型
(
热滥用或电滥用
)
检测
。<br/>
技术实现思路

[0004]针对现有技术存在的上述不足，本专利技术提供一种在锂电池系统发生热失控时能及时准确判断触发热失控故障类型的方法及装置，从而方便用户或运维人员根据故障类型判定故障处理措施，同时也为事故后的故障分析提供可靠数据支撑
。
[0005]本专利技术为实现上述目的具体采用以下技术方案：
[0006]一种基于特征气体的释放特点判断锂电池热失控故障类型的方法，包括如下步骤：
[0007]通过目标区域上方安装的特征气体浓度探测器组，检测目标区域中特征气体的浓度，所述目标区域是指目标电池上方可准确探测到特征气体浓度变化的区域；
[0008]基于特征气体探测器组检测的特征气体的浓度，经过放大
、
滤波
、
模数转换处理后得到特征气体浓度时变特性，并提取故障时变模型图；
[0009]将待诊断的特征气体浓度时变特性与模型库中存储的故障时变模型图对比，判断触发热失控的故障类型；
[0010]将判断的故障类型通知用户或运维人员
。
[0011]进一步的，所述特征气体包括氢气和一氧化碳
。
[0012]进一步的，所述特征气体浓度探测器组包括氢气传感器和一氧化碳传感器
。
[0013]进一步的，所述特征气体浓度时变特性包括：热滥用过程中，在
30s
‑
32s
内，氢气与一氧化碳的浓度相同，一氧化碳浓度峰值与氧气浓度峰值差值较小，占氢气浓度峰值的
30
％
‑
32
％；电滥用过程中，氢气浓度与一氧化碳浓度趋于稳定的时间之差为为
300s
‑
320s
；一氧化碳浓度峰值与氢气浓度峰值相差较大，占氢气浓度峰值的
60
％
‑
65
％
。
[0014]进一步的，所述特征气体浓度时变特性通过对特征气体浓度探测器组检测的特征气体的浓度信号进行曲线拟合而得到
。
[0015]进一步的，所述目标电池包括锂离子单体电池
、
锂离子电池模组或锂离子电池簇
。
[0016]一种基于特征气体的释放特点判断锂电池热失控故障类型的装置，包括：
[0017]特征气体浓度的探测器组，用于安装在目标区域上方，检测目标区域中特征气体的浓度，所述目标区域是指目标电池上方可准确探测到特征气体浓度变化的区域；
[0018]信号处理模块，用于基于特征气体探测器组检测的特征气体的浓度，经过放大
、
滤波
、
模数转换处理后得到特征气体浓度时变特性，并提取故障时变模型图；将待诊断的特征气体浓度时变特性与模型库中存储的故障时变模型图对比，判断触发热失控的故障类型；
[0019]通讯模块，用于将信号处理模块判断的故障类型通知用户或运维人员
。
[0020]进一步的，所述信号处理模块包括：
[0021]信号放大模块，用于将特征气体探测器组产生的特征气体的浓度信号进行放大；
[0022]信号滤波模块，用于将信号放大模块放大后的电信号进行滤波，消除噪声干扰；
[0023]模数转换模块，用于将经过放大和滤波处理的电信号转化为数字信号；
[0024]故障类型判断模块，用于将模数转换模块转换的数字信号处理为特征气体浓度时变特性，将特征气体浓度时变特性与故障模型库进行对比，当所述特征气体浓度时变特性符合某一故障模型的重要特征，判定目标区域的目标电池发生该种故障模型
。
[0025]进一步的，所述信号处理模块还包括故障位置判断模块，用于判断出故障类型后，根据特征气体探测器组位置确定故障发生位置
。
[0026]进一步的，所述通讯模块还用于将故障位置判断模块确定的故障发生位置通知用户或运维人员
。
[0027]本专利技术具备的积极有益效果在于：
[0028](1)
现有的锂电池故障类型检测技术主要依靠对电压
、
电流
、
温度和
SOC
的监测，判断出的故障类型包括单体电池故障
、
传感器故障
、
执行器故障
、
热管理系统故障，仅依靠上述特性参数难以判断触发电池热失控的故障类型，本专利技术依靠探测组对特征气体浓度的感知，对其时变特性进行分析对比，判定其触发热失控的故障类型，填补了热失控故障类型判定的空白；
[0029](2)
方法验证中，以
20
个已知故障类型的样本为一组，分别对3组样本进行故障类型识别，识别率分别为：
90
％，
100
％，
95
％，平均识别率达
95
％，具有较高的识别准确率，为触发热失控故障类型的判断提供一种可靠的方法
。
[0030](3)
本专利技术可判断触发锂电池热失控故障类型，并通过包括显示器弹窗告知
、
短信告知
、
邮件告知中的故障告知方式及时告知用户或运维人员，简化了故障排除过程，提高故障排除效率，防止故障进一步升级；此外，还为事故后的故障分析提供可靠的数据支撑
。
附图说明
[0031]图1是本专利技术实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于特征气体的释放特点判断锂电池热失控故障类型的方法，其特征在于，包括如下步骤：通过目标区域上方安装的特征气体浓度探测器组，检测目标区域中特征气体的浓度，所述目标区域是指目标电池上方可准确探测到特征气体浓度变化的区域；基于特征气体探测器组检测的特征气体的浓度，经过放大
、
滤波
、
模数转换处理后得到特征气体浓度时变特性，并提取故障时变模型图；将待诊断的特征气体浓度时变特性与模型库中存储的故障时变模型图对比，判断触发热失控的故障类型；将判断的故障类型通知用户或运维人员
。2.
根据权利要求1所述的基于特征气体的释放特点判断锂电池热失控故障类型的方法，其特征在于，所述特征气体包括氢气和一氧化碳
。3.
根据权利要求1所述的基于特征气体的释放特点判断锂电池热失控故障类型方法，其特征在于，所述特征气体浓度探测器组包括氢气传感器和一氧化碳传感器
。4.
根据权利要求1所述的基于特征气体的释放特点判断锂电池热失控故障类型方法，其特征在于，所述特征气体浓度时变特性包括：热滥用过程中，在
30s
‑
32s
内，氢气与一氧化碳的浓度相同，一氧化碳浓度峰值与氧气浓度峰值差值较小，占氢气浓度峰值的
30
％
‑
32
％；电滥用过程中，氢气浓度与一氧化碳浓度趋于稳定的时间之差为为
300s
‑
320s
；一氧化碳浓度峰值与氢气浓度峰值相差较大，占氢气浓度峰值的
60
％
‑
65
％
。5.
根据权利要求1所述的基于特征气体的释放特点判断锂电池热失控故障类型方法，其特征在于，所述特征气体浓度时变特性通过对特征气体浓度探测器组检测的特征气体的浓度信号进行曲线拟合而得到
。6.
...

【专利技术属性】
技术研发人员：宿磊，杨帆，杨志淳，胡伟，雷杨，胡成奕，闵怀东，陈鹤冲，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：