钜大LARGE | 点击量：709次 | 2019年05月15日
储能电池的预防性诊断
4月24-26日，由中国化学与物理电源行业协会储能应用分会主办的第九届中国国际储能大会在浙江省杭州市洲际酒店召开。在4月25日下午的“储能电池与技术应用（下）”专场，上海工程技术大学教授严晓在会上分享了主题报告《储能电池的预防性诊断与安全管理系统》，以下为演讲实录：
严晓：今天我跟大家分享一下储能电池的预防性诊断安全系统，英文叫“PrognosticSafetySystem”，从昨天开始大家知道锂电池储能将会是解决能源消费转型到电气化的一个很关键的技术，而这个储能里面安全一直是一个最重要的问题，安全、安全、安全，我们安全应该怎么去处理呢？我今天跟大家分享从三个方面：如何保障、如何预防、如何管理。
第一，如何保障？我们知道锂电池的事故已经很多了，从韩国的锂电池储能，我们中国电动汽车的，现在我们从电网角度具备了一个很完善的安全保障标准，可是储能技术的标准还是滞后的，而安全防护的手段目前来说，我们从电动汽车那边移植过来的，基本从两个方面，一个是EMS、一个是BMS，只能参照出厂标准来测定阈值。
大家都看到韩国的还有电动汽车的，最近在网上2秒钟就爆了，这2秒钟是什么原因呢？有一种说法，是锂枝晶，可是你在外面是看不到的，怎么处理这个事情？
再看看我们现在的挑拨跟机遇，有好几个挑战：1，技术标准滞后，储能领域的标准远远少于电动汽车的标准。2，安全是系统工程。即使每一个BMS都达标了、锂电池也达标了，可是放在一起是不是达标，所以集成效果要考虑。3，缺乏安全检测，尤其是使用过程当中的检验检测标准，因为电池储能我们是从电动汽车那边移植过来的一些标准，电动汽车它的标准有很严格的出厂标准，可是我们现在缺乏的在使用过程当中的标准，我们现在对储能领域有一个机会，是一个机遇，制定全生命周期对储能电池实时的检测和运营标准，在电动汽车里面还没有，给我们储能领域这样一个机会，我觉得我们应该抓住这个机遇。
符合Exic IIB T4 Gc防爆标准
充电温度：0~45℃
-放电温度：-40~+55℃
-40℃最大放电倍率：1C
-40℃ 0.5放电容量保持率≥70%
第二部分，储能安全应该如何预防。我们认为预防是最重要的，怎么预防呢？我们现在知道，我们现在的储能系统，EMS是负责管理整个电站能源的交互，BMS在管控电池的状态，这个存在什么缺点呢？各项参数初始化设定的以后就固定了，问题是，电池的状态估算方法也不能远程更新，无法根据电池实时状态更新它的阈值。这带来什么问题呢？除了消防，加上EMS跟BMS两种就没有其他的了，电池老化以后，你能不能知道电池老化，你应该改变阈值，就好比我们年纪大了，我不能像年轻人那样运动。能不能改变这个阈值，新旧电池在一起用，大家都知道会加速衰减，怎么来做这个事情？尤其是网侧储能，网侧储能的安全隐患会整个降低电网的安全系数。
我在上海工程技术大学2014年开始就在研究从单体、模组、整包(或称堆)，从全生命周期去研究电池性能、模拟工况，形成一系列的检测方法和诊断算法，我们2017年上海工博会推出了“电池医生”，是针对电动汽车的年检设备，可以快速排除绝缘安全隐患、诊断电池包性能是否异常并在单体层面定位异常点，只可惜我们还没有电动车年检的标准。我们后来发现，更有用的是把这个形成的检测方法、诊断算法放到云端，通过大数据进行诊断分析，这些方法又可以在线下验证。我们可以服务于储能电站对一些关键电池参进行安全预警；你还可以设定充放电控制参数的阈值，一开始是新电池的阈值，电池老化后你可以动态调整这个阈值，就好比你年纪大了可比年轻时少跑点步，基于这样的预防性诊断你可以做智能维保。
具体来说，我们的这个预防性诊断安全系统在华云科技在T02展台上作为他们的供应商展示，我们用“云脑+边缘计算”实现这个功能，我们叫云原生边缘计算，这里面很多计算放在边缘上做，也就是说我在边缘是实时获取数据，然后把数据扔到云端，在云端通过对几个关键的电子参数在单体层面看它的数据流、它的曲线，然后建模，预测它的曲线分布，确定它的阈值，根据变化曲线看阈值在哪里，一旦实时的监测数据要是超出阈值马上报警。这个阈值是放在这里，动态的阈值，这个阈值是根据运算以后动态的更新，而这个阈值另外一方面是我们可以设定关键参数的阈值，还可以做另外一件事情，就是你用BMS控制你的充放电的时候有一个阈值。我们知道新电池阈值肯定是没问题的，老化了以后你还能用原来的阈值吗？是不是可以更新一下。我们怎么更新呢？我们把这个阈值放在智能终端iRouter那里，为BMS、EMS提供按需更新的可能性。在基于就地iRouter的“云脑+边缘计算”构架里，EMS控制的储能电站的监测数据通过iRouter传到云端，阈值动态调整，定额使用，我们现在是iRouter和EMS互动，以后也许可以整合在一起，成为iEMS。
我们知道安全隐患，热失控和内短路实际都是现象。比如热失控有不同的发展阶段，很多情况在温度看到时往往已经稍微晚了一点。能不能有一些办法能够提前知道可能有安全隐患的先兆了？该怎么做，我们用一个所谓的特种系统，我们云脑去算，安全性、可靠性、经济性等，通过特种系统来对相关参数做一个判断。比如说一致性，我们新电池一般来说大家都比较好，内阻都在绿色的里面，老电池当你发现内阻超出异常的阈值马上就告警，该换了。电池一直性不好会带来什么呢？在调峰调频的时候就不能按照原来预先设定的来做了。就是说当实际电池老化后，原来需要功率1个单位充或放，现在老化之后也许只能以0.8来充或放。假如不这样动态调整，硬充硬放不仅会造成容量快速下降还使其处于更大安全风险状态。我们基于数据就可以对储能实际投放能力进行更新，一个是从功率角度，一个是从能量角度。
安全设计，储能系统安全设计，除了一般的消防电气、继电保护、电池安全策略，我们多加了一个就是监控，我们通过刚才讲的PrognosticSafetySystem来做。
我们有了这个预防诊断系统下一步可以做什么？有了这个可以更好的管理，管理需要建立整个的生态系统，储能的安全系统里面，生态系统包括什么，设备厂商、配件、专业的技术支持、用户管理团队、用户电站的运维、服务商、运行团队、专业的抢修保障团队、移动的抢修车、应急控制中心、远程的专家、储能的大数据、诊断专业的移动终端。
我们可以做这样一些事情，比如说一个多重的安全保护，现场的值守、集控中心、移动班组，我可以很快的迅捷的应急服务，7+24小时，智能运维，集控中心、专家远程座席，经济用电，有了预防手段就可以增加智能化服务，进一步我们可以做所谓的智能监控跟运营，一站式智能化运维，储能电站的监控，储能策略的管理，负荷响应、负荷预测，实时的数据分析跟预测调整。比如说电网有10个储能电站，我知道10个里面有1个稍微有点问题了，能量减了一半了，能不能动态把它分配到另外9个，可以动态的做调整。这里面基于数据的调整非常重要，就是我们一个安全管理、调度，接入管理、运维。
另外一个，运检。当你出现了问题，怎么做？我们整个安全电站系统有这么几个要素，一个是运检管理，就是我定期运检，以前是定期要去做，现在是基于数据，数据分析发生有些异常了，这个时候不一定马上需要做，等到好几个异常，这个时候你就要去了，去的话顺便把其他得异常也去看一下，巡检，就是可以基于数据做巡检，基于数据做运维，比如说你发现某一个模组里面可能有点问题了，你把它拿出来，是不是那时候带了一个便携式设备做一些检测、检修，也许这个时候你需要做均衡。我们在T02展台有一些运检的设备介绍。报表管理、台账管理、实时看板，所以大数据在一个后台，把所有的储能电站都看到，可以确定应该怎么做这个事情。
我们可以做到全方位综合的运检。什么意思？运维我们线上，线上有一个云脑系统实时诊断分析，线下人员巡检、排查，线上专业的测试，加上云脑的系统分析，线下我们可以有专业的检测设备，电池医生。具体检测，线上云脑系统的故障定位，线下有操作票，告诉操作工人拿到这个操作票具体去哪里带着移动终端去做检测，线上的修复也是我们修复建议，告诉你应该做什么，线下就拿来操作票，拿一个均衡仪去修复一下。
