锂离子电池健康评估与故障诊断报告（）

第九届全国储能科学与技术大会——先进表征技术在储能中的应用 研究意义及挑战 研究意义：

1. 开展电化学电池的健康管理与故障诊断等智能运维技术是保障储能系统安全经济运行的重要手段。
2. 电池寿命性能衰减能运行多久？事故危害大残值评估难。
3. 电池智能运维技术健康管理故障诊断安全预警保障储能系统安全经济运行。 挑战：
4. 电池健康状态估计。
5. 电池故障诊断。
6. 电池剩余寿命预测。
7. 电池系统故障诊断。 关键挑战——电池健康状态估计 来源: UL Solutionshttps://www.ul.com/insights/lithium-ion-battery-incident-reporting 关键挑战——电池故障诊断
8. 起火爆炸发热鼓包排气。
9. 电池系统故障诊断关键技术。
10. 多故障诊断与容错控制。 电池系统故障特点：
11. 电池故障模式众多。
12. 多种故障机理复杂。
13. 存在多故障耦合情况。 算法核心模块：
14. 异常电芯筛选：从电池包中筛选出健康状态较差的单体。
15. 机理模型：通过电化学模型提取能够准确表征电池健康状态的内部机理参数。
16. 特征工程：从电池电流、电压、温度等外特性数据提取表征电池健康的数据特征，以及机理特征提取。
17. AI算法SOH估计/寿命预测：采用先进的高斯过程回归（GPR）和深度学习算法（DCNN）等AI算法，建立SOH估计/寿命预测模型。 2.1 电池健康评估：总体方案多维度数据支撑
18. 单体电池老化数据：全寿命周期的充放电数据，用于模型训练（本团队已积累了大量电池老化实验和工程数据）。
19. 电池系统静态数据：电池种类，串并联结构，标称容量等，用于特征提取。
20. 云端大数据或离线测试数据：电流、总电压、单体电压、单体温度，用于特征提取及SOH估计。 2.2 核心算法——异常电芯筛选模块 基于充放电数据，提取多维度特征聚类算法 聚类算法 分类方式1分类方式2分类方式3分类方式4 聚2类聚3类