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电化学储能电站储能电池运行安全研究

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摘要摘要：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。

DOI ldelkr7q43/7329317

作者林炜黄小荣

机构地区（广东电网有限责任公司东莞供电局，广东东莞 523008）

出处《中国电业》 2023年8期

关键词锂离子电池储能电池健康与安全机器学习

分类 [经济管理][产业经济]

出版日期 2023年07月05日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）