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列举两例电化学储能电站火灾案例及可能的原因

  1.2017年韩国京畿道抱川市储能电站火灾

  事件概述：这次事故中，一座装机容量为2.8兆瓦时（MWh）的锂离子电池储能站发生了大规模火灾，并导致数个电池集装箱被完全烧毁。

  事故分析原因：

  (1)电池热失控：锂离子电池在过充、短路或者内部缺陷等因素作用下，可能会引发单体电池的热失控反应，即电池内部温度急剧升高，释放大量热量和气体。一旦热失控在电池簇内扩散，极易造成连锁反应，最终导致火灾。

  (2)系统设计与管理缺陷：储能电站的消防设施配置不足或运行不正常，未能有效隔离并扑灭初期火源。另外，监控预警系统的灵敏度和响应速度不够，可能导致无法及时发现和处理早期异常。

  (3)电池品质问题：电池生产过程中可能出现的质量控制问题，如电极材料一致性差、隔膜耐热性不足等，都可能增加电池在长期使用或极端工况下的故障风险。

  (4)运维不当：日常运维过程中的疏忽，例如充电策略不合理、散热措施不到位、维护检查不及时等，也可能诱发电池热失控。

  (5)外部因素：极端气候条件、电气设备故障或其他外来冲击造成的机械损坏，也可能是储能电站火灾的诱因之一。

  2.北京国轩福威斯公司储能电站火灾事故

  事件概述：2021年4月16日，北京，当时国轩福威斯公司的储能电站发生了火灾，在消防队处置南区火情的过程中，北区在未有明显征兆的情况下突然发生爆炸，造成严重的人员伤亡和财产损失，包括2名消防员牺牲，1名消防员受伤。

  虽然具体的事故调查报告没有详细公开，但此类电化学储能电站火灾一般与以下因素有关，可能的原因如下：

  (1)电池热失控：如锂电池内部的热失控反应，可能由于电池单体过充、内短路、制造缺陷等引发。

  (2)系统集成问题：储能系统的安全防护措施不足或者失效，例如电池管理系统（BMS）未能有效监控电池状态，以及温度控制、压力释放等安全设计存在问题。

  (3)运维管理不当：可能涉及日常维护不到位，比如充电策略不合理导致电池过热，或是消防设施配备及应急预案执行不力。

  (4)外部环境或设备故障：极端气候条件下的运行挑战，或者电气设备的老化、故障等意外情况，都可能是触发火灾的因素之一。

电化学储能系统的分级消防系统

  电化学储能系统的分级消防系统通常根据储能系统的模块化结构和潜在火灾风险进行设计。一般来说，这种分级方案旨在实现早期探测、局部快速响应以及全面的火情控制和抑制。

  1. PACK级消防系统：

  • 在电池PACK层面，采用精细到单个或多个电池模组的消防措施，例如安装温度传感器、烟雾探测器等实时监测每个PACK的状态。

  • 配置专门针对锂离子电池热失控特点设计的灭火剂，如全氟己酮（HFC-236fa）、Novec 1230等洁净气体灭火剂，能在不导电且无残留物的情况下迅速灭火并降温。

  • 设计PACK内部或周边的喷头布置，确保一旦发生火情，能直接将灭火剂送达着火点。

  2. 集装箱级消防系统：

  • 储能集装箱作为更大的防护单元，会在内部设置更为全面的火灾报警与灭火系统，包括感温光纤、红外热成像等高级探测技术，以及集成化的气体灭火装置。

  • 确保集装箱整体具备良好的耐火性能，并在必要时能启动整体灭火程序，对整个集装箱空间进行高效灭火和持续降温。

  3. 站级消防系统：

  • 在储能电站整体布局上，除了各储能集装箱自身的消防设施外，还会配置站区范围内的消防栓、干粉灭火器、砂箱等常规消防器材。

  • 对于电气预制舱等关键区域，可能采用柜式七氟丙烷自动灭火系统或其他固定式气体灭火系统。

  • 引入智能消防预警系统，利用大数据分析预测火灾风险，提高火情早期发现能力。

  设计时需要遵循国家和行业相关标准，比如《电化学储能电站设计规范》、《锂离子电池储能系统设计规程》等，同时结合工程实际情况和国际最佳实践，确保储能电站的消防安全。设计过程中要贯彻“预防为主，防消结合”的方针，充分考虑设备安全、人员疏散及环境保护等因素。

电化学储能系统大数据主动安全及智能运检系统

  电化学储能系统的大数据主动安全及智能运检系统是一种利用现代信息技术手段，结合大数据分析、物联网（IoT）、云计算以及人工智能（AI）等先进技术的综合解决方案。该系统旨在实时监测和预防储能系统的运行风险，提高设备的安全性，并通过智能化运维手段提升整体运营效率。具体功能包括但不限于：

  1. 大数据实时监控：通过布置在储能系统各关键节点上的传感器收集大量实时运行数据，如电池电压、电流、温度、SOC（荷电状态）、SOH（健康状态）等，实现对储能系统的全面在线监测。

  2. 智能预警与故障诊断：运用机器学习算法对收集的数据进行深度挖掘和分析，提前发现潜在的安全隐患，例如单体电池异常、热失控风险预测等，及时发出预警信号，以便运维人员采取相应措施。

  3. 自主调节与优化控制：根据数据分析结果，系统能够自动调整运行策略，优化充放电过程，减少不必要损耗，延长电池使用寿命，并在紧急情况下迅速响应，启动安全保护机制。

  4. 远程智能运维：建立统一的云平台，实现储能电站的远程集中监控和管理，提供故障定位、性能评估、维护建议等功能，降低运维成本，提高工作效率。

  5. 消防安全管理：集成消防预警系统，实时监控环境参数，确保火灾等危险情况发生时能快速识别并启动相应的消防应急预案。

  6. 合规性与标准化：系统设计应遵循国家和行业的相关标准和规范，保证储能电站的安全、稳定和高效运行。

  电化学储能系统的大数据主动安全及智能运检系统是保障储能设施安全运行、有效管理和经济高效运维的重要支撑工具。

  电化学储能系统大数据主动安全预警的原理及作用

  电化学储能系统大数据主动安全预警的原理主要基于对大量实时监测数据的采集、分析与处理，通过物联网技术实现电池单体、模块及系统的全面监控，并结合人工智能算法预测潜在风险。

  （一）原理：

  1. 数据采集：在储能系统中布置多种传感器和检测设备，持续收集包括但不限于电池电压、电流、温度、内阻、SOC（荷电状态）、SOH（健康状态）等关键参数。

  2. 数据分析：将收集到的数据上传至云端或本地服务器进行整合存储，运用大数据技术和AI算法进行深度学习和模式识别。

  3. 异常检测与预测：通过分析历史数据和实时变化趋势，识别出电池性能劣化、热失控前兆等异常现象。例如，利用机器学习模型可以提前发现电池组内部温度分布不均、局部过热、电压波动等可能导致安全事故的问题。

  4. 预警响应：当系统检测到潜在的安全隐患时，会触发预警机制，通知运维人员采取相应措施，如调整充放电策略、隔离故障单元，甚至启动灭火系统等应急方案。

  （二）作用：

  1. 预防性维护：通过对电池系统运行状态的实时了解和潜在问题的早期发现，能够及时进行预防性维护，避免突发事故的发生。

  2. 延长寿命：降低由于滥用、过充/过放、高温工作等导致的电池寿命衰减，提高整个储能系统的使用寿命。

  3. 保障安全：有效防止电化学储能系统发生火灾、爆炸等重大安全事故，提升电站的安全运营水平。

  4. 优化调度：根据系统的健康状况和安全预警信息，合理优化储能系统的充放电策略，确保系统稳定高效运行。

  5. 降低运维成本：通过精准预判故障和智能运维，减少不必要的现场检查和维修成本，提高运维效率。