中国储能网讯：

1 研究背景

储能技术能够实现削峰填谷、调峰调频、缓解电网阻塞和增强消纳能力，成为新型电力系统的关键支撑技术，按照储能方式可以分为机械、化学、电磁和电化学等多种。其中，电化学储能主要指以二次电池为载体的储能技术，具备高能量密度、快响应速度和高循环效率等优势，同时模块化结构使其能够依据需求灵活配置，不受外界条件限制，是近年来大力发展的重要储能方案之一。

2 论文解决问题及意义

电化学储能系统安全运行面临诸多挑战。极端工况下，电池易发生热失控，引发安全事故；大规模储能系统因密集排布、不一致性及系统密闭性等因素，进一步加剧了热失控风险。同时，系统电压等级提升引起的绝缘失效等问题，对系统稳定性造成进一步的威胁。近年来，储能电站安全事故频发时发，凸显故障监测与诊断研究的重要性。本文总结了电化学储能系统的典型故障特征和在线监测方法，探讨了多维传感技术的可行性，梳理了基于模型和数据驱动的诊断方法及其面临的关键挑战，为储能系统的安全性与可靠性研究、多故障耦合诊断和复杂工况下模型优化等难题提供参考。

3 论文重点内容  

1）电化学储能系统典型故障分析。

电化学储能系统的主要故障包括过充/过放、电池短路、热失控和绝缘故障等。过充/过放会导致锂枝晶生长、铜枝晶沉积及热失控，表现为电压、温度异常及气体释放。短路分为内外短路，外短路表现为电流骤增和热迟滞，内短路则因触发因素和位置不同分为危害较小的软性和易致热失控的硬性短路。热失控由电滥用、机械损伤或热滥用引发，通过连锁反应快速传播，表现为电压骤降、温度剧增及高温气体释放。绝缘故障因高电压、湿度或电解液泄漏导致，易引发爬电、局部放电及接地问题，最终可能引起热失控和系统失效。多种故障间存在耦合效应，而电池类型、封装形式、荷电程度、健康状态、充放电循环特性及环境温度等因素差异，进一步影响其故障响应特性。针对性监测和有效抑制故障演变对系统安全至关重要。

2）电化学储能系统故障监测与多维传感。

电化学储能系统通过多层级管理架构监测表面温度、电压和电流等状态变量，评估运行状态，实现故障辨识。随着原位在线监测技术的发展，光纤和薄膜传感方式在系统故障监测中备受关注，一般分为非接触式和接触式。图1为根据储能系统运行过程中多种状态量响应特性的原位监测方法。

电化学储能系统规模扩大导致拓扑结构复杂化，需合理设计传感器配置，并设计布线方式，实现状态实时监测与故障感知。复杂工况下，多传感信号融合有助于精准监测故障。研究表明，新型智能电池系统通过多维传感与数字化技术提升监测效率，为大规模储能系统的运行优化提供重要参考。

图1  原位监测方法

3）电化学储能系统的故障诊断与辨识方法。

目前，渐变性故障诊断已有大量研究，如SOC和SOH评估、剩余寿命预测等。但是针对过充电、短路等突发性故障的研究较少，且辨识难度加大，但允许预警时间短，是亟需解决的关键问题。

表1梳理了一些电化学储能系统的突发性故障诊断研究，主要分为基于模型和非模型两大类。基于模型的方法依赖系统模型和故障模型间的残差信号，通过电化学模型、热模型或等效电路模型进行状态评估和参数辨识，但其诊断精度受模型参数和环境变化影响较大。非模型方法包括知识驱动和数据驱动方法，利用经验或历史数据评估系统状态，适用于多故障耦合机制，但对数据量要求高且易受噪声干扰。多种诊断方法的融合，如模型方法与机器学习结合，可提升故障诊断的鲁棒性和精确度，但如何在复杂工况下实现多故障联合诊断仍是关键挑战。

表1  电化学储能系统故障诊断方法应用举例

4 结论  

1）关键挑战。

大规模电化学储能系统故障监测面临多维传感优化布置、复杂工况建模和多故障联合诊断等多项挑战。首先，传感器内嵌与阵列优化布置仍需解决抗干扰、可靠性和高效布置等难题，同时多信号解耦方法有待提升。其次，现有建模方法难以准确描述复杂工况下的实时和动态状态，未充分考虑环境温度、老化等因素对诊断结果的影响，阈值设定规则缺乏自适应性，难以平衡误检与漏检问题。此外，多故障联合诊断研究不足，故障间复杂耦合机制尚未明确，难以精准隔离和识别不同故障特征，特别是在多故障并发情况下，易导致状态误判与策略执行错误。解决这些问题对系统智能化与可靠性至关重要。

2）未来发展方向。

物联网、大数据和人工智能等数字化技术为大规模电化学储能系统的故障监测与诊断提供重要机遇。一是推动智能感知技术与多源数据融合，构建全息模型，实现多维传感优化布置。二是结合多物理场模型，研究复杂环境与工况下储能系统的运行特性和失效机理，揭示多因素耦合作用下的故障演变规律。三是利用人工智能和大数据技术提高故障预测与诊断效率，研究多故障联合诊断算法，探索故障模式与运行变量间的关联机理，增强诊断精度与可靠性。