简介: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。
简介:摘要:目前,基于超级电容技术研发的储能式有轨电车已作为一种高效、绿色、智能的新型轨道交通车辆广泛应用于国内有轨电车市场,其优势在于基于超级电容为主动力源实现30秒快速充放电,长距离持续巡航以及较大载客量。为实现对超级电容型储能电源性能的完整性测试,搭建一套1800V电压等级的储能电源综合试验系统是储能式有轨电车技术发展所需。