薄膜压力感测技术在电池状态估计与预警中的应用

一、研究背景

• 市场及政策: 双碳目标驱动新型储能行业爆发式增长，但安全和可靠性是行业痛点问题。中国储能电池新增装机量从2018年的1.07 GW增长至2023年的59.01 GW，预计2025年将达到20.9 GW。
• 问题与障碍: 电池安全问题制约电化学储能系统规模化发展，热失控是严重问题，但热失控征兆缺乏确定性结论，现有电压温度检测方法对猝死电池无效。
• 技术挑战: 储能电池衰退与失效机制复杂，传统储能系统传感信号匮乏，导致电池状态评估难，可靠运维难度大。50%热失控为“无征兆”的猝死型，基于电-热信号的预警方法接近极限。传统BMS信号有限，无法预警猝死电池，导致成本高昂的召回问题。

二、储能电池薄膜力学传感技术

• 技术优势: 基于压力的电池管理方法是电池应用领域的革命性变化。压力反映电池结构，结构反映电池状态。离电式电容传感薄膜灵敏度高、线性度好、蠕变小，柔软可共型变化，抗干扰性能强。
• 核心产品: 高灵敏压力分布传感器及测量系统，适用于电池压力监测，具有超薄柔性、性能优良、宽温区、长寿命、可定制等特点。
• 应用价值: 压力特征可用于优化电池SOX估计与预测，压力与嵌锂态相关，不受极化现象影响，压力曲线没有平台，避免平台误差效应，SEI增长导致压力增加，析锂压力异常。

三、基于力学传感的电池管理方法

• 系统架构: 引入原位力学压强信号，提升SOX估计准确度。集成薄膜压力传感器，通过采集并分析电池电压、电流、电池原位压力等数据实时估算电池SOC/SOH，进行电池状态管理。
• 核心技术: 基于国产工艺研发电-热-力集成监测专用芯片，集成RSIC-V微处理内核、单电芯管理与高速菊花链通信一体化芯片。多物理场数据基于多元信息可实现电池状态估计与预警模型耦合。
• 建模技术: 电化学-热-力多物理场耦合模型，结合电池膨胀力信息搭建基于力-电信号的高精度电池状态估计模型。电化学阻抗谱与膨胀力联用实现储能电池析锂检测，基于电化学阻抗谱的储能电池故障预警模型，基于电化学阻抗谱的储能电池热失控分级预警模型。
• 故障预警: 基于多元传感信号的故障预警模型可有效识别多种故障，保障电池运行安全。

四、未来研究展望

• 系统服务架构: 基于力-电信号的电池状态估计模型，锂电监测管理预警整套服务。硬件架构包括锂电池传感芯片、新型BMS管理、云边协同预警。软件架构包括基于力-电信号的电池状态估计模型、锂电监测管理预警。数据平台包括云端故障知识图谱库、大模型云边协同。
• 示范工程: 南方电网深圳供电局工商业储能示范项目，采用280Ah储能电芯，通过力学感知模组将每个储能电芯的压力数据传输到BMS系统，由BMS系统对电池单体SOX数据进行分析，并导入到EMS模块，最终上传到云端，使用多模态融合算法进行数据分析，实现在线监测和预警。
• 电池护照体系: 基于多物理场耦合模型、碳足迹计算模型、余能评价模型等构建自特征电池护照体系，包括模型自特征指纹制造、参数赋值、运行数据更新、衰退轨迹跟踪、安全损伤演变、回收价值评价。