Chao Li · Kaidi Zeng · Bin Li · Guanzheng Li 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年7月

电池储能站（BESS）中锂离子电池（LIBs）的安全性正受到越来越多的关注。为确保电池储能站的安全运行，有必要检测可能导致火灾或爆炸的电池内部短路（ISC）故障。本文提出了一种基于多元多尺度样本熵（MMSE）的电池早期内部短路故障诊断方法。该方法利用电池的电压、电流和温度来提取故障特征。采用小波去噪方法提高多元多尺度样本熵的性能。提出自适应阈值来诊断早期内部短路故障并防止误诊断。最后，通过内部短路故障实验和电池过充实验验证了所提出的早期内部短路诊断方法的有效性。利用实际电池储能站运行数据验证了该...

解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项基于多元多尺度样本熵（MMSE）的锂电池内短路故障诊断技术具有重要的应用价值。当前，我司储能产品线涵盖工商业储能和大型储能电站解决方案，电池安全监测是系统可靠性的核心痛点。该技术通过融合电压、电流、温度等多维数据进行早期故障预警，与我司现有BMS系统形成技术互补，...