由VMD与DBSCAN在线检测锂离子电池热失控_刘延超.pdf
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1、第 53 卷 第 3 期2023 年 6 月电池BATTERY BIMONTHLYVol.53,No.3Jun.,2023作者简介:刘延超(1990-),男,内蒙古人,中国长江三峡集团有限公司科学技术研究院工程师,研究方向:储能系统检测、运行仿真与故障诊断,通信作者;李硕玮(1997-),男,河北人,北京交通大学电气工程学院博士生,研究方向:锂离子电池故障诊断技术;毕 然(1986-),男,黑龙江人,中国长江三峡集团有限公司科学技术研究院工程师,研究方向:储能系统检测、运行仿真与故障诊断;尹立坤(1984-),男,内蒙古人,中国长江三峡集团有限公司科学技术研究院主任,高级工程师,研究方向:储能
2、系统检测、运行仿真与故障诊断。基金项目:国家自然科学基金(51977007),中国长江三峡集团有限公司科研项目(202103408)DOI:10.19535/j.1001-1579.2023.03.009由 VMD 与 DBSCAN 在线检测锂离子电池热失控刘延超1,李硕玮2,毕 然1,尹立坤1(1.中国长江三峡集团有限公司科学技术研究院,北京 100038;2.北京交通大学电气工程学院,北京 100044)摘要:热失控影响锂离子电池系统的推广和应用。为预测锂离子电池系统的热失控,提出基于变分模态分解(VMD)与密度的噪声空间聚类(DBSCAN)算法的热失控在线检测方法。针对实际热失控案例,结
3、合 VMD 与滑动窗口,在线分解窗口内各电池的电压信号,得到电压稳态分量;之后,提取各电池稳态分量与稳态分量均值的标准化皮尔逊相关系数,以及余弦相似度,并构建二维特征矩阵;最后,由 DBSCAN 自动辨识电池组中的故障电池,最早可在热失控前 111 s 检测出电压异常。关键词:锂离子电池;变分模态分解(VMD);基于密度的噪声空间聚类(DBSCAN);皮尔逊相关系数;余弦相似度中图分类号:TM912.9 文献标志码:A 文章编号:1001-1579(2023)03-0276-05Online detection of thermal runaway of Li-ion battery by V
4、MD and DBSCANLIU Yan-chao1,LI Shuo-wei2,BI Ran1,YIN Li-kun1(1.Research Institute of Science and Technology of China Three Gorges Group Corporation,Beijing 100038,China;2.School of Electrical Engineering,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China)Abstract:Thermal runaway affected the promotion
5、and application of Li-ion battery systems.To predict thermal runaway of Li-ion battery systems,online thermal runaway detection method based on variational mode decomposition(VMD)and density spatial clustering of applications with noise(DBSCAN)algorithm was proposed.For practical thermal runaway cas
6、es,VMD and sliding window were combined to online decompose the voltage signals of each battery in windows and obtain voltage static components.Then the standardized Pearson correlation coefficient and cosine similarity between static components and their average values were extracted to construct t
7、he two-dimensional feature matrix.Finally,the DBSCAN was developed to automatically identify the faulty cell in the battery pack and detect the voltage abnormality as early as 111 s ahead of thermal runaway.Key words:Li-ion battery;variational mode decomposition(VMD);density-based spatial clustering
8、 of applications with noise(DBSCAN);Pearson correlation coefficient;cosine similarity 锂离子电池热失控故障的主要诱因可分为电滥用、热滥用与机械滥用。极端的滥用条件和恶劣的环境,可能会引起内部材料与结构变化,短时间内产生大量热量,最终导致热失控1。此外,电池的结构设计,电极材料、隔膜和电解液等主要材料若有均一性缺陷,也会进一步增大热失控风险。现有的电池故障诊断方法可分为基于模型、基于数据驱动和基于知识等 3 类1-2。文献3基于分布式参数建立一维热模型,采用准确阈值减小建模及测量误差,分析电池故第 3 期刘延超
9、,等:由 VMD 与 DBSCAN 在线检测锂离子电池热失控障演变过程,实现热故障诊断。此类方法对模型和阈值准确性的依赖程度较高,且模型仅适用于特定工况,难以应用于复杂、随机的实际工况。文献4提出一种基于数据驱动的多级信息熵算法,无需建立模型,可准确检测出电池的内短路故障,但现有文献中信息熵、标准电压等特征5对各类故障的敏感度不同,因此故障检测结果差异较大。文献6基于知识的模糊推理方法,建立专家诊断系统,实现电池外电压异常模式识别。该系统需要大量准确的故障类型数据,由于部分故障机理尚不清晰,对故障的敏感信号未能充分采集,使得难以准确获取故障标签。现有故障诊断方法均存在一定的局限性,如模型适用范
10、围窄、建模复杂,高敏感故障特征不完善,需要大量准确故障标签的故障数据等。为此,本文作者提出一种基于变分模态分解(VMD)与密度的噪声空间聚类(DBSCAN)算法的电池热失控故障在线检测方法,将 VMD 与滑动窗口相结合,在线分解窗口内各单体电池的电压信号,得到电压稳态分量;之后,提取窗口内各单体电池稳态分量与稳态分量均值的标准化皮尔逊相关系数与余弦相似度,构建二维特征矩阵;最后,由 DBSCAN 算法自动辨识电池组中的故障电池,以期实现锂离子电池热失控故障的在线检测。1 锂离子电池热失控过程分析1.1 案例一案例一的热失控数据源于三元正极材料锂离子电池组 1号(正极材料为 LiNixCoyMn
11、1-x-yO2、负极材料为石墨,容量 60 Ah,电压 2.84.3 V)放电运行数据。电池电压的采集精度为 1 mV,温度传感器交替贴在电池上,精度为 1,采样点由电池管理系统(BMS)间隔 1 s 或 10 s 选取。在热失控前,该电池组的电压、温度均未超出正常区间。电池组热失控前的最后一个放电时段与热失控阶段电压、温度曲线见图 1。图 1 案例一热失控过程中电池组的电压、温度曲线Fig.1 Voltage and temperature curves of battery pack during thermal runaway process in case 1 从图 1 可知,在第 4
12、60 采样点,A 号电池的电压开始下降,此时温度正常;从第 471 采样点开始,BMS 采样时间间隔由 10 s 缩短至 1 s,推测此时 BMS 检测出异常,A 号电池电压下降较明显,温度正常;在第 484 采样点,A 号电池电压上升到 5 V,此时 BMS 检测出 A 号电池故障,但温度正常;在第496 采样点,与 A 号电池相邻的 9 号和 10 号温度传感器温度上升;在第 506 采样点,9 号温度传感器温度升至最高温度87,综合之后的电压表现,推测此时电池发生热失控。从 BMS 检测出异常(471 采样点)到热失控(506 采样点)经历了大约 35 s,时间较短,难以采取有效措施抑制
13、电池热失控,因此,需提前更长时间检测出热失控信号。1.2 案例二案例二的热失控数据源于三元正极材料锂离子电池组 2号(正极材料为 LiNixCoyMn1-x-yO2、负极材料为石墨,容量60 Ah,电压 2.84.3 V)充电运行数据,电压、温度采集与 1号电池组相同。该电池组在热失控前的电压、温度均未超出正常区间。电池组热失控前最后一个充电时段与热失控阶段电压、温度曲线见图 2。图 2 案例二热失控过程中电池组的电压、温度曲线Fig.2 Voltage and temperature curves of battery pack during thermal runaway process
14、in case 2 从图 2 可知,在第 228 采样点,B 号电池电压开始下降,此时温度正常;在第 238 采样点,B 号电池电压下降到 0 V,此时,BMS 检测出 B 号电池故障,但温度正常;在第 243 采样点,与 B 号电池相邻的 3 个温度传感器温度开始出现异常,772电池BATTERY BIMONTHLY第 53 卷其中,44 号温度传感器温度线下降的原因可能是温度传感器或通讯出现故障,41 和 42 号温度传感器温度线先上升、后急速下降到 0 以下,也可能是相同原因,导致未能准确记录热失控过程的温度数据;在第 280 采样点,42 号温度传感器温度线升至最高温度 77,推测此时
15、电池可能发生热失控。从 BMS 检测出故障(238 采样点)到热失控(280 采样点)经过约 42 s,需要尽可能提前检测出热失控信号。此外,由两个热失控案例的温度及电压数据可知,电池发生热失控时,电压早于温度出现异常,因此,重点分析电压信号。2 热失控故障在线检测方法原理2.1 变分模态分解(VMD)VMD 是一种自适应、准正交、完全非递归的信号分解方法,通过迭代搜寻变分模型最优解,来确定各分量的频率中心及带宽,实现信号频域的分离7。由于实际放电工况中电池电压波动性较大,需要将放电段的电池电压信号分解为具有不同中心频率的本征模函数(IMF)。为实现在线应用,将滑动窗口与 VMD 相结合,选取
16、一定窗口宽度的电压信号进行 VMD,之后滑动窗口,以获取下一采样点的电池电压,直至辨识出故障电池。VMD 算法步骤如下。在频域中利用 Hilbert 变换,对采集到的电压信号序列进行处理,可得到约束变分优化问题,如式(1)所示:minukkkt(t)+jtuk(t)e-jkt22s.t.kuk=f(1)式(1)中:uk、k为各模态函数及中心频率(k1,2,K),K 为分解所得模态数量;t为梯度运算;(t)为单位脉冲函数;t 为时间;j 为虚数;e 为自然指数;f 为原始电压。引入二次惩罚项和拉格朗日乘数,将约束变分优化问题转变为非约束变分问题,如式(2)所示:L(uk,k,)=kt(t)+jt
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