锂离子电池热失控预警资料整理（三）

此前 个人搜集了一些锂电池热失控预警相关期刊、文献，并整理了一些个人认为重要的逻辑、知识点，希望通过此分享让有需要的人了解一些内容，如有问题欢迎同我探讨~

九、基于数据分析的锂离子动力电池热失控故障诊断研究_陈佳纯

内短路是电池热失控过程的共性环节。机械撞击，高温等外部作用导致的电池内短路从而造成热失控的过程持续时间很短，常常可以预知，而由于过度充放电等因素造成电池内枝晶生长，混入金属杂质等情况往往会导致电池自发内短路，这种自发内短路有很高的隐蔽性，初期阶段不明显，但是在末期时会在短时间内引发热失控。

图 是电池内短路发展演化过程，内短路初期电压下降和温度上升的速率都比较缓慢，之后电池内阻逐渐降低，导致放电电流增大，电压下降，同时产热速率大于散热速率，使电池内温度温度明显升高，最后使电池隔膜受热崩溃，使电池的正负极之间发生大面积短路，电池的端电压突降为 0。同时高温会触发热失控连锁反应，在短时间内释放出大量的热，使电池发生热失控。

十、电动汽车用锂离子电池典型安全问题研究_梁栋滨

电池滥用的概念：
电池滥用：由于电池管理系统中电池保护电路故障、使用环境的温度突变或者由于外界突发事件对电池造成机械损坏等，超出电池设计使用极限，从而造成电池的滥用。锂离子电池具有高能量密度、高功率密度及其采用了有机可燃性电解质溶液，当发生滥用时，在一定复杂条件下可能会引发电池的热失控，从而会引起突发的安全事故。特别是在电池组中，假如各单体电池处于不均衡状态，对电池组中的一个特定的单体电池，无异于处于滥用状态，该单体电池的不安全因素可能会引起整个电池组安全事故的发生。所以对电池滥用现象的研究越来越受 到重视。

【主】十一、车用锂离子动力电池热失控诱发与扩展机理、建模与防控_冯旭宁

在以内短路为代表的热失控诱因及其早期检测，热失控发生机理及其预警，热失控扩展机理及其抑制三个方面，实现了动力电池系统热失控的逐级防控。

11.1 热失控机理

在发生热失控的过程中，从低温到高温排序，锂离子动力电池将依次经历：高温容量衰减；SEI 膜分解；负极-电解液反应；隔膜熔化过程；正极分解反应；电解质溶液分解反应；负极与粘接剂反应；电解液燃烧等过程。

• SEI 膜分解：起始温度大约为 80℃。
• 负极-电解液反应：120℃。
• 隔膜融化：PE隔膜融化，130℃；PP隔膜融化，170℃。
• 正极分解反应：安全性，钴酸锂>三元(NCA>NCM)>锰酸锂>磷酸铁锂
  • LCO 钴酸锂：起始温度200℃。
  • LMO 锰酸锂：起始温度152℃。
  • LFP 磷酸铁锂：反应温度190-285℃。
  • NCM 三元正极：起始温度211℃。
• 电解质溶液分解反应：200℃稍高一点开始。
• 负极与粘结剂反应：起始温度240℃。

11.2 热失控诱因

三种滥用诱发方式之间，存在一定的内在联系。

1. 机械滥用导致电池的变形，而电池的变形导致内短路的发生，即导致了电滥用的发生。
2. 电滥用伴随焦耳热以及化学反应热的产生，造成电池的热滥用。
3. 热滥用造成温度的升高，引发锂离子电池热失控链式反应，最终导致热失控发生。

11.3 绝热热失控安全等级划分

十二、大容量磷酸铁锂动力电池热失控预警策略研究

在预警模块的基础上，综合分析失控试验中各项特征参数的变化，为预警阈值范围的设定提供支撑。各试验中，目标电池安全阀打开时正极临界温度及临界温升速率，见表 2。因电池安全阀打开时，喷射气流存在较强的对流降温效果，导致电池正极温度出现先轻微下降再回升的现象，因此，临界温升速率取绝对值比较。对比过充失控试验与加热失控试验的临界温度参数发现，电池过充电引发的热失控进程较为缓慢，热失控临界温度值及临界温升速率值均明显小于加热失控。从热失控早期预警角度出发，取制造商规定的电池最高工作温度为温度预警下限，取过充试验临界温度参数为温度预警上限，即电池表面温度绝对值报警阈值范围为 60～75 ℃，电池表面温度温升速率报警阈值范围为 0. 5～1. 7 ℃ /s。

十三、动力电池热失控报警信号策略研究

文章提出一种电动汽车用动力电池热失控 报警信号策略。

热失控报警信号函数 y= f（a，b，c， d，T）。

1. a：单体最低电压低于设定值w则a=1，其余情况a=0；
2. b：单体电压下降速率高于设定值x则b=1，其余情况b=0;
3. c：单体最高温度高于设定值y则c=1，其余情况c=0；
4. d：单体温度上升速率高于设定值z则d=1，其余情况d=0。
5. T：T=nt，t为采样时间间隔。对上述4个任意参数，当变化达到T的持续时间才认为这一参数的条件判断成立。

（实车数据）十四、基于大数据驱动的集成模型车辆热失控预测

构建了一种集成的机器学习算法，通过分别考虑电压和温度、异常电流、单电池一致性和过充电风险因素，构建集成模型。
该集成模型由五个子模型组成，这些子模型与通过网格搜索选择的超参数相关联。
该方法基于实测大数据进行训练，算法实用且灵活，可预测现实场景中锂电池热失控的可能性。

该集成模型由五个子模型组成：

1. 基于概率密度的电压模型；
2. 基于概率密度的温度模型；
3. 基于分布的异常电流识别模型；
4. 基于信息熵 的单体一致性确定模型
5. 基于 SOC 过度充电和恒定因素 的风险评估模型。

集成模型得分计算方式如式(1)

14.1 基于概率密度的电压模型，基于概率密度的温度模型

14.2 基于分布的异常电流识别模型

14.3 基于信息熵 的单体一致性确定模型

14.4 基于 SOC 过度充电和恒定因素 的风险评估模型

十五、车用锂离子电池热失控研究综述

首先概述了电池在不同原因下引发的热失控，其中电池内部短路以及电池过充电是引发热失控的主要原因。同时重点总结了电池的整个热失控过程，包括单体电池的热失控机理以及热失控在电池组内的扩散。在此基础上从三个方面分别总结了提高锂离子电池安全性的方式，包括改善电池材料的温度特性、完善电池组散热系统的散热能力以及优化电池安全在线检测诊断与预警功能。最后总结了现有电池安全性研究的不足和未来研究方向，旨在对未来的电池安全研究提供参考。

十六、电动汽车电池安全监控及预警策略研究

16.1 动力电池监控预警方案设计

16.2 报警策略及响应方案

十七、电动汽车热失控预警网关设计与实现