Li+学社丨长安杨辉前:大数据监控及时发现安全隐患非常重要
发布时间:2022-06-28 14:19:00
关键词:动力电池Li+学社

  6月25日,由电池中国网主办的第15期“Li+学社”大讲堂在广州举办。重庆长安新能源汽车科技有限公司电池专家杨辉前,做了关于“新能源汽车电池系统安全问题分析及解决对策”的技术分享。

Li+学社丨长安杨辉前:大数据监控及时发现安全隐患非常重要

图为重庆长安新能源汽车科技有限公司电池专家杨辉前在Li+学社做专题报告

  杨辉前谈道,电芯能量密度高和体积变大会带来一些问题,比如内部发热多、散热困难,以及热失控喷发非常剧烈等。所以应对策略之一就是,将温度的布点增多以及时全面捕捉电池温度的变化,同时还要增加热管理系统的效率,比如升温和降温的速率,导热的效率等。

  对于热失控,需要进行全方位的防护,这其中电芯之间的隔热非常重要。对于电池“不起火”的说法,杨辉前认为有时候是个伪命题,最大的挑战在于电芯热失控时喷阀方向的不确定性,电芯的六个面都有可能喷阀,尤其是电芯底面防护困难,代价高,只有在设计上能确保电芯热失控喷阀位置和方向的唯一性,即只从电芯的防爆阀处喷发,电池包的防护上才是完全可控的,代价可接受的,本质上有解的,“不起火”才终将“货真价实,言行一致”。

  对于电池热失控该如何排气,杨辉前表示,我们认为安全首先是对人的安全,对人的安全是第一位的,我们的理念是热失控的时候电池包只能从规定的地方排气,即从电池包防爆阀定向排气,不允许从其他的位置排气,只要从其他位置漏气测试就是失败的,同时要避免热失控气体进入车内,热失控气体中有40%左右都是一氧化碳,容易吸入中毒。

  杨辉前指出,大数据监控对于及时发现电池安全隐患问题非常重要,通过“治小病来防大病”,在电池全生命周期的使用过程中,电池有任何异常放电,或自身耗电电量降低的一致性变差的行为,都希望能够及时通过大数据监控到,然后把它从车上拆下来,排除潜在不安全的隐患,接着对旧件进行返厂分析原因,返回到生产线工艺过程上找寻根本原因,分析问题到底是怎么产生的并加以改进,以不断提升后续产品质量。

  BMS及大数据算法应用好的基础前提是数据质量和颗粒度,要确保各个信号包括总电压、总电流、单体电压等严格意义上同步。因为电池本身的反应速度皮秒级,而采样系统目前最多能做到十微秒级。各家芯片采样速度不同,采集一路需要几十到几百微秒不等,加之许多单体采样芯片是串行的,一般有6~18路,即使系统上做到各芯片同时启动采样,但各芯片采样的第一路和最后一路也差别了较长时间,有的差几毫秒。在总电流快速变化时,同一时刻采集的电压压差较大,比如200A充放电时,本来电池实际的动态压差在20mV以内,但因采集芯片串行采样的不同步,动态压差可能会超过100mV,甚至更大,这需要与单体电压采集芯片厂家一起再努努力,意识到同步采样的重要性,真正做到每个单体电压信号采样甚至包括总电压、总电流和温度都是严格意义上的完全同步。这或许又是一次行业巨大的技术革命,这样就可以发现和验证电芯内部更多的有趣的预想规律,可以排除更多的潜在隐患,市场车辆电池热失控发生率将明显大幅减少

  杨辉前表示,怎么避免极耳焊接的焊渣是非常重要的,因为有些焊渣掉在电芯顶部很不容易被检出,但有时候会坏事,是否会导致电芯的“猝死”还未强关联,但至少从各种可能触发电池热失控条件的组合试验来看,极片间的正负极铝箔铜箔硬短路是最剧烈的不停歇的,而且在数据上表现不一定明显。通过对电芯合格成品再度抽样进行顶部X-Ray拍片,逐个仔细比对照片色差变化发现,偶发会有微小颗粒存在,但与设备厂家交流,达到能自动识别和筛选还有一定难度;同样,抽取一定量的入壳绝缘合格但顶盖还未焊接的电芯倒置抖动,偶发也会有微小颗粒焊渣存在,这对电芯而言是非常不利的,是颗不***。对于大电芯可能更是未来的一种挑战,连X-Ray设备都将无法使用,希望能加强相关设备的检出能力或改进焊接工艺,避免焊接时焊渣飞溅落入或重力落入。

  “对于电池热失控报警,在时间层面来说,主要是将报警的时间缩短提前,因为一旦发生热失控之后,电池系统内部温度会特别高,尤其是靶芯靠近BMS时,如果时间长了,可能整个系统就不能正常工作了,会漏报;在电池箱体的防护上需要将时间延长,确保热失控过程中密封不失效,气体和热量有序可控,达到‘不起火不爆炸’的目的。在预警上,我们开发了24h在线巡检功能,任何时候电池电压和温度的微量变化都将被捕捉,一旦有热失控的趋势,就会预警,将进行快速市场处置行动。”杨辉前指出。

Li+学社丨长安杨辉前:大数据监控及时发现安全隐患非常重要

图为“Li+学社”技术交流现场

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稿件来源: 电池中国网
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