综述：锂离子电池储能系统的故障诊断与预测：故障机制、当前进展及未来趋势的综述

《JOURNAL OF POWER SOURCES》：Fault diagnosis and prognosis for lithium-ion battery energy storage systems: A review of fault mechanisms, current advances, and future trends

　　摘要
锂离子电池由于其高能量密度、长循环寿命和灵活的可扩展性，已成为储能系统中的主导电化学技术。然而，由机械、电气和热滥用引发的多种故障可能导致性能严重下降和严重的安全隐患，如热失控。因此，准确及时的故障诊断和预测对于确保锂离子电池储能系统的可靠和安全运行至关重要。本文全面回顾了锂离子电池的故障诊断和预测技术，分析了从滥用条件到热失控的故障演变机制，不仅包括短路、过充、过放和传感器故障等主要故障，还包括模块不一致性退化和连接器故障等耦合故障。然后，本文提出了一个标准化的工作流程，涵盖了数据采集、特征提取、故障诊断和预测，并从原理、优点、局限性和在住宅、电网规模和电动汽车场景中的部署可行性角度，全面比较了三种主流方法：基于模型的方法、基于知识的方法和数据驱动的方法。此外，本文还指出了从实验室研究向工程应用转型的关键挑战，并讨论了包括多物理感应与物理信息集成的人工智能融合、高保真建模和数字孪生、云边端协作下的联邦学习以及综合预测和健康管理在内的新兴方向。这些发现有助于开发有效策略，以提高锂离子电池储能系统的安全性、可靠性和整体性能。

引言
近年来，全球能源格局正在迅速向清洁和低碳系统转型。由于对环境问题的关注增加以及传统化石燃料资源的限制，世界各国都在积极促进可再生能源的发展和应用，以应对气候变化和能源安全的双重挑战[[1]，[2]，[3]]。然而，太阳能和风能等可再生能源本质上是间歇性和随机性的，这对电力平衡和系统调度提出了重大挑战[4,5]。在这种情况下，储能系统（ESSs）在现代电力系统中发挥着重要作用，通过实现灵活的能源管理和提高系统稳定性[6]。在发电侧，ESSs可以平滑电力输出，减轻可再生能源输出的波动，从而提高可再生能源的整合和利用[7]。在电网侧，ESSs支持频率调节、负荷转移和储备管理，从而提高电网调节性能和运行效率[8]。在需求侧，ESSs有助于削减高峰负荷和平稳负荷，从而提高能源利用效率。它们还在关键条件下提供紧急电力支持，增强电力供应的韧性[9]。因此，ESSs已成为现代电力系统中不可或缺的组成部分，为高渗透率的可再生能源的整合提供了关键支持，并促进了能源系统的可持续转型[10]。
储能技术包括电化学储能、超级电容器、压缩空气储能（CAES）、抽水蓄能（PHS）和飞轮储能[11]。PHS仍然占据全球安装储能容量的很大份额，主要用于大规模、长时间储能[12,13]。与PHS和CAES等技术相比，电化学储能具有快速响应、相对较高的能量密度、高模块化程度和较少的地理限制，使其在分布式能源整合、电网调节和可再生能源接纳等应用中具有巨大潜力[14,15]。商用规模的电化学储能技术主要包括铅酸电池、锂离子电池、钠硫电池、镍镉电池和流动电池[16]。其中，锂离子电池（LIBs）因高能量密度、长循环寿命和低自放电率而占据市场主导地位，已广泛应用于消费电子、电动交通系统和电网[17,18]。然而，储能技术的快速发展也突显了相关安全风险[19]。特别是在电化学储能中，锂离子电池在受到热、机械和电气滥用时，由于内部缺陷、过充、过放和内部短路（ISC）的影响，容易发生热失控（TR），这可能导致火灾甚至爆炸[20]。如表1所示，全球多起电网规模的事故都遵循了相同的演变路径：局部初始故障通过电池间的热传递和气体耦合逐渐升级为系统级热失控，最终导致大规模火灾、爆炸、严重人员伤亡、环境污染和财产损失。这些事故暴露了现有安全管理的局限性：监控和保护系统未能在故障潜伏期及时识别异常；遥测数据的丢失和缺乏专用传感能力使得操作人员无法获得有效的早期预警；在某些情况下，根本原因至今仍未查明，反映了故障追踪和早期诊断的难度。因此，在故障潜伏和演变阶段实现早期检测和预警对于确保ESSs的安全运行至关重要，这也是故障诊断和预测研究的核心目标。
近年来，锂离子电池的故障诊断和预测方法主要分为三类：基于模型的方法、基于知识的方法和数据驱动的方法[29]。基于模型的方法依赖于电池的数学模型，并从模型预测与测量结果之间的偏差来识别故障，具有很强的解释性，但严重依赖于模型的准确性[30]。基于知识的方法将专家经验编码为规则或因果关系进行推理，适用于无法获得准确模型的情况。数据驱动的方法则从运行数据中学习故障模式，能够有效处理复杂的非线性关系[31]。现有研究往往较为专门化，大多关注单一故障类型或特定算法。此外，现有综述通常仅简要概述了标准的诊断和预测工作流程，对每个阶段的综合总结和深入分析有限。方法比较也往往仅关注算法性能，缺乏对不同方法当前瓶颈及其在实际硬件和成本约束下的部署可行性的全面总结。关键的是，现有文献对这一领域的挑战、新兴趋势和机遇的讨论相对有限，而全面处理这些方面对于将故障诊断和预测从研究推向大规模工程应用至关重要。为解决这些问题，本文系统地分析了故障机制、诊断-预测工作流程和方法，并深入探讨了挑战和新兴趋势。本文的主要贡献总结如下：
(1) 电池故障机制的全面分析：本文深入概述了锂离子电池系统中的典型故障机制，特别强调了不同故障类型如何演变为热失控，并总结了不同故障机制的研究现状。
(2) 诊断和预测过程的深入分析：本文全面考察了故障诊断和预测过程，从研究进展、技术考虑和剩余挑战的角度，详细分析了四个关键阶段：数据采集、特征提取、故障诊断和预测。
(3) 多维比较、分析和综合方法：分析了每种方法的固有瓶颈，并从原理、优点、局限性和适用故障类型等方面，比较了基于模型的方法、基于知识的方法和数据驱动的方法。
(4) 基于场景的部署能力分析：从部署能力的角度综合评估了三种方法在住宅、电网规模和电动汽车场景下的适用性，考虑了实际硬件和成本约束。
(5) 对挑战和新兴趋势的洞察：总结了从研究到大规模部署的关键挑战，并提出了四个新兴方向，包括多物理感应与物理信息集成的人工智能融合、高保真建模和数字孪生、云边端协作下的联邦学习以及综合健康管理，以及未来的研究机会。

典型故障
如图1所示，锂离子电池系统中的故障可以根据其位置分为电池故障、电池组件故障、传感器故障和执行器故障[32]。近年来，研究主要集中在电池和传感器故障上。同时，电池实际运行过程中也常见到电池间不一致性和连接器退化等耦合故障。因此，本文主要关注电池...

锂离子电池的故障诊断和预测过程
鉴于锂离子电池中故障模式的复杂性和多样性，建立系统的故障诊断和预测过程对于有效的安全管理至关重要。本节概述了从运行数据采集到故障识别和演变预测的关键步骤。如图3所示，该过程通常包括五个阶段：数据采集、特征提取、故障诊断、故障预测和健康管理...

锂离子电池的故障诊断和预测方法
准确的故障识别、定位和预测对于基于锂离子电池的储能系统的安全和可靠运行至关重要。如前文所述，不同故障在可观测性、演变速度和信号特性方面存在显著差异，而实际系统还受到采样条件、计算资源和部署成本的限制。因此，没有一种方法适用于所有故障类型和运行场景，必须选择适合的方法...

当前故障诊断和预测的挑战
尽管在锂离子电池故障诊断和预测方面，异常识别、健康状态评估和剩余使用寿命（RUL）预测方面已取得进展，但模型仍需同时解决内部状态观测性有限、单一信号源的不确定性、退化和故障之间的边界模糊、现场数据稀缺、模型与系统状态不匹配、解释性不足以及跨系统泛化困难等问题。

结论
本文系统地研究了锂离子电池储能系统的故障诊断和预测技术，涵盖了典型故障机制、一般的诊断-预测工作流程以及三种代表性的方法论类别：基于模型的方法、基于知识的方法和数据驱动的方法。在故障机制方面，本文回顾了热失控、过充/过放、短路和传感器故障的演变特性和安全影响，并讨论了耦合...

CRediT作者贡献声明
史瑞峰：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、软件、方法论、正式分析
周志浩：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、方法论、调查、概念化
张凌志：撰写——审阅与编辑、方法论
张志：撰写——审阅与编辑、调查、数据整理
易怀海：撰写——审阅与编辑、监督
滕静：撰写——审阅与编辑、方法论、资金获取、概念化

利益冲突声明
作者声明没有已知的竞争财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢
本研究得到了中国国家重点研发计划基金（项目编号2021YFB2601300）和中国国家自然科学基金（项目编号62373148）的财政支持。
史瑞峰 | 周志浩 | 张凌志 | 张志 | 易怀海 | 滕静
华北电力大学控制与计算机工程学院，北京，102206，中国