Как умная система управления батареями (BMS) защищает аккумуляторы для накопления энергии?

Основные функции обеспечения безопасности: предотвращение перезарядки, глубокого разряда, перегрузки по току и теплового разгона

Обеспечение жёстких ограничений безопасности за счёт мониторинга напряжения, тока и температуры на уровне отдельных элементов в реальном времени

Умные системы управления аккумуляторами активно работают, чтобы предотвратить опасные отказы, постоянно отслеживая показатели работы каждой ячейки. Эти системы устанавливают достаточно строгие пределы напряжения — как правило, в диапазоне примерно от 2,5 до 4,2 В для литий-ионных элементов, что помогает избежать проблем, связанных с перезарядом или полной разрядкой. При превышении допустимого тока система мониторинга в реальном времени немедленно вступает в действие и отключает питание, предотвращая повреждение компонентов. Встроенные в систему датчики температуры также обеспечивают её автоматическое отключение при превышении критической температуры — обычно в диапазоне от 45 до 60 °C. Все эти многоуровневые защитные механизмы на уровне отдельных ячеек оказывают существенное влияние: исследования показывают, что подобный мониторинг снижает вероятность теплового разгона примерно на 86 % по сравнению с системами, не обладающими такими возможностями.

Многоточечное термочувствительное зондирование и адаптивные триггеры охлаждения для снижения термического напряжения и риска распространения теплового разгона

Термодатчики, расположенные по всему блоку аккумуляторных элементов, выявляют участки, которые перегреваются. Если разница температур между соседними элементами превышает 5 градусов Цельсия, система управления аккумулятором (BMS) практически мгновенно активирует специальные методы охлаждения — например, вентиляторы с регулируемой скоростью вращения или жидкостные системы охлаждения. Основная цель такого подхода — предотвратить распространение перегрева на весь аккумуляторный блок. Эти интеллектуальные системы анализируют ранее зафиксированные температурные режимы и адаптируют скорость своего реагирования. Со временем такой подход снижает общий ущерб от перегрева примерно на 70 % в течение всего срока службы аккумулятора, что обеспечивает более длительную стабильную работу и сокращает количество непредвиденных отказов.

Интеллектуальная система управления аккумулятором (BMS): прогнозирующая безопасность благодаря технологиям Интернета вещей (IoT), машинного обучения (ML) и обновлениям «по воздуху» (OTA)

Современные интеллектуальные системы управления аккумуляторами меняют наше представление о безопасности: вместо того чтобы реагировать на возникшие проблемы, мы теперь можем предсказывать их заранее. Эти современные платформы подключаются посредством технологий Интернета вещей (IoT), используют алгоритмы машинного обучения и позволяют обновлять программное обеспечение без физического доступа к оборудованию. Более ранние системы имели лишь базовые пороговые значения срабатывания аварийных сигналов, которые активировались только после возникновения неполадок. А в новых интеллектуальных системах потенциальные неисправности выявляются на ранней стадии — до того, как они перерастут в реальные проблемы. Это особенно важно для крупномасштабных систем хранения энергии, поскольку, если одна часть начнёт перегреваться, это может привести к распространению перегрева по всей системе и вызвать серьёзные повреждения.

Модели обнаружения аномалий, обученные на телеметрических данных парка транспортных средств, для раннего выявления неисправностей и прогнозирования отказов

Модели машинного обучения анализируют данные, собранные с множества рабочих элементов на различных объектах. Эти модели отслеживают такие параметры, как изменения напряжения, перепады температуры и лёгкость протекания электрического тока через систему. Они способны выявлять ранние признаки неисправностей — например, незначительные электрические замыкания или начало высыхания жидкости внутри элемента — за месяц–полтора до полного выхода из строя. Согласно отраслевым исследованиям, такая предвидимость снижает объём незапланированных простоев примерно на 40 % для крупномасштабных установок, поскольку позволяет техническому персоналу устранять проблемы до того, как они перерастут в серьёзные аварии. Возможность прогнозировать отказы означает, что компании тратят меньше времени на экстренное реагирование на поломки и больше — на обеспечение бесперебойной работы.

Дистанционная диагностика и обновления прошивки по беспроводной сети, обеспечивающие эволюцию логики адаптивной защиты

Обновления «по воздуху» позволяют постоянно совершенствовать системы защиты без необходимости физического вмешательства в оборудование. Модули на периферии выявляют новые типы проблем, ранее не встречавшихся, например необычные утечки тока, с которыми мы никогда не сталкивались в наших испытательных лабораториях. В таких случаях инженеры могут распространить обновлённые модели машинного обучения на все устройства ночью, пока все спят. Обновления поставляются с особыми сертификатами шифрования, обеспечивающими надёжную защиту и исключающими возможность их несанкционированного изменения. Это помогает поддерживать стандарты безопасности даже по мере изменения аккумуляторов со временем и повышения требований к условиям эксплуатации изо дня в день.

Балансировка элементов и тепловой контроль: увеличение срока службы и стабильности аккумулятора

Компромиссы между активной и пассивной балансировкой при обеспечении долгосрочного сохранения работоспособности и развертывании с оптимизацией совокупной стоимости владения (LCC)

Системы управления батареями (BMS) обычно используют один из двух подходов к балансировке элементов: пассивный или активный методы, каждый из которых влияет на срок службы аккумуляторов, их производительность и конечную стоимость в течение всего срока эксплуатации. При пассивной балансировке избыточный заряд рассеивается в виде тепла через резисторы. Этот метод прост и изначально дешевле — иногда его стоимость на 60 % ниже, чем у активных альтернатив, — однако он приводит к потере энергии и создаёт тепловые проблемы, требующие контроля. В свою очередь, при активной балансировке энергия физически переносится от одного элемента к другому с использованием таких компонентов, как конденсаторы или индуктивности. Результатом является КПД выше 90 % и крайне незначительное выделение тепла, что делает данный подход значительно более предпочтительным для применений, где важна стабильность температурного режима.

При рассмотрении решений, оптимизированных с точки зрения совокупной стоимости владения (LCC), пассивное балансирование по-прежнему хорошо работает в небольших системах при условии эффективного теплового управления, позволяющего отводить избыточное тепло. Однако ситуация меняется при переходе к крупным системам хранения энергии. В этом случае становится необходимым активное балансирование, поскольку оно снижает скорость старения аккумуляторов примерно на 22 % благодаря равномерному распределению температур ячеек по всему блоку. Экономический эффект становится заметным уже через несколько лет эксплуатации. Современные интеллектуальные системы управления аккумуляторами автоматически переключаются между различными стратегиями балансирования в зависимости от текущей нагрузки, температуры окружающей среды и уровня заряда (SOC). Такой адаптивный подход способствует увеличению срока службы аккумуляторов и одновременно обеспечивает экономическую целесообразность для операторов в долгосрочной перспективе, хотя в отдельных случаях при экстремальных условиях может потребоваться ручное вмешательство.

Точность оценки состояния как основа безопасности: SOC, SOH и обнаружение аномалий

Оценка состояния с использованием фильтра Калмана повышает чувствительность обнаружения незначительных отклонений напряжения/температуры

Получение точных показаний как для состояния заряда (SOC), так и для состояния здоровья (SOH) имеет решающее значение для обеспечения безопасности заблаговременно. Современные системы управления аккумуляторами используют так называемые фильтры Калмана для обработки данных с датчиков на чрезвычайно высоком уровне детализации — порой с точностью до долей милливольта. Благодаря этому они значительно эффективнее выявляют возникающие проблемы на самых ранних стадиях: например, незначительные электрические замыкания или первые признаки разложения электролита. Испытания показывают, что такие передовые системы обнаруживают неисправности примерно на две трети быстрее по сравнению со старыми методами, основанными лишь на отслеживании пороговых значений напряжения. Кроме того, даже в периоды интенсивной эксплуатации погрешность оценки SOC обычно не превышает 2 %. Что происходит «за кулисами»? Эти системы постоянно подавляют помехи в сигналах и корректируют свои прогнозы на основе реальных происходящих процессов. Вместо того чтобы предоставлять операторам запутанные сырые данные, они выводят понятную и однозначную информацию, указывающую техническим службам точное время, когда необходимо принять меры — зачастую за несколько дней или даже недель до срабатывания стандартных аварийных сигналов.

Раздел часто задаваемых вопросов

Какова цель мониторинга на уровне отдельных элементов в реальном времени в системах управления аккумуляторными батареями?
Мониторинг в реальном времени помогает предотвратить перезаряд, глубокий разряд, перегрузку по току и тепловой разгон, отслеживая напряжение, ток и температуру каждого элемента и автоматически корректируя параметры для предотвращения повреждений.

Как работают датчики температуры в аккумуляторном модуле?
Они обнаруживают «горячие точки» в аккумуляторном модуле и активируют системы охлаждения, если разница температур между элементами превышает заданные пороговые значения, чтобы предотвратить перегрев и повреждение.

Какие технологические достижения позволяют прогнозировать проблемы безопасности до их возникновения в аккумуляторных системах?
Подключение к Интернету вещей (IoT), модели машинного обучения и обновления «по воздуху» (OTA) обеспечивают проактивные меры безопасности, выявляя потенциальные проблемы до того, как они станут серьёзными.

В чём разница между активными и пассивными методами балансировки элементов?
Активное балансирование передает энергию между элементами, обеспечивая минимальное выделение тепла и высокую эффективность, тогда как пассивное балансирование рассеивает избыточный заряд в виде тепла, требуя эффективного теплового управления, но обходится дешевле на начальном этапе.