电化学阻抗谱（EIS）被公认为下一代电池办理体系的有用办法，但由于单体电池激励源等技能难题，其工程化使用仍存在较大距离。本文规划了面向工程实践的在线电化学阻抗谱电池办理体系，包含主控板与多类型从控板，并集成在线EIS采样功用。为验证该工程化BMS功用，专门规划了由8个280Ah磷酸铁锂（LFP）电池串联组成的模组。此外，本研讨提出一种受多特征模型启发的确诊战略，该战略耦合了11项特征与20余条规矩，并经过多样化滥用条件验证，特别在热失控预警方面较传统根据电压/温度的办法具有显著优势。该办法还能辅佐确定电池安全运转鸿沟，防止过充与过放现象。最后，本文还探讨了根据电化学阻抗谱（EIS）的电压无关型荷电状况校对办法，为电压渠道期磷酸铁锂电池在线SOC估算提供了立异视角。希望本文能为EIS的工程使用提供见解，并推动相关研讨进展。
图文摘要
电池级在线EIS-BMS通用架构。
锂离子电池(LIBs)已被证实为全球完成碳中和方针提供了一种代替处理方案，其作为风能、太阳能或潮汐能等可再生能源的存储体系。得益于制作与封装技能的前进，2023年锂离子电池背包容量已扩大至1192吉瓦时。其中用于储能范畴的容量达185吉瓦时，较2022年增加53%，且仍保持每年超50%的增加速率。但是，由于在极点条件或内部缺陷下会产生自发热失控，锂离子电池的安全性问题一直限制着其在更多场景中的推行使用。其电化学反应与火灾危害较传统电池更为严重，已因多起事故形成负面成果。例如2023年7月纽约州杰斐逊县产生的储能电池火灾，继续燃烧6天且难以扑灭。
电池安全处理方案通常可分为本征安全优化与优化办理或封装两类。现在，锂离子电池（LIBs）的本征安全功用仍远未到达实际使用要求，这归因于其有限的生产才能和昂扬的成本价格。因此，LIBs的办理技能已在全球范围内受到广泛重视，依据数十年来的研讨，该范畴已取得令人满足的进展。但是该技能仍面对瓶颈：电池办理体系（BMS）仅具备采样LIBs电压、电流和温度的才能，无法进一步获取电池内部信息，这限制了在线算法或模型推动的立异打破。
电化学阻抗谱（EIS）是研讨电池电化学反应与动力学的常用试验办法，近几十年来已得到广泛推行[[1], [2], [3]]。研讨证实EIS能有用反映电池内部副反应或锂分出现象，还可用于分析电池失效机制[[4], [5], [6]]，在准确状况估量[[7], [8], [9]]、劣化确诊及故障预警[[10], [11], [12]]方面具有独特优势。Zhang等[13]提出了一种根据电化学阻抗谱的电池状况估量办法，其最大误差可降低至1%以下。Kim等人[14]介绍了一种根据电化学阻抗谱的数据驱动办法用于电池健康状况评估，该办法与电池荷电状况无关。Jones[15]提出了根据电化学阻抗谱曲线的电池功用预测办法。但是，传统电化学阻抗谱的丈量成果简直都依赖于电化学工作站，该设备体积庞大且成本昂扬，难以完成在线使用[16]。已有研讨尝试经过规划在线采样体系来处理此类问题[[17], [18], [19], [20], [21], [22]]，但这些方案仍受限于单通道才能缺乏或高频电磁搅扰等问题，终究无法在实际储能体系中完成功用化使用。例如Yu等[23]提出了用于电池EIS估量的多频叠加驱动信号优化办法，Xiao等...[24]规划了一种动态EIS采样装备，该体系经过独立电路板完成单细胞EIS采样。Hao等[25]针对EIS样本规划了优化多频正弦信号，可在单通道丈量中缩短时刻并降低误差。Li等[26]总述了在线电池EIS获取办法的研讨进展，但大都办法存在稳定性缺乏或鲁棒性较差的问题。Qu等[27]开发了根据现有电池连接逆变器的可控正弦扫频扰动方案用于在线EIS检测，并选用24Ah电池体系进行验证。
但是，跟着商用储能电池标称容量需求提升至280Ah乃至更高，受限于在线电路板的有限空间和激励电流，传统电化学阻抗谱（EIS）采样办法已无法适用[28]。为处理该问题，本研讨根据原有分布式芯片级EIS采样体系，构建了适用于商用280Ah磷酸铁锂（LFP）电池的在线电池办理体系，并完成了极点工况下在线确诊的满足成果。该体系集成EIS采样功用，经过试验验证了其有用性。硬件规划与大唐恩智浦有限公司合作完成，完成了电池体系的主-分布式从架构。该体系的具体规划严厉面向工业化使用，并引入了DBSCAN框架用于过温、过放、过充等典型故障确诊。试验成果验证了该方案对大容量储能电池进行在线EIS采样的有用性。本文首次提出了一种面向280Ah磷酸铁锂电池在线电化学阻抗谱检测的完好工程处理方案，具体阐述了硬件规划架构与软件检测算法。该研讨的立异点在于经过工程实践（而非试验室环境）验证了在线阻抗谱技能在电池内部信息感知与故障确诊中的有用性，为打破现有电池办理体系技能瓶颈提供了代替性处理路径。
