储能锂离子电池组内部电池膨胀故障的视觉检测算法设计

近年来，跟着储能职业的快速开展，锂离子电池已成为使用最广泛的中心技能。但是，锂离子电池的高能量密度也带来了明显的安全风险。一旦产生毛病，或许导致热失控、起火乃至爆破。现在，传统的电池办理体系（BMS）仅能监测电池的微观运转状况，无法检测前期内部毛病。为克服电池办理体系(BMS)的局限性并提高内部毛病检测才干，本文提出一种面向锂离子电池组内部鼓胀毛病的视觉检测算法。该算法将深度学习与图画处理技能相结合，专为内部视觉毛病检测体系规划。所提出的算法构建了包括10,132张真实与仿真电池图画的数据集。检测过程中首要进行图画畸变校对，随后选用YOLOv8-Seg模型辨认电芯顶面。进而经过多边形拟合与几许剖析测量电芯距离，当距离超越阈值时选用动态阈值判定鼓胀毛病。试验结果表明：YOLOv8-Seg模型的掩码mAP50到达99.4%，mAP50-95为96.9%；在21,875个电芯空隙样本中总体辨认准确率达96.1%，在杂乱环境下展现出强鲁棒性。此外，在30 fps视频流上的实时检测验证了该办法的实践可行性，可以对轻微与严峻胀大均完成高精度辨认。这为锂离子电池内部毛病提供了一种有效的前期预警才干。

Introduction

近年来，全球动力格局正在经历深入革新。风能、太阳能等可再生动力正逐步取代传统化石燃料，成为向更清洁、更可继续动力体系转型的关键驱动力[[1], [2], [3]]。储能体系，尤其是根据锂离子电池的电化学储能技能，在可再生动力范畴发挥着日益重要的效果[[4], [5], [6]]。截至2024年底，全球在运电力储能项目总装机容量已达372.0吉瓦，同比增加28.6%。其间电化学储能占比继续提高，锂离子电池成为使用最广泛的技能道路。由此，储能工业正在全球范围内迎来快速开展[7,8]。
但是，锂离子电池虽然具有高能量密度的优势，但也对环境条件有着严厉的要求[9,10]。作为储能体系的中心组件，一旦产生毛病，极易引发热失控、起火乃至爆破等安全隐患[[11], [12], [13]]。跟着储能职业的快速开展，安全问题日益凸显，不容忽视。近年来，全球范围内储能电站已产生多起安全事端，其间部分事端的诱因是锂离子电池鼓胀未能被及时检测与处理。电池鼓胀一般由内部Gas的生成与释放引发，这些Gas可动力自电解液分化、过充过放、内部短路等因素。一旦产生鼓胀，该过程将不行逆转。电解质反应和气体释放会削减活性锂离子数量，从而影响整个电池组的容量与功能。电芯机械结构因内部高压产生改变，导致电芯间粘附力下降、散热才干下降，并增加热失控风险。结构变形还会下降电气连接的可靠性，形成局部触摸电阻上升与区域性发热。因而，电池胀大会继续积累一系列安全隐患，但这些危害不会立即爆发。这对储能电站构成严峻的潜在威胁。因为此类电站由很多电池构成，人工检测效率低且周期长，无法完成对电池组内部结构的实时监测及毛病快速响应。
因而，保证储能电站的安全至关重要[14,15]。这需求高效智能的检测技能，可以前期辨认和确诊电池内部毛病[16,17]，为储能体系的可靠运转提供关键保证[18]。
现在，锂离子电池的安全监测首要依赖于传统电池办理体系（BMS）[[19], [20], [21]]，其经过采集电压、温度、电流等电气参数来评估结构或物理反常。虽然BMS可以反映电池的微观运转状况，但无法辨认螺丝松动、凝露、电解液渗漏、电芯鼓胀或绝缘破损等前期内部毛病。这些问题在初始阶段一般不会引起电气参数的明显改变。当参数反常被检测到时，往往已无法防止毛病产生。因而，仅依靠BMS不足以满足储能体系全生命周期安全监测的需求。
除根据电池办理体系（BMS）的传统监控外，人工巡检是常用的弥补手段，但存在明显局限性。储能设备一般规模巨大，人工巡检周期长且消耗很多人力物力资源。此外，巡检过程中人员不行防止地触摸电池组，增加了触摸相关的安全隐患。锂离子电池包普遍选用半封闭式规划，无法经过外观直接观察内部状况。有必要经过人工拆解才干进入内部检测，这不只迫使电池包停止运转，还触及耗时杂乱的操作流程。该办法在实践运营场景中不具备可行性。
近年来，跟着计算机功能与算力的提高以及深度学习算法的前进，根据深度学习的计算机视觉技能开展迅猛。前期架构以卷积神经网络（CNNs）[22]为主流，随后相继提出了如YOLO[23]等一系列高效检测模型。这些发展不只继续提高了视觉任务的精度与处理速度，更凸显了深度学习在方针检测与辨认范畴的中心效果。跟着模型轻量化与部署优化技能的老练，根据深度学习的视觉体系已日益广泛使用于工业场景，逐步成为自动驾驶、智能制造、缺陷检测等范畴的关键技能赋能者，展现出继续增加的使用价值。深度学习技能在电池范畴亦逐步取得使用。Zhang等[24]论证了深度学习在电池毛病猜测中的使用，而Chen等[25]则提出了一种适用于锂电池的跨范畴通用深度学习缺陷检测结构。因而，将根据深度学习的视觉算法使用于储能电站具有明显开展前景。但是现有办法首要集中于电池外部检测及电流、电压等物理参数剖析，没有处理锂离子电池组内部状况不行观测的技能难题。
为应对储能锂离子电池组内部胀大毛病的检测挑战，本研讨提出了一种针对此类失效模式的新型视觉检测算法。详细而言，经过电池组保护端口刺进检测设备，完成自动化内部巡检。该办法作为传统电池办理体系（BMS）的重要弥补，具有成本更低、检测时间更短、毛病辨认精度更高级优势。为提高图画质量并习惯胀大电池的视觉特征，首要选用镜头畸变校对算法保证拍照图画中电池边际的几许完整性。随后构建包括电池顶面的数据集，使用YOLOv8-Seg实例切割模型进行电池外表辨认与掩模提取。与传统方针检测仅辨认独立个别实例、语义切割仅分类类别不同，实例切割融合了两种办法的优势。该技能能辨认单一类别中的独立目标，完成对各电池单体顶面的辨认与区分。这些切割掩模随后被多边形近似化处理，从中可辨认出相邻的平行边际。经过测量这些边际距离，将超越预设阈值的分离判定为鼓胀毛病。本研讨经过算法规划与实证测试验证了所提办法的有效性。试验结果表明，该办法能准确检测锂离子电池模组内部鼓胀现象，为提高毛病辨认提供了新的技能途径。这一成果有助于增强储能电池体系的全体安全性与鲁棒性。
本文剩下部分安排结构如下。第2节剖析了储能体系锂离子电池组胀大毛病的失效机理，并探讨了其对应的视觉特征。一起介绍了根据YOLOv8-Seg和OpenCV的胀大检测算法的规划原理与工作流程。第3节胪陈了数据集构建过程，包括真实电池与模拟电池图画的采集、胀大严峻程度等级的定义以及数据标注策略，为模型练习与验证提供了基础。第4节论述了胀大检测算法的全体规划及其关键模块的完成，包括图画畸变校对、电池顶面实例切割、多边形建模与空隙剖析。经过试验评估来检验该算法在准确性与实用性方面的体现。最终，第5章总结了研讨结论，证明所提办法可以准确检测电池胀大现象，并在实践测试场景中展现出卓越的习惯性，为储能体系的安全运维提供了可行的技能途径。