近日，黑农职院的学生团队在锂电池储能领域取得了重大突破。他们针对基于电网侧储能电站安装的锂电池，开展了一项基于材料特性的锂电池有限元分析及性能检测项目。该项目以满足国标《电力储能用锂离子电池》（GB/T 36276 - 2023）要求为出发点，聚焦于解决电池热失控风险、寿命预测及退役电池再利用等关键问题，为储能电站的安全、高效运行提供了创新性解决方案。
一、学生团队的创新探索
黑农职院学生团队在项目中精心设计了四大步骤。
首先，他们运用 Fluent 热分析软件，提前对电池进行热分析预判。通过模拟电池在不同工况下的热行为，能够精准判断电池是否会热失控，从而为储能电站的安全运行提供有力保障。
其次，团队运用创新自研工具，对锂电池进行检查与封装。这一工具能够有效检测电池的一致性，确保电池在安装前的质量可靠，为后续的性能发挥奠定基础。
第三，针对故障电池，团队同样运用创新自研工具进行检测与均衡。通过对故障电池的精准定位和均衡处理，最大限度地恢复电池性能，提高电池的利用率。
第四，最后，基于 AI 的寿命分析是该项目的一大亮点。团队搭建了智能体，对单体电池进行寿命精准计算，并运用创新编写的程序对电池进行阶梯利用分类。这一技术不仅能够准确预测电池寿命，还能根据电池的剩余性能进行合理分类，实现退役电池的再利用，提高资源利用率，降低储能电站的运营成本。
二、行业价值与意义
从行业角度来看，黑农职院学生团队的这一项目具有极高的价值。随着新能源产业的快速发展，电网侧储能电站的需求日益增长。然而，锂电池的安全性、寿命和退役电池的处理一直是制约储能电站发展的关键因素。该学生团队的项目成果，为解决这些问题提供了切实可行的方案。通过 Fluent 热分析，能够有效降低电池热失控风险，保障储能电站的安全运行；基于 AI 的寿命分析和阶梯利用分类，能够提高电池的使用寿命和资源利用率，降低储能电站的建设和运营成本。此外，创新自研工具的应用，也为锂电池的检测和处理提供了新的技术手段，有望推动锂电池储能技术的进一步发展。
三、技术突破与学术贡献
从技术角度来看，该项目在多个方面实现了突破。首先，在电池热失控风险防控方面，通过 Fluent 热分析软件的应用，团队能够提前模拟电池在极端工况下的热行为，精准预测热失控的可能性。这一技术的应用不仅提高了储能电站的安全性，还为电池设计和优化提供了重要参考。其次，在电池寿命预测方面，团队基于 AI 的智能体能够对单体电池进行精准寿命计算。这种基于大数据和机器学习的方法，相比传统方法更加准确和高效。此外，团队在锂电池检查与封装、故障电池检测与均衡等方面也取得了显著成果，开发的创新自研工具为电池的一致性和性能恢复提供了有力支持。这些技术突破不仅为电网侧储能电站的实际应用提供了保障，也为锂电池储能技术的学术研究贡献了新的思路和方法。
四、社会与环境效益
从社会和环境效益来看，该项目具有重要的意义。随着全球对环境保护和可持续发展的重视，锂电池作为一种清洁能源存储技术，其应用前景广阔。然而，电池的热失控风险和寿命问题一直是制约其大规模应用的瓶颈。黑农职院学生团队的项目通过降低热失控风险和延长电池寿命，提高了锂电池的可靠性和经济性，从而推动了锂电池在储能领域的广泛应用。此外，项目中对退役电池的再利用技术，不仅减少了废弃电池对环境的污染，还提高了资源的循环利用率，符合可持续发展的理念。通过这些技术创新，项目不仅为社会提供了更加安全、高效的储能解决方案，也为环境保护和资源节约做出了积极贡献。
黑农职院学生团队的这一项目，不仅展示了学生们的创新能力和实践能力，更为锂电池储能领域的发展注入了新的活力。他们的研究成果有望在电网侧储能电站中得到广泛应用，为新能源产业的可持续发展做出重要贡献。
团队成员：樊嘉旭、黄可祺、靳汇鑫、谢宇硕、张洪瑞、关思琪、刘鑫、贾琳钥、孙静雯。
指导老师：张敬、张硕、魏金权。
