声学感知储能系统状态、大数据融合分析电池健康、多物理场耦合模型实现系统早期预警……随着研发的不断推进，用声学传感监控诊断储能系统状态正成为现实。

“准确、实时掌握储能系统安全健康状态，是实现储能电站主动安全预警的前提。”南都电源前瞻技术研发部负责人屠芳芳博士介绍。

“而磷酸铁锂电池具有复杂的非线性特性，劣化过程会在多维物理场上表现出不同的信号特征，仅依靠现有电压、电流和温度等监测方式，难以全面感知和评估电池的运行状态。”

南都电源联合国网山东省电力公司、浙江大学和电子科技大学共同开发“基于声学传感的电池健康状态监测诊断及风险预警系统”，整合多种前沿技术手段，很好地补齐了传统监测技术短板。

研发团队通过研究电池及模组劣化过程中多种状态的声学特征，建立声学关联数据库，并设计了基于声学传感的电池健康状态监测诊断方法。

“简单来说，它能对电池及模组的健康状态实现听声‘把脉’。” 屠芳芳说，“下一步，我们还将完成声学传感样机的制造，并设计出在储能系统的部署方案。”

声学传感监测预警系统可监测电池及模组壳体形变、特征产气、电解液泄漏、微压变化、内部锂枝晶析出等状况，实时捕捉异常。

该系统将攻克锂电储能系统多状态量的无源精准感知、无线快速传输和智能高效解析的技术难题，大幅提升电站运行的安全性、稳定性，对新型储能电站的规模化应用具有重要意义。