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《营运客车类型划分及等级评定》发布 动力电池安全升级

   日期:2018-12-29     来源:OFweek新能源汽车网    浏览:0    评论:0    
核心提示:《营运客车类型划分及等级评定》(JT/T325-2018)正式发布,纯电动客车和混合动力客车动力电池箱内应配备具有报警功能的自动灭火装置。

前不久,由中国公路学会客车分会、安徽安凯汽车股份有限公司、郑州宇通客车股份有限公司以及中国汽车技术研究中心股份有限公司、烟台创为新能源科技有限公司等十几家单位联合起草的《营运客车类型划分及等级评定》(JT/T325-2018)正式发布。

《营运客车类型划分及等级评定》发布 动力电池安全升级

具有报警功能的自动灭火装置标配动力电池箱

《营运客车类型划分及等级评定》(JT/T325)标准,自1997年实施以来,经过了五次重大修改。近几年来,针对营运客,车重特大事故出现的情况,以及乘客对营运车辆的舒适性及安全性要求的进一步提高,交通部在2016年建通运输标准化计划中,将该标准列入修订项目,由全国汽车标准化技术委员会客车分技术委员会主持承担该标准的修订工作。

《营运客车类型划分及等级评定》(JT/T325-2018)标准修订主要根据《营运客车安全技术条件》(JT/T1094-2016)标准对营运客车安全的要求新增安全配置和设施,从而提升营运客车安全整体水平,修订后的标准,配合前期发布的相关标准,将对提高道路运输车辆的安全性能产生积极作用。

《营运客车类型划分及等级评定》(JT/T325-2018)第8.1.28项

纯电动客车和混合动力客车动力电池箱内应配备具有报警功能的自动灭火装置。

《机动车运行安全技术条件》(GB7258-2017)

车长大于等于6m的纯电动客车、插电式混合动力客车,应能监测动力电池工作状态并在发现异常情形时报警,且报警后5min内电池箱外部不能起火爆炸。

《城市公共汽电车车辆专用安全设施技术要求》(JT/T)

锂电池箱应配置具有热失控预警、火灾报警及火灾抑制功能的锂电池箱火灾报警和防护装置。

《纯电动城市客车通用技术条件》(JT/T1026-2016)

舱体内应配置具有高温预警及自动灭火功能的电池箱专用自动灭火装置。

《公共汽车类型划分及等级评定》(JT/T888-2014)第一号修改单

纯电动公共汽车及混合动力公共汽车应装配有动力电池箱专用自动灭火装置。

动力电池热失控是影响安全的关键

近几年出现的电池热失控引起的火灾的案例中,都是由于电池的生热速率远高于散热速率,且热量大量累积而未及时散发出去所引起的。从本质上而言,“热失控”是一个能量正反馈循环过程:升高的温度会导致系统变热,系统变热后温度升高,又反过来让系统变得更热。

动力电池热失控发展阶段

第1阶段:电池内部热失控阶段

电池在80~90℃时是安全的,温度升高到90~120℃之间时 SEI 膜开始分解,释放热量,温度升高。但是当温度达到120~130℃时保护层SEI膜遭到破坏,负极与溶剂、粘结剂反应,温度升高,隔膜融化关闭。温度继续升高至150℃之上后,内部电解质开始进行分解,继续释放热量,进一步加热电池。

第2阶段:电池鼓包阶段

电池温度达到200℃之上时,正极材料分解,释放出大量热和气体,持续升温。250-350℃嵌锂态负极开始与电解液发生反应。

第3 阶段:电池热失控,爆炸失效阶段

在反应发生过程中,电解液与正极反应产生的氧气剧烈反应并进一步使电池发生热失控。

动力电池热失控成因

其实一般电池内短路在电子产品中出现的概率是千万分之一,也就是说平时生活中用到的单个电池安全性相对较高。但是在电动汽车中,一辆电动汽车的电池组需要几千个电池组成,这样发生热失控的概率就由千万分之一上升到千分之一。而且电动汽车的电池一旦发生危险,后果将非常严重,研究电池热失控的成因变得尤为重要。

这是因为,第一,动力电池热失控导致燃烧行为复杂,所有的反应都发生在电池内部,其机理研究非常困难;第二,锂电池火灾蔓延迅速,易发生二次复燃;第三,没有公开的大规模锂电池防火测试数据可用于充分评估锂离子电池危害或确定可用于提供锂电池的整体防火抑制策略。

“动力电池热失控模型” 引领电池箱热失控监测及自动灭火技术的规模化应用

烟台创为新能源科技有限公司作为国内动力电池热失控预警及安全技术的最早研究者和电池箱专用自动灭火装置行业的创领者,以其领先的技术和性能可靠的产品,受到了众多新能源整车厂和电池PACK厂的信赖和认可。

创为新能源首创“动力电池热失控模型”,引领电池箱热失控监测及自动灭火技术的规模化应用。

“动力电池热失控模型”为创为核心技术。“动力电池热失控模型”分为纵向、横向和垂向三维。纵向为多传感器的数据冗合,即对多组同环境下的传感器数据进行多次拟合,模拟不同材料、不同环境的数据表征曲线;横向为对传感器的历史数据进行连续时间算法,排除噪声干扰,有效解决了阈值法监测方式的漏报、误报、预警滞后问题;垂向采用穿刺、钝针积压等不同方法模拟不同类型容量动力电池热失控过程。

通过三维融合,用数学手段,以大量实验及真实运行数据为基础,归纳热失控导致的各种变量之间的内在关系,采用神经学原理,形成极早、高可靠、自运行的“动力电池热失控模型”,实现电池火灾隐患的极早预警和主动控制。

大量实车运行中发生的预警实例证明了此模型的有效性和先进性,使之成为当前电池箱热失控预警及自动灭火的先进技术。

 
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