研究内容：1.基于电化学模型的参数辨识及储能电池健康状态预测研究及电化学模型数值运算加速求解算法的研究；2.电化学热耦合模型及电池微短路模型的多维度热失控风险因子概率分析指标研究；3.电化学算法和诊断指标的储能电站在线安全运行风险监测软件研发；4.电化学模型的电池健康状态衰减评估及一致性引起的容量损失量化指标评估及均衡效果仿真研究及基于
人工智能模型的SOC误差量化指标及矫正评估研究；5.大型电化学储能电站数据并行计算的研究，多应用场景下的电化学储能电站安全运行风险监测系统工程化应用。
考核指标：（1）适用于不同锂离子材料的电化学模型快速求解算法软件模块1套，实现电化学参数分钟级电化学的参数辨识，估算电池的活性锂离子总量、正负极活性材料体积等参数，支持电芯级别的SOH估算，误差小于8%，支持模组、簇、堆各个级别的SOH聚合估算。（2）电化学储能安全预警软件功能模块1套，涵盖安全、经济、可靠性相关指标，支持同时>90个簇的并发检测计算，且单个簇计算耗时<10s，并支持7-15天储能电站安全隐患预警能力。（3）基于人工智能模型的SOC矫正软件功能模块1套，SOC估算误差≤5%；（4）能量损失指标评估及均衡效果仿真评估软件功能模块1套，均衡仿真的可提升容量与实际均衡后的提升容量偏差＜15%。（5）电化学储能电站安全运行风险监测系统1套，集成以上4个软件功能模块，支持GWh规模以上的储能电芯计算及管理能力，每25万只电芯的辨识间隔小于60天。
实施周期：2年
拟支持资金额度：500万元
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