鋰電池的使用在工業化進程中的重要性不言而喻。熱失控故障預警技術對儲能系統的安全至關重要。以儲能系統背景下鋰離子電池熱失控為出發點，介紹了基于電池溫度、氣體、內阻、電壓特征以及基于多維信號的機器學習預警方法，對上述鋰離子電池熱失控預警方法在儲能系統中的應用進行了總結，對應用于儲能系統的鋰離子電池熱失控預警方法的發展前景進行了展望并提出了建議。

關鍵詞：鋰離子電池；熱失控；檢測方法

鋰離子電池廣泛應用于儲能系統中，在基礎理論、應用技術和標準規范等方面都有大量的研究和發展[1]。鋰離子電池高功率、高能量密度的特性和性能的不斷提高使其在電網儲能系統中得到廣泛應用。人們在電池材料、電化學性能、電池管理和風險管理等方面開展了大量研究，重點關注鋰離子電池儲能的安全性[2-3]。由于鋰離子電池儲能系統具有大規模集群的特點，一旦發生事故，將對人民生命財產和社會經濟造成很大的損失和影響。長期以來，鋰離子電池儲能的安全性受到廣泛關注，客觀上推動了鋰離子電池儲能技術的發展[4]。

熱失控(thermal runaway，TR)故障是鋰離子電池儲能安全面臨的主要挑戰。隨著車用動力電池和電網儲能系統裝機容量不斷增大，應用于各種儲能系統的鋰離子電池也越來越具有大規模集群化的特點，這意味著用于儲能的鋰離子電池的熱失控預警標準趨于規范與嚴格。2021年6月22日，國家能源局發布的儲能政策《新型儲能項目管理規范(暫行)(征求意見稿)》中指出，在電池一致性管理技術取得關鍵突破、動力電池性能監測與評價體系健全之前，原則上不得新建大型動力電池梯次利用儲能項目，通過暫停在大型儲能項目中級聯利用退役電池雖然能夠提高儲能系統安全性，但即使是來自于同一產線同一批次的電池，其電芯特性也會存在或大或小的差別，更不用說處于復雜工況下的動力電池會偶爾面臨諸如針刺、擠壓等的惡劣工況[5-6]。本文以鋰離子電池熱失控為出發點，對鋰離子電池熱失控的多維早期特征與相關預警方法進行了介紹與總結，并對鋰離子電池早期熱失控預警方法的發展進行了展望。

1 熱失控故障

鋰離子電池以其能量密度高與周期壽命長的優點，在工業、電網儲能和日常生活中得到了廣泛的應用。然而，不同濫用工況導致的鋰離子電池熱失控仍對儲能安全造成挑戰。從誘發電池熱失控的宏觀條件出發，造成鋰離子電池熱失控的主要誘因分為：機械濫用，包括針刺、擠壓導致的電池變形；熱濫用，外部過熱環境誘發電芯內部隔膜溶解；電濫用，包括過充電、過放電等濫用條件誘導電池內部產生枝晶體，刺穿隔膜。這些誘因都會導致電池內短路產熱繼而發生熱失控[7]。

國內外對鋰電池熱失控進程進行了廣泛而深入的研究，對于電池在熱失控過程中電芯內部的微觀變化過程形成了基本統一的意見：電池內部的固體電解質界面(solid electrolyte interphase, SEI)熔化后，負極與電解質發生反應，導致正極和電解質同時分解，進而使電池發生內短路。整個過程使電池內部產生熱量，加速熱失控過程，使熱失控速度加快[8]。大量實驗和實例表明，鋰離子電池的熱失控過程反應劇烈、發生迅速。從電芯SEI膜的熔解到熱失控過程結束，當能量密度越高、熱故障越劇烈時，溫升速率可達10 ℃/s，溫度變化約400 ℃。當能量密度較低、熱故障較輕微時，溫升速率可達到1 ℃/s，溫度變化約為200 ℃[9]。

由于鋰離子電池突出的能量特性，鋰離子電池熱失控過程會發生劇烈的產熱反應，此外電池內部發生的副反應會產生大量可燃氣體，這些氣體與空氣中的氧氣結合，在高溫狀態下點燃，從而發生爆炸和火災。由于儲能系統應用的鋰離子電池具有規模集群特點，單體電池熱失控發生后會進一步在整個電池箱乃至整個儲能系統中迅速蔓延，形成鏈式燃燒和爆炸反應。為了更好地防止鋰離子電池熱失控，廣泛采集和利用鋰離子電池熱失控過程中的特征信號并采取相應的預警方法，對儲能安全的發展極為重要。

2 現狀與挑戰

目前鋰離子電池安全監測手段主要有兩種：(1)在電池正常充放時利用電池管理系統(battery management system，BMS)結合傳統算法對電池狀態進行檢測，監測溫度、電壓、荷電狀態(state of charge，SOC)等多種電池狀態[10]；(2)熱失控發生時，電池產生大量熱和煙霧并在儲能系統內造成熱蔓延[11]，通過系統內布置的溫度傳感器對系統定點溫度進行探測，聯動滅火裝置對熱蔓延進行遏制，采用具有一定靈敏度的傳感器作為探頭，結合電子元件和中央處理器處理外部直觀的熱失控變量，從而達到滅火的目的[12]。目前，熱失控消防和撲救工作更多地依賴于溫度和煙霧等傳統的火災探測方法，屢次發生的儲能電站及電動汽車火災也說明，目前的鋰離子熱失控預警存在明顯的“重消輕防”問題。

鋰離子電池熱失控反應過程快速劇烈，并且具有一定的蔓延特性。傳統預警方法以溫度傳感器、煙霧傳感器為核心，由于精度、處理速度和熱失控本身變化規律的限制，使其無法在鋰離子電池發生熱失控的早期得到高效準確的檢測結果，導致以溫度及煙霧特征檢測為目標的預警方法只能在熱失控過程的中后期進行有效響應。為了實現鋰離子電池熱失控檢測的時效性和準確性，應當探究鋰離子電池熱失控早期的特征變化，并以相關特征為對象進行熱失控預警方法設計。

3 鋰離子電池熱失控檢測方法

學術界和工業界已經對鋰離子電池熱失控的具體特征進行了初步研究，探索了鋰離子電池熱失控過程中相關特征信號的變化規律，針對相關特征提出的熱失控預警方法已經有了一定的基礎，在此對相關信號演變及預警方法按溫度、氣體、阻抗、電壓與結合多維信號的機器學習方法進行分析與總結。

3.1 電池溫度檢測

電池在充放電過程中的溫度變化主要是來自充放電過程中的化學反應熱、極化反應熱、歐姆阻抗熱及電解質分解產生的副反應熱，電池熱失控的異常產熱則主要來自副反應熱。溫度和溫升速率的分析是鋰離子電池熱失控檢測過程中不可忽視的判斷過程和檢測方法。由于過充、過放、擠壓等各種原因，電芯內部溫度不斷升高，SEI膜受熱熔化直至電池正負極反應完成的過程中不斷產生熱量。Feng等[13]通過使用加速絕熱量熱儀(accelerating rate calorimetry，ARC)對數百個不同體系和不同形狀的電池熱失控數據進行實驗總結，提煉出電池熱失控的3個特征溫度：電池自產熱溫度T1(SEI膜開始分解)、熱失控觸發溫度T2(溫升速率dT/dt達到最大值)、熱失控最高溫度T3，并采用電池熱失控時序圖從電池材料層面探究了溫度范圍與熱失控各個過程之間存在的映射關系，如圖1所示。基于溫度這一直觀變量，提出熱失控進程溫度預警方法，劃分電池溫度區間，設定溫度及溫度變化閾值，作為熱失控程度檢測與分類的手段。
對鋰離子電池溫度進行監測實現熱失控預警的手段應用最為廣泛。工信部《電動客車安全技術條件》中對電池熱失控判定的條件也存在對溫度的監測：監測點溫度達到制造商規定的最高溫度(一般為60 ℃)。李釗等[14]通過對單體磷酸鐵鋰(LFP)電池進行單側熱誘發失控實驗分析了電池熱失控合理的報警范圍，得出LFP電池單體熱失控溫度報警范圍在60~90 ℃，同時綜合考量溫升速率變化，增加了0.4~1 ℃的溫升速率報警范圍。過充條件下，郭東亮等[15]以單體LFP電池為實驗對象，對其進行過充電誘發熱失控，提出溫度特征參數建議報警范圍為60~116 ℃。

NCM三元電池方面，Jhu等[16]采用絕熱量熱法對三元18650型電池進行熱誘發熱失控實驗，發現其熱失控起始溫度在125 ℃左右。由于電池內外溫度在電池熱失控全過程中存在較大差異，相關研究提出在電池內部安裝熱電偶，以便更為準確地檢測電池內部溫度變化，達到更早發現熱失控的目的。Huang等在2.5 Ah的三元NCM電池負極和電池中心嵌入6只K型微型熱電偶進行電池短路熱失控溫度原位測量，并與電池表面溫度進行對比，發現電池熱失控時的溫度分布是非均勻的，如圖2所示。
周煒航等[18]分析了鋰離子電池結構及產熱原理，對電池內部熱場分布進行了建模，發現放電過程中的主要溫升位置在正負極耳及電池中心，且健康狀態下電池的最高溫度在放電階段，根據建模結果選取節點，對電池內部植入光纖光柵溫度傳感器，進行溫度原位檢測，將電池內部溫度和應力變化與光纖光柵的折射率和波長變化建立映射，驗證了電池內外溫度變化的對應關系。此外，內置傳感器在電池內部的工作狀態及抗腐蝕性也需要考慮，褚維達等[19]對方形鋰離子電池內部植入光纖光柵傳感器進行了存活研究，通過對比植入鋰離子電池前后的光纖布拉格光柵(FBG)傳感器光譜，驗證FBG傳感器的抗電解液腐蝕性。

電池溫度熱失控檢測方法充分利用了電池表面溫度數據，綜合考慮了溫升速率對熱失控進行直觀預警，相關研究針對不同正極材料電池熱失控過程中的溫度變化進行了研究，不過對以溫度相關特征作為參數對鋰離子電池熱失控進行預警仍然存在許多挑戰。例如：不同電池在不同狀態下，包括電池材料及結構、荷電狀態、老化程度、充放電倍率等對熱失控預警溫度有很大影響；電池表面與內部電芯溫差大，不同電池結構導致電池傳熱速度產生差異，進而導致電池內外溫度映射不穩定；如考慮直接對電池內部進行溫度測量，內置溫度傳感器成本較高，且需要綜合考慮傳感器的抗腐蝕性和對電池容量及壽命造成的影響。

3.2 電池氣體檢測

除了熱失控后期產生的煙霧以外，鋰離子電池熱失控常常伴隨著H2、CO和其他在電解質中產生的揮發性有機物。分析熱失控早期產氣構成并采用對應的傳感器進行預警也是目前主流的熱失控早期檢測手段。

由于電池材料和狀態經常存在差異，Golubkov等[20]以不同正極材料的圓柱鋰離子電池為對象，在熱濫用工況下進行實驗研究電池產氣噴發行為，發現鋰電池失效過程中存在兩次噴閥現象；并對產氣成分展開氣相色譜定量檢測，結果表明NCM和LFP電池失效產氣的主要成分為CO2和H2。中國科學技術大學王青松團隊總結了不同正極材料電池熱失控過程中產氣組分及氣體比例，發現氣體構成比例與電池正極材料和荷電狀態有關，但氣體的主要成分基本一致，主要為CO2、H2、CO和揮發性可燃氣體如CH4等，如圖3所示[21]。
此外，探究不同濫用工況下電池產氣的先后順序對提高氣體預警的時效性至關重要。Jin等研究了過充工況下LFP電池組產氣先后順序，結果表明，H2、CO、CO2、HCL、HF和SO2中H2最先被捕獲，并結合鋰枝晶的形成開發了一種基于捕獲H2的電池失效檢測方法，通過對H2氣體進行捕獲，檢測的鋰枝晶可達到微米級，能夠在枝晶體刺破SEI膜前對電池過充進行預警，實驗結果如圖4所示[22]。

關于熱濫用導致的電池熱失控方面，楊啟帆等[23]采用0%~105%SOC的32650型LFP電池，利用高低溫控箱進行熱誘發電池熱失控實驗，實時監測CO2、CO、H2及其他揮發性有機物氣體(volatile organic compound，VOC)析出情況，發現熱誘發導致的熱失控前電池內VOC最早析出，除高熱帶來的揮發之外，考慮主要是由于固體電解質界面脫落后，嵌鋰碳與溶劑反應，鋰鹽LiPF6分解產生PF5，引發溶劑分解產生DMC(分子式：C3H6O3)和DEC(分子式：C5H10O3)氣體，而正極釋放的少量O2與溶劑發生氧化反應，使得CO和CO2的析出緊隨其后，在低SOC條件下H2析出不多，基于上述特點設計了一套基于VOC和CO濃度變化的預警裝置，在電池SOC為5%~95%的熱濫用工況下均提前了至少464 s。
綜上所述，相關研究對不同正極材料的鋰離子電池進行了不同濫用工況下的熱失控實驗，分析和總結了相關電池熱失控條件下的產氣時序和含量，針對氣體特征的預警方法取得了較好的預警效果。首先，特征氣體預警面臨的挑戰是氣體傳感器的部屬問題，特別是規模儲能系統空間體積大且配備通風系統對電池組進行風冷降溫，干擾氣體預警對熱失控進行判斷。其次，鋰離子電池在正常循環中由于殘存碳酸鋰、電解液分解甚至電解液含水分解等問題，也會存在一定的產氣現象[24-26]，可能會造成系統誤判。最后，Jin等分析了過充工況下LFP電池產氣時序，H2在過充發生980 s后才被檢測出濃度變化，這說明電池內部已經存在一定的氫氣，對電池安全造成隱患。

3.3 電池阻抗檢測

為了滿足熱失控檢測的時效要求，通過監測電池阻抗反映電池電化學特性可以實現對電池熱失控進行快速響應。交流阻抗技術使用高頻交流電流實時監控電池內部狀態，測算電池阻抗，盡早、快速地檢測鋰離子電池的熱失控。電池內阻包括直流和交流內阻，是評價電池性能的重要參數。電池內阻既與電池SOC和溫度相關，又與電池內部產熱相關，亦廣泛應用于評價電池老化程度和健康狀態(state of health，SOH)[27]。

根據鋰離子電池在過充狀態下的動態阻抗變化，Jin等[28]通過使用不同頻率交流電測量在1 C直流充電狀態下的40 Ah LFP電池從SOC為0至過充狀態的阻抗來檢測過充電問題。實驗表明，當電池開始過充電時，在30~90 Hz頻段內的動態阻抗斜率由負向正變化，如圖5所示，這是由于充電時電池內部溫度升高和過充電時電解質中出現氣泡屏障所導致的。以70 Hz下電池交流阻抗為例，在充電過程中，當阻抗斜率由負轉正時切斷充電可以預防過充電導致的熱失控發生，且電池不會釋放氣泡、鼓包或燃燒，預警時間在過充誘發熱失控發生之前。該方法直觀，不需要復雜的數學模型和參數。此外，基于該特性的預測方法可以通過自行設計的在線動態阻抗測量裝置進行，適合大規模應用。 除了從直觀上對阻抗變化進行判斷達到對熱失控預警的目的，范文杰等[29]通過探究不同SOC、SOH、充電倍率及外部溫度對電化學阻抗譜的影響，建立了電化學阻抗譜阻抗對電池內部溫度的映射，達到對電池內部溫度監測的效果。趙啟臣等[30]利用自主設計的交流阻抗監測鋰離子電池熱失控平臺對電池熱濫用過程中阻抗變化規律進行了研究，利用電熱棒對容量為2.6 Ah的滿負荷鈷酸鋰電池進行熱濫用實驗，使用LAND電池測試系統監測。結果顯示電池的歐姆內阻Z’在加熱之初有先下降后升高的趨勢，推測分別是由于電池內部溫度升高，鋰離子擴散速度加快和電解液高溫變形且SEI膜分解導致的；極化內阻Z’’會逐漸減小至某一值后保持，直到電池發生爆炸。圖6所示為熱濫用工況下熱失控電池歐姆內阻與極化內阻變化曲線。
綜上所述，鋰離子電池阻抗測量方法與電芯內部電化學狀態聯系緊密，基于這一特點，電池阻抗能夠及時反映電池熱失控進程造成的副反應，快速檢測鋰離子電池內部狀態，從而達到提前抑制鋰離子電池熱失控的效果。需要注意的是，電池內阻受SOC、SOH、充電倍率及電池材料等多種因素共同影響，直接建立阻抗與電池內部反應映射需要綜合考慮各種因素，使問題復雜化，限制了電池阻抗在電池熱失控預警的應用場景。通過阻抗變化拐點進行熱失控預警簡單直接，但不同熱失控條件下的阻抗變化存在差異，此外，在線檢測鋰離子電池交流阻抗成本較高。

3.4 電池電壓檢測

熱失控鋰離子電池電壓變化特點與電阻變化特點存在相似性，不同的濫用工況導致的熱失控會使電池輸出電壓產生不同變化。例如過熱誘發電池熱失控，電壓由于SEI膜溶解，正負極發生反應，會逐步下降至0 V；過充條件下則是先由于過充造成電池電壓攀升，之后由于鋰枝晶體刺穿SEI膜導致正負極反應電壓下降至0 V。

人們對熱失控過程中鋰離子電池電壓變化進行了研究。何驍龍等[31]選取了容量為50 Ah的方形鋁殼三元NCM523鋰離子電池作為實驗對象進行充放電循環并將電池充至100%SOC，采用1 C電流和150 W加熱片分別在過充、過熱、過充過熱共同作用的三種工況下探究電池電壓熱失控變化，其中過熱工況下電壓在熱失控前較為穩定，保持在4.2 V左右，熱失控前35 s電壓突降為0；過充下電池發生熱失控時SOC為141.8%，電熱耦合濫用工況的SOC為127.3%，相比減少了34.7%。過充工況電池在SOC達到最高值后電壓在5.0 V處達到峰值并下降，判斷為負極發生析鋰反應導致隔膜刺破發生熱失控。高飛等[32]選用60 Ah方殼LFP電池分別在0.5 C、1 C、2 C下進行過充電實驗，發現2 C下電池過充熱失控進程最迅速，電池最高溫度最低。共同特征為LFP過充電電壓一開始緩慢攀升至5.59 V，之后電壓快速上升，最高電壓達到40 V后突降為0，這表明SEI膜分解后，LFP電池內部阻抗急劇升高。

鄧原冰[33]通過分析不同濫用工況下電池電壓變化的特點，提出了一套基于熱失控觸發機制分類的電池熱失控預警方法，通過收集電池電壓、表面溫度和溫升速率數據實時選擇計算模型并對電池熱失控做出預案。利用電池電壓的非一致性尋找電池組內老化電池是預防電池熱失控的有效手段，黃彧等[34]通過收集充電狀態下動力電池組內的電池單體電壓并對同一時刻電池電壓進行峰-偏檢驗，發現充電過程中某一時刻對應單體電壓近似服從正態分布，繼而對正態分布的電池極端情況進行標記，如圖7所示，從充電時間維度和正態分布高低端劃分6個區間評價電池單體性能，篩選出電池組內存在離群現象的電池，識別儲能單元一致性狀態、異常單體和異常等級，將算法分別應用在三輛測試車型中使用的85支動力電池場景下，檢出了內阻偏大的單體。劉鵬等[35]介紹了快速傅里葉變換(fast fourier transform，FFT)在動力電池系統中對電壓頻域特征和異常檢出的應用，建立以電池單體和時間序列組成的電壓矩陣V，經過對電池單體電壓時序數據進行采樣和FFT得到電池電壓頻域幅值特征矩陣A，通過應用基于標準差為評價尺度的Z分數計算頻域幅值特征來評價某個動力電池在不同采樣點下頻域幅值與平均幅值的基于幅值標準差的距離，得到不一致性異常系數矩陣K。通過將算法應用于82臺新能源電動車并驗證了K的分布與Laplace分布相似，進一步提出當|k|≥4時達到了3σ準則中關于異常值的判定。將上述方法和判定標準應用于6臺電壓不一致故障或發生熱失控的新能源車輛，檢出了熱失控發生前突發性電壓不一致。 綜上所述，設置電池輸出電壓的上限閾值來防止電池熱失控不能取得很好的效果，這是因為熱失控更容易發生在老化電池上，其充電電壓上限相較其他電池更低，且熱失控早期的鋰離子電池電壓變化較為復雜且不規律。雖然鋰離子電池電壓在熱失控進程中會由于濫用工況、電池材料等差異產生不同變化，但電壓數據可以結合溫度數據對不同濫用工況下的電池熱失控進行分類，達到更精確的熱失控檢測效果。此外，電池輸出電壓是BMS監測的主要數據，在大規模儲能應用場景下收集單體電壓并對電池的非一致性進行分析，檢出存在熱失控風險的老化電池將更早排除儲能系統隱患。

3.5 基于機器學習的熱失控預警方法

在儲能應用場景中，鋰離子電池在長期充放電過程中可以收集高通量數據，這使得結合電池表面溫度、電池電壓和其他相關數據來檢測鋰離子電池熱失控成為可能。由于電信號和電化學性能變化需要復雜的模型及方法進行解釋，基于機器學習和人工智能的鋰離子電池熱失控預警結合高通量鋰離子電池特征數據集，不需要對電池進行復雜的數學建模，也不需要對繁瑣的參數進行深入理解，從數據特征的角度提供了一個更易于實現的預警方法，并且網絡可以隨著時間的推移進行自我訓練以提高網絡本身的準確性。

在深度學習背景下，由一系列化學變化組成的熱失控過程被描述為一個有隱藏規律的時序變化，對熱失控進程中的相關特征進行預測以達到早期預警的目的，這一需求適配于時序循環神經網絡(recurrent neural networks，RNN)，包括門循環(gate recurrent unit，GRU)和長短時間記憶網絡(long short term memory，LSTM)[36]。Ojo等[37]分別收集了兩個LFP和一個NCM圓柱電池的正常循環下和熱誘發熱失控電池電壓、SOC、輸出電流和表面溫度Tsurf數據，以電池正常循環數據作為LSTM網絡的輸入對網絡進行訓練；訓練過程中，該網絡基于正常循環數據對下一時刻電池表面溫度進行預測，并進行loss計算，調整各部分的網絡參數，增加訓練次數，提高預測準確率；訓練后采用實際電池表面溫度與輸出的預測表面溫度的溫差作為評判標準，對電池熱失控狀態進行評價；最后，利用受試者接收特性(receiver operating characteristic, ROC)曲線對溫差數據進行閾值評價和設定，判斷鋰離子電池是否發生熱失控。模型在訓練后對85次循環的NCM電池進行預測，平均絕對誤差(mean absolute error, MAE)低至0.04 ℃，最大誤差為0.28 ℃。選取溫差閾值為0.69 ℃并對正常充放電循環數據進行判定，其誤報率分別為0%和0.5%，表明了閾值的可靠性。

不同儲能應用場景也可能存在影響電池熱失控特征的因素。Hong等[38]使用LSTM網絡對電池系統進行同步多參數預測，利用一輛駕駛時間長達一年的新能源車輛電池數據集并提出一種天氣-車輛-駕駛員分析方法，引入一種改進的pre-dropout技術來防止LSTM的過擬合。Li等[39]利用電動汽車上的真實數據，包括駕駛風格、天氣及電池相關狀態等，使用主成分分析法進行降維，使用卷積神經網絡(convolutional neural networks, CNN)提取特征后作為LSTM的輸入，并使用隨機相鄰優化法對網絡超參數進行優化，免去了人工設置與調參的工作，最終模型相對誤差為0.28%，可實現提前27 min對電池產熱異常(abnormal heat generation，AHG)進行預測，如圖8所示。

機器學習方法避免了討論復雜的電化學問題，直接面向電池數據以探究內部的規律性并取得了良好的預警效果。同時，這一優點也導致算法與電池實際的失效機理脫鉤，而電池單體、應用環境與濫用工況可能是復雜多變的，故針對特定濫用條件下的鋰離子電池熱失控預警方法不能很好地遷移到其他濫用場景。為改進這一缺點，除了需要廣泛收集鋰離子電池在各個工況下的多維特征數據，還需要綜合應用其他算法進行邏輯上的調整，這加大了算法復雜度。此外，復雜算法對算力和數據質量的要求很高，這間接提高了硬件的部署成本。 4 展望

未來需要進一步深入研究鋰離子電池熱失控變化機理的電化學與電池時序信號變化之間的關系，建立相應的解釋模型，增強熱失控檢測的可行性和可解釋性，這對提高鋰離子電池熱失控預測和外部條件變化檢測的準確性和可靠性至關重要[40]。

鋰離子電池以高能量密度的特點廣泛應用于各種儲能場景中，熱失控進程發展迅速且易蔓延，使得各具差異的儲能場景下狀態不同的電池熱失控誘因更加復雜多變，這對熱失控預警方法從時效性和誘因的區分能力兩方面提出了較高要求，針對單一特征的線性熱失控預警方法很難滿足需求，應當同時考慮融合多維信號制定預警策略并兼顧各種濫用工況。除了從電池溫度、氣體、內阻、電壓等維度對電池熱失控過程進行過程解耦和評價外，利用鋰離子電池應用于不同儲能系統產生的高通量數據建立熱失控征兆集，設計并優化電池檢測算法和熱失控預警算法是保障電池安全、實現提前預警的重要手段[41]。

此外還需要拓展不同場景下儲能電池熱失控檢測技術的遷移性，加強對不同類型鋰離子電池的檢測能力。應在現有基礎上研發更靈敏可靠的傳感器并降低成本，在保證一定精度的前提下，加強技術的魯棒性，擴大技術的應用范圍，提高技術的實用價值和經濟價值。 

原標題：鋰離子電池熱失控早期特征及預警方法綜述