Système de test de l’emballement thermique de batteries basé sur l’IA
Des chercheurs chinois ont combiné plusieurs modèles d’intelligence artificielle pour créer le premier système automatisé au monde qui teste l’emballement thermique des systèmes de stockage d’énergie par batterie (BESS).
Le système a été mis au point par la société suisse d’essais SGS en collaboration avec le Chongqing Energy College (CEC), afin de répondre aux préoccupations en matière de sécurité incendie liées à la croissance mondiale rapide des systèmes BESS dans les installations commerciales, industrielles et résidentielles.
Ces dernières années, la Chine a connu une croissance considérable de sa production d’énergie solaire, ce qui nécessite des systèmes de batteries BESS pour répartir la charge. Le marché mondial de ces systèmes de stockage en batterie est en pleine expansion. Évalué à 468,2 milliards de dollars en 2024, il devrait atteindre 1 200 milliards de dollars d’ici 2031, soit un taux de croissance annuel moyen de 15,2 %, selon SGS. Cette évolution entraîne un besoin accru de capacités d’essai et de validation.
L’emballement thermique peut provoquer des augmentations incontrôlables de la température et de la pression à l’intérieur d’une cellule de batterie, entraînant des incendies ou des explosions. La solution de test d’emballement thermique de SGS est conforme à la norme ANSI/CAN/UL 9540A:2025 pour évaluer la propagation des incendies dus à l’emballement thermique dans les BESS et fournir des données essentielles sur les risques potentiels lors des événements d’emballement thermique.
Modèles d’IA pour l’emballement thermique
Le système combine les modèles d’IA Yolo, TensorFlow, ResNet et VGG pour personnaliser le traitement des données de température, de tension, d’émissions de gaz et de combustion collectées pendant les tests. Les chercheurs ont développé des algorithmes qui ajustent automatiquement les paramètres d’essai, en collectant les données de manière synchronisée et en temps réel. Les modèles de vision par ordinateur Yolo et Resnet sont utilisés pour détecter et enregistrer toute trace de fumée et d’incendie, minimisant ainsi les interventions manuelles.
Le système d’essai, actuellement en service au laboratoire des énergies renouvelables et avancées de SGS à Chongqing, est doté d’un logiciel centralisé qui contrôle tous les équipements d’essai et automatise l’initialisation, le réglage des paramètres et la collecte des données. Les ingénieurs d’essai sont ainsi libérés des opérations manuelles et l’exposition aux conditions dangereuses est réduite, ce qui renforce la sécurité du laboratoire.
« Nous sommes ravis de lancer notre solution de test entièrement automatisée qui répond aux besoins de tests de sécurité accrédités au niveau international, de délais de certification plus rapides et d’une meilleure transparence des tests », a déclaré Walter Zheng, Connectivité et Produits chez SGS. « Grâce au traitement automatisé des données, nos clients bénéficient d’un accès plus rapide au marché, d’une réduction des coûts et d’une plus grande précision des tests, ce qui permet de réduire les risques et d’accroître la compétitivité. »
Le laboratoire de SGS à Chongqing a obtenu l’accréditation ISO/IEC 17025 en 2022, devenant ainsi le premier laboratoire en Chine accrédité pour offrir des services d’essai selon les normes UL9540A.
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