網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下的蓄電池智能監測系統設計

1 引言

　　目前，蓄電池在電力系統、電信系統、大型信息系統中被廣泛使用，合理地選擇及使用蓄電池監測系統，對獲得最大的安全效益和經(jīng)濟效益有著(zhù)很重要的意義。在實(shí)踐中發(fā)現浮充狀態(tài)下的電池信息，不足以準確反應電池的劣化。為解決浮充狀態(tài)下數據信息不足的問(wèn)題，本設計采取了監測裝置與充電機互動(dòng)的設計方案，在互動(dòng)過(guò)程中采集放電數據，采用基于軟計算的預測模型進(jìn)行電池劣化（SOH）和剩余容量（SOC）的在線(xiàn)動(dòng)態(tài)計算。
　　網(wǎng)絡(luò )不僅改變了設備連接形式，而且可以通過(guò)設備信息的集中和融合提高了設備的智能化。在構造網(wǎng)絡(luò )互連環(huán)境下，本方案進(jìn)一步研究網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下蓄電池監控數據的加工處理，以實(shí)現蓄電池監測軟計算模型的動(dòng)態(tài)進(jìn)化。

2 監測裝置與充電機互動(dòng)設計方案

　　監測裝置與充電機互動(dòng)是本方案研究的一個(gè)重要內容，是提高劣化程度預測準確性的創(chuàng )造性工作模式，其基本結構如圖1所示。

圖1 互動(dòng)方案的監測系統結構
Fig.1 Main structure of interplay monitoring system
　　互動(dòng)方案的主要原理是：電池監測（Battery Monitoring Unit--BMU）進(jìn)行日常的巡檢，并且分析采集的數據及變化趨勢，在一定條件下請求充電機（Rectifier Unit--RU）配合進(jìn)行部分放電測試。由于RU在部分放電時(shí)設置為一個(gè)比蓄電池放電下限電壓低的某一整流輸出值，既能使電池提供用電設備的負荷功率，又避免了放電過(guò)程中由于電池問(wèn)題帶來(lái)的停機風(fēng)險。
　　在正常浮充狀態(tài)下，BMU連續檢測電池組的電壓和內阻，若發(fā)現電壓或內阻異常，則啟動(dòng)部分放電測試過(guò)程，進(jìn)行更深一層次的測試。該測試過(guò)程也被設置為按一定周期啟動(dòng)，如一個(gè)月。
　　在放電測試期間，將劣化程度預測模型所需的放電數據，采集包括浮充電壓、初始跌落、正常放電電壓等數據，通過(guò)SOH預測模型運算，準確得知SOH。
　　這樣，在內阻監測的基礎上，監測系統通過(guò)采用三類(lèi)不同深度的放電測試達到長(cháng)期連續準確檢測SOH的目的：
　　1） 完全放電 電池在投運之前應進(jìn)行一次100%深度的放電，以確認該電池組能滿(mǎn)足設計要求。否則，若存在產(chǎn)品本身的質(zhì)量問(wèn)題，會(huì )影響到后續監測數據處理的準確性，放電前應該充滿(mǎn)并在浮充狀態(tài)保持一定的時(shí)間。
　　2） 中等深度的放電 中等深度指30—50%深度的放電。檢測裝置的數據處理方法根據此深度的放電數據可以相當準確地計算各電池的SOH，同時(shí)亦避免了更加深度放電過(guò)程的突然停電，使設備承受斷電的危險。
　　3） 周期性的短時(shí)放電 根據蓄電池應用場(chǎng)合選取適合的周期，例如3個(gè)月。一般短時(shí)放電的深度為5%左右。
　　互動(dòng)方案的長(cháng)期運行方式如圖2所示，一般為多次短時(shí)放電測試后加入一次中等深度放電，或者在短時(shí)放電測試結果發(fā)現電池可能?chē)乐亓踊瘯r(shí)進(jìn)行一次中等放電予以確認。如果被確認預測結果正確，則通知控制中心；若證明預測有誤，則對預測模型作自適應調整。在最后一次中等深度放電確定電池劣化嚴重后，采取更換措施，更換之前進(jìn)行一次完全放電。

圖2 互動(dòng)方案的監測過(guò)程
Fig.2 Interplay monitoring proceeding

3 監測裝置的模塊化設計

3.1監測裝置設計要求

　　根據閥控鉛酸電池的一般使用情況和監測管理的目的，監測裝置的設計主要考慮以下幾個(gè)方面：
　　1） 浮充電壓測量 電池浮充電壓的相對差異很小，要求測量電路具有高準確度，電池組串聯(lián)后的高電壓要求電路具有抗高共模性能。
　　2） 電流監測　檢測電池充電、放電電流值。
　　3） 環(huán)境溫度（或標樣電池溫度）監測。
　　4） 內阻測量　在線(xiàn)測量每個(gè)單電池的內阻值。
　　5） 模塊結構 系統要滿(mǎn)足大部分應用場(chǎng)合，便于現場(chǎng)安裝與維護。
　　6） 網(wǎng)絡(luò )化設計 網(wǎng)絡(luò )化和信息化是電子設備的發(fā)展趨勢，系統設計要有通訊接口和多種網(wǎng)絡(luò )方案。要適于遠程管理和集中監控。
　　7） 可靠性 要求裝置長(cháng)期穩定工作。
　　8） 電磁兼容 檢測裝置應對用戶(hù)設備不能產(chǎn)生任何附加干擾，保證用戶(hù)設備同監測系統共同長(cháng)期穩定工作。同時(shí)還要求裝置具有較強的抗干擾能力，在大功率電源裝置投切時(shí)保持穩定。
　　如圖3所示，為監測裝置的硬件組成。

圖3 監測裝置硬件結構
Fig.3 Hardware structure of monitorin

3.2檢測模塊設計

　　檢測模塊主要包括5個(gè)部分：
　　1） 電壓、電流、溫度的測量電路；
　　2） 通道切換；
　　3） A/D轉換電路；
　　4） 微處理器單元；
　　5） 通訊接口。
　　檢測模塊完成數據采集，并將數據傳給控制模塊。高精度、高時(shí)效的數據采集模塊采用模塊化設計方案，兼顧了專(zhuān)用化與通用化原則，配置靈活，根據采樣點(diǎn)種類(lèi)及規模的需求，各個(gè)模塊可單獨使用，亦可自由組合，能適應不同的監測場(chǎng)合。
　　電池的串聯(lián)給采樣電路的設計帶來(lái)困難，本方案中使用耐高壓電子開(kāi)關(guān)解決巡檢的困難。PhotoMOS是一種新型光耦合的耐高壓電子開(kāi)關(guān)，它與普通的光耦相似，但輸出端為場(chǎng)效應管，克服了晶體管的管壓降問(wèn)題，適合本方案所要求的高耐壓、高精度、高速的要求。
　　高共模采樣電路原理如圖4所示，在A(yíng)/D和CPU之間采用光耦合方式進(jìn)行電氣隔離。

圖4 高共模采樣電路
Figure 4 Data acquisition circuit for high common voltage

3.3 內阻模塊設計

　　內阻模塊與系統的分布式結構相適應，接受檢測模塊的調度。用于向電池組注入內阻測量的激勵信號。
　　內阻模塊的設計主要研究解決以下4方面問(wèn)題：
　　1） 受控 波形和頻率受采樣模塊CPU控制，可以工作在設計范圍內的任意頻率點(diǎn)和不同波形。
　　2） 穩定性和準確性　要保持長(cháng)期工作的時(shí)間穩定性和溫度穩定性，模塊之間可以互換。
　　3） 獨立性 激勵信號不受電池充放電回路的影響。
　　4） 工作范圍寬 能夠在電池組的最低放電下限和最高充電上限范圍內正常工作。
　　以上要求主要體現在硬件電路設計中。

3.4控制模塊設計

　　控制模塊用于數據傳輸、處理和人機界面操作，實(shí)時(shí)顯示、智能分析電池數據，對異常的電池運行情況進(jìn)行及時(shí)報警。

3.5監測裝置應用

　　在本方案的研究過(guò)程中，監測裝置在電信48V直流系統、電力220V直流系統和石油化工400V不間斷電源系統3種典型的閥控鉛酸蓄電池應用場(chǎng)合得到實(shí)際應用，驗證了技術(shù)方案的合理性。
　　圖5 所示為系統工作流程。

圖5 蓄電池監測裝置工作流程圖
Fig.5Battery monitoring system working schedule

4 網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下的蓄電池監測技術(shù)研究

　　網(wǎng)絡(luò )基礎的發(fā)展為蓄電池的智能監測和管理提供了新的解決方案。隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )設施的普及，使用網(wǎng)絡(luò )來(lái)管理蓄電池是可行的，因此，蓄電池監測系統的網(wǎng)絡(luò )化是必然的發(fā)展方向。為此我們在系統中增加了以下功能：
　?。?） 內阻數據，系統采集與傳送每個(gè)電池的內阻，此數值每天更新一次；
　?。?） 上傳數據增加了SOC和SOH數值；
　?。?） 增加了報警項目；
　　(4) 增加了控制命令，可啟動(dòng)快速容量測試和中等深度的容量測試。（為安全起見(jiàn)，完全放電測試需要維護人員到現場(chǎng)操作。）；
　　(5) 增加了放電數據包的獲取功能；
　　(6) 設計了軟計算模型下傳功能，能夠將SOH模型的配置參數下傳至電池監測裝置。

5 蓄電池軟計算模型的進(jìn)化

5.1 軟計算模型的缺陷分析

　　監測裝置與蓄電池一同安裝在工作現場(chǎng)，在線(xiàn)監測蓄電池的工作條件，通過(guò)與充電機互動(dòng)測試，采用軟計算技術(shù)實(shí)現SOH和SOC的在線(xiàn)動(dòng)態(tài)估計。軟計算方法可以任意逼近動(dòng)態(tài)非線(xiàn)性函數，但是，軟計算模型的學(xué)習卻是一個(gè)在現實(shí)中很困難的問(wèn)題。這是因為：
　　(1) 電池的劣化是非常復雜的化學(xué)、物理過(guò)程，失效的情形千差萬(wàn)別，目前還需要進(jìn)一步研究。
　　(2) 不同劣化程度的電池非常難于獲得。在近幾年對幾十組電池的測試后發(fā)現，現場(chǎng)的電池或者劣化程度不夠嚴重，或者已經(jīng)完全失效，處于中間狀態(tài)的電池非常少。即學(xué)習樣本難于獲取。
　　對于蓄電池監測，我們試圖建立比較準確的監控模型，但由于訓練樣本的限制，模型與實(shí)際對象存在差異，隨著(zhù)樣本的增加，模型接近對象的程度也將提高?；诰W(wǎng)絡(luò )技術(shù)，一方面可以廣泛獲得有效的實(shí)際放電數據，將典型數據加工為有效學(xué)習樣本，使模型得到更進(jìn)一步的訓練；另一方面，通過(guò)網(wǎng)絡(luò )將升級后的模型下載到監測裝置，提高監測裝置的軟計算性能。

5.2計算模型的進(jìn)化

　　蓄電池的使用壽命由設計、制造和使用的多因素影響，對于SOH軟計算模型，如何進(jìn)行有效訓練，使模型能夠反映蓄電池劣化的復雜非線(xiàn)性是至關(guān)重要的，在獲得更多的有效訓練數據后，軟計算模型得以完善和驗證，其全局準確度將不斷提高，借助于網(wǎng)絡(luò )環(huán)境，可以將升級后的軟計算模型動(dòng)態(tài)更新，使監測裝置具有更好的性能。
　　為達到計算模型動(dòng)態(tài)升級的目的，監測裝置的軟計算模型以函數形式存儲在Flash電寫(xiě)可擦除存儲器中，通訊程序接受網(wǎng)絡(luò )傳送來(lái)的軟計算模型數據，監測裝置識別該數據包的特征，如果與所監測的電池類(lèi)型相符，則更新模型。

6 結語(yǔ)

　　本文對后備方式蓄電池浮充狀態(tài)下測量的局限性，研究了以測量裝置與智能充電機互動(dòng)為主要特點(diǎn)的系統設計方案，并設計了測量分析裝置，達到連續有效地監測電池狀態(tài)，取得了較好的現場(chǎng)使用效果。
　　本文研究了利用網(wǎng)絡(luò )對蓄電池進(jìn)行遠程和集中監控的方案。并針對軟計算技術(shù)的薄弱環(huán)節——訓練樣本不足的問(wèn)題，提出了網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下的監測模型進(jìn)化的思想，隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的不斷發(fā)展，我們相信基于網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下的蓄電池智能監測系統必將得到廣泛應用。

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