阀控铅酸蓄电池在线监测系统设计及SOC估算研究.pdf

中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术 98 阀控铅酸蓄电池在线监测系统设计及 SOC 估算研究 马朋飞1 李旻松2 郭志成2 1.云南电网有限责任公司电力科学研究院，云南 昆明 650000 2.云南电网有限责任公司红河供电局，云南 红河 661400 摘要：摘要：阀控铅酸电池（VRLA）作为应急能量供应系统（EPS）的能量核心，在城市停电期间，EPS 利用其储存的能量为关键设备提供持续的能量供应。在现实生活中，铅酸蓄电池的维修工作主要是靠手工进行定期巡检，但是，因为巡检的时间很长，而且在使用过程中会出现过充电、过放等不好的情况，导致蓄电池无法达到预期的寿命而被淘汰。在 EPS 中，蓄电池是以一组为单位组成的，单块蓄电池的老化将会引起整组蓄电池的不稳定，严重时还会引发安全事故。所以，通过在使用期间对蓄电池的工作状态进行实时监控，可以实现对异常情况的及时掌握，并对退化的电池进行及时替换，进而保证 EPS 的稳定运行。关键词：关键词：阀控铅酸蓄电池；电池模型；在线监测系统 中图分类号：中图分类号：TM912 VRLA 电池（VRLA 电池）是各种电力系统中普遍使用的一种直流备用装置。在日常不停电时，要保证浮动充电，如果有交流线路或传统线路出现故障而停电，蓄电池启动，保证照明、机组、主机等设备的正常运转，为事故的处理和抢修赢得了宝贵的时间。当蓄电池不能正常工作时，就会对与其有关的电网和电器设备产生潜在的危害，从而引发事故，造成重大的经济损失。在实际的使用过程中，电池的问题比较多。首先，不同厂商之间在原材料，工艺，技术上存在着很大的差别，导致了电池性能的集中程度不高。其次，电池组之间通常是相互连接的，只要有一处出现了故障，就会影响到相邻的电池组，从而影响到整个电池组的性能。第三，电池的使用寿命和性能与标签上所标注的有较大的差异，常常无法达到标签上所标注的标准。还有就是，装好了，也没有专人看管，也没有专人负责保养。因此，有必要对 VRLA 电池组的工作状态进行实时监测。1 阀控铅酸蓄电池工作原理 1.1 蓄电池工作原理 阀控密封铅酸电池的充电和放电过程的电化学反应机理，与常规铅酸电池的充电和放电过程中的电化学反应机理是一样的，用二氧化铅（PbO2）作为阳极，用铅（Pb）作为阴极，用稀硫酸（H2SO4）作为电极溶液。当电池充放电时主反应式如下：阳极：OHpbsoeHSOHpbo24_422222（1）阴极：_44222eHPbSOSOHPb（2）整体电池反应方程式为：OHPbSOSOHPbOPb2442222（3）在充放电过程中，按两种反应强度的大小，可分为充放电、混合反应、气相沉积三个阶段。在高效时，电池一般都是以恒定的电流来充电，其主要的化学反应是由硫酸铅分解而成的铅化物和二氧化铅。在这种情况下，充电器输出的电能，基本上就是铅酸电池中储存的电能。在搅动过程中，一般采用等电位法。结果表明，该反应以电解为主，使电荷转化速率下降，氧气析出。在天然气沉积阶段，一般都是一种充满气体的浮游状态。电池组已经充了电，在电池组中，以电解水为主。在这一步的反应中，如果释放出来的气体不能在电池中形成循环，那么电池就会由于脱水而变得干燥，从而降低了放电的能力。VRLA 电池在制造技术、内部结构等方面进行了改造，改造后的 VRLA 电池具有较好的耐腐蚀性能，不需再补水的特点，能有效地降低电池中的气量，增强氧循环能力。在靠近阴极的地方，氢溶解在电解质中，不会产生沉淀，而在靠近阴极的地方，氧则会经过硫酸的通道，在靠近阴极的地方，氧会与铅发生化学反应，形成二氧化铅。中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术 99 在 VRLA 电池中，将“水氧水”进行循环，并将其中的硫酸铅还原成海绵状的铅单质。因此，使氧在电池内循环，降低了电池的耗水量和析出量，使 VRLA 电池达到了密封和免维护的目的。1.2 铅酸蓄电池失效原因 VRLA 电池的密封方法有：正电极板腐蚀，负电极板硫酸盐化，热失控，电池失水等。以下对蓄电池故障的原因进行一一分析。在铅酸蓄电池中，如果水蒸气在电解液中蒸发，那么，如果水蒸气不能被回收，如果不是直接从电池组的水龙头中沉淀下来，长期下去，必然会导致电解质中硫酸的浓度增加。过高的电解液酸性会加快蓄电池正极面板的腐蚀，要想避免正极面板的腐蚀，必须避免电池的失水和沉淀。阴极用硫酸盐处理；铅酸蓄电池的负极材料以铅为主。当电池进行充电时，其中的硫酸铅会被还原为铅，而当放电时，则会在电池内部生成硫酸铅。当长期处于欠充电或充电不足的情况下，就会在电池负极板上形成较大的难以充电的硫酸铅结晶体，硫酸铅晶体的溶解能力很差，很容易堵塞电池板微孔。在阻止电解液的渗透的时候，由于与电解液的接触面积减少，导致电极中的活性物质的反应速率降低，从而导致电池的活性降低。由于锂离子电池比容量的降低，还会导致锂离子电池的循环吸氧性降低，进而导致锂离子电池的性能退化甚至失效。热失控；充电机对蓄电池组进行充电时，若充电机没有对充电电压和电流进行适当地控制，则有可能造成充电电流过高，若充电电流过大，则会造成电池的温度升高。在这个过程中，堆壁表面的导热成为唯一的散热途径。因为无法利用湿气来散发热量，所以 VRLA 电池会产生大量的热量，从而造成电池膨胀。电池失水；当电池内部电解液液位过高时，氧气通道会被隔板阻挡，不能对氧气进行回收，造成电池内部气体压力的升高。然而，VRLA 电池在投入使用后，因电解水副反应产生的氧气会通过阀门泄漏，导致电池堆失水，从而导致电池堆失水，从而导致电池堆失水。随着电解液中硫酸含量的增大，电解液对电极表面的腐蚀会进一步加剧，导致电极表面活性物质的减少，从而导致电池的比容量下降。而且 VRLA 的续航时间，也跟电池的稳定性有关。EPS 中的电池组一般由多个单体电池串联而成，各单体间差异较大，其生产制造工艺、生产材料含量、充放电深度、电解液浓度等均存在较大差异。由于在电池组运行时，其是以串联模式运行的，因此，在充放电时，若未充分考虑到电池的平衡性，在进行充电时，会有部分性能较差的电池进行过充，而其他的地方，则是出现了电量不足的现象。同时，在放电时，也会产生过放电现象，使单体电容很小。2 电池模型确定及参数辨识 电池模型的确立：建立电池模型的实质就是要刻画电池的各种特性参数的相互关系，从而能够对电池的工作状态做出评估。对于铅酸电池，目前有多种建模方法，各种建模方法都有其优越性，但由于其自身的不足，其应用范围也不尽相同。目前已有的电池模型主要有等效电路模型、电化学模型和机器学习模型。2.1 电化学模型 电化学模型有两种，一种是机理模型，另一种是经验模型。在此基础上，提出了基于电池化学反应的电化学方程；经验模型是以化学理论分析为基础，通过对实验数据进行后分析，得出的一些经验公式，通常以电流和 SOC 为自变量，来预测电池的外特性。而电化学模型则是从电池的内部化学反应出发建立起来的，更符合实际情况。但是，在建立电化学模型时，主要有以下几个问题：（1）由于电池各部分所对应的电化学方程式各不相同，因此建立全电池模型是一项浩大的工程；（2）因为公式中的所有参数都必须用电化学方法在试验中测定，试验时间长；（3）由于蓄电池的制造厂商各不相同，其电化学反应过程中所涉及到的参数也各不相同，因此，在相同的模型下，不同厂商的蓄电池常常会出现不同的情况。总结来说，尽管电化学模型能够很好地描述电池的电气性能，但是它自身的局限性较大，并不适用于对电池的监控，而更适用于在电池的开发和改进阶段。2.2 人工神经元网络模型 神经网络的计算方法是模拟人类在进行学习任务时，大脑中的神经元协同工作，并对外界信息做出反馈。目前，神经网络已演化为前馈神经网络、卷积神经网络、Hopfiled 神经网络等，在人工智能、模式识别、故障诊断等方面有着重要的应用。神经网络具有高度的非线性、较强的容错性和自学习能力，且不需中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术 100 要精确的模型就能进行参数的预测，因而在电池建模方面具有广阔的应用前景。由于采用了人工神经元模型的非线性和自学习特性，避免了采用公式模型对电池进行建模。但是，在实际应用中，电池性能的预测往往需要大量的试验数据和不同的训练方法，因此，预测结果往往存在很大的偏差。3 电池监测系统软件设计 3.1 电池监测系统软件框架 数据集中器模块是上位机与传感器模块之间的一座桥梁，数据集中器利用 232 通信，实现对各个传感器模块的数据的实时采集。并利用 Modbus 通信将 EPS电池的数据包传输到远端 PC 机上，实现了对 EPS 电池周围环境的温度、充电、放电电流的实时检测。上位机是监控室中的具有监控功能的计算机，它可以接收并实时显示 EPS 系统的运行状态参数，监督人员可以根据电池的运行参数来管理 EPS 电池。3.2 监测系统整体设计 采用模块化的设计方法，构建 VRLA 蓄电池监测系统，按照其逻辑功能，设计了主监控模块、在线监控模块、放电监控模块和显控模块。本系统的核心是电池的在线监测，并以中央处理单元为主。另外，还必须设定时钟、设定看门狗、设定 ROM 等，才能完成数据的处理和储存。本系统以 CPU 为核心，利用多种传感元件与蓄电池相连，通过切换控制，可同时完成多项被监测参数的实时采集。采集到的模拟信号，在经过 A/D 模数转换设备之后，将其转化为数字信号，再利用 RS-232 串口将数据传送到 CPU，电压信号采集能够持续地对单个电池或电池组在充放电过程中的电压值进行监测，该方法实现了对多个蓄电池的实时监控，而温度则实现了对环境温度与蓄电池本身温度的同步检测。在监测系统中，报警是必不可少的，因此在监测系统中增设一个报警判定功能是很有必要的。3.3 系统运行测试结果分析 通过以上试验，对该在线监控系统的各项基本功能进行了试验，并对该系统的设计和所测得的电池特性参数的准确性进行了验证。从试验结果来看，所测得的电压、温度、内阻和电流值与基准仪器的偏差都很小，完全可以满足现场系统的监控要求。但仍有一些问题：关于电压测试实验，目前只是在实验室中进行，没有在野外进行，因此，关于环境所造成的干扰，以及如何对其进行补偿和屏蔽，在以后的工作中还有待于进一步的完善。在对电池的温度进行测试时，由于 NTC 热敏电阻器的准确度造成了一些错误，而且在拟合温度时选择的测温点数量不够，为此，为获得更为精确的温度测量结果，需选择更高的 NTC 热敏电阻器，并在电阻器上设置更多的温度测量点，以满足工程化的要求。4 SOC 估算方法分析 4.1 开路电压法 开路电压法（OCV）是指测定蓄电池的开路电压，从而估计蓄电池的剩余电量。结果表明，蓄电池的开路电压与其剩余电量呈良好的线性相关，故可由测定蓄电池的开路电压来判断蓄电池的剩余电量。开路电压法虽然简单，但它也有一些不足之处：开路电压 OCV是在电池充放电完成后静置较长时间，电池处于工作电流为零的情况下获得的，不能满足在线测量的需要。另外，由于对 SOC-OCV 的测量和对 SOC-OCV 曲线的拟合等因素的影响，单纯从断路电压来推算 SOC 也会带来很大的不确定性。4.2 安时积分法 安时积分法（简称 Ah 法）是一种传统的 SOC 估计方法，它是通过对电池的电流幅值 I 和时间 t 的积分来计算电池的 SOC，具有简单、可靠的特点。可以使用下面的公式 4 来计算安时积分法。IdtCSOCtSOCtoN.10（4）在公式 4 中，SOC（t）是目前的 SOC 的数值，而SOC0 是电池的 SOC 的初始值；CN 表示蓄电池的额定容量，表示蓄电池的电量；I 是在蓄电池中流动的电流，在放电时间为负值，在充电时间为负值。4.3 神经网络算法 神经网络方法通过对实测数据的持续学习来对模型进行训练，其无需精确的数学模型，易于并行化，因此也被用于 SOC 估计。3 层 BP 前馈神经网络是最常见的一种，通过输入电压、电流、累计释放的电荷量、电池温度、内阻、环境温度等来估计剩余电量值。这种方法对电池类型没有任何影响，且适用范围广。5 结语 铅酸蓄电池作为一种绿色的动力交通工具,在日中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术 101 常使用过程中,由于维护保养不当或过度充电等原因造成大面积损坏。为了延长系统寿命、减少维修成本和增加经济效益而设计研发一套针对性强且实用有效的在线监测及管理软件显得尤为重要。参考文献 1杨杰.阀控铅酸蓄电池在线监测系统设计及 SOC 估算研究D.南京:江苏科技大学,2020.2童刘伟.基于LS-SVM的蓄电池荷电状态监测方法的研究与设计D.南宁:广西大学,2012.3宋春然,王璐瑶,吴立霞,等.阀控式铅酸蓄电池参数 在 线 监 测 系 统 设 计 J.通 信 电 源 技术,2020,37(11):56-58.4毛猛.阀控铅酸蓄电池在线监测系统的设计D.南京:江苏科技大学,2019.5陈卓.阀控式密封铅酸蓄电池在线监测系统的设计与实现D.成都:电子科技大学,2013.