[发明专利]基于冲击负载响应特性的蓄电池容量在线动态估计方法

说明书

本发明公开一种基于冲击负载响应特性的蓄电池容量在线动态估计方法，包括：保持对电池电压、电流和温度进行在线实时监测；当出现冲击性负载时，即当蓄电池电流瞬间增大幅值大于预先设定值时，将负载突变期间采集的蓄电压、电流和温度数据输送至在线估计器，通过融合小波分析和小脑模型神经网络的蓄电池容量在线估计算法，实时估计蓄电池剩余容量。本发明无需对蓄电池进行长时间满冲满放，也无需对蓄电池主动注入其他谐波信号，直接利用冲击性负载作用下、实时监测的电池电压、电流和温度数据，即可对蓄电池的容量进行快速、准确、实时的估计，适合不间断电源系统，减少电池维护成本，及时发现蓄电池容量减少或失效问题，提高系统的可靠性。

技术领域

本发明涉及电池检测领域，具体涉及一种基于冲击负载响应特性的蓄电池容量在线动态估计方法。

背景技术

蓄电池作为不间断电源系统的能量储能单元，在电网掉电期间成为电能唯一提供者，其可靠性对系统至关重要。然而，随着循环次数增加和长时间老化，电池可用容量逐渐降低，甚至完全失效。因此，定期检查包含可用容量的电池实际状态是蓄电池维护的必要环节。现有的蓄电池状态检测技术手段主要有两种：一是采用定期充放电方式，核定电池的剩余容量，该方法可靠有效，但是存在耗费人力多、时间长，能量损耗大缺点，另外存在当放电至电量低时，出现电网停电，则没有足够的电能支撑负载的风险；二是采用内阻检测法判断电池的状态，其中离线式，仍然需要大量人工定期测试，耗时耗工，同时存在两次检测期间电池失效未能及时发现的风险；在线式的内阻测试法，虽然克服了离线式耗费大量人工的缺陷，但主动注入谐波，存在对系统负载和其他设备造成不良影响的隐患。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于冲击负载响应特性的蓄电池容量在线动态估计方法，无需额外增加传感器和特定负载，也不对蓄电池注入谐波，直接利用冲击负载作用下，蓄电池电流、端电压和温度等数据，通过训练好的机器学习智能算法，在线实时估计蓄电池剩余容量。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于冲击负载响应特性的蓄电池容量在线动态估计方法，提供一系统包括蓄电池，，采样处理电路，蓄电池容量在线估计器，通讯模块，远程监控系统，包括以下步骤：

步骤S1:通过采样处理电路对蓄电池电压、电流和温度进行实时采集；

步骤S2:当出现冲击性负载时，即电流超过预设阈值，将冲击期间实时采集的蓄电池电压、电流和温度数据传送至蓄电池剩余容量在线估计模块；

步骤S3:蓄电池容量在线估计模块根据得到的数据，由内置于蓄电池容量在线估计模块内小波分析特征提取后传递至机器学习算法，进行实时蓄电池剩余容量估计，得到蓄电池剩余容量估计值；

步骤S4:将蓄电池剩余容量估计值通过通信模块传送至远程监控系统进行实时监控。

进一步的，所述小波分析特征提取具体为：

步骤S21:采用小波变换提取有效数据特征，选择三阶Daubechies小波，分解层数设置为11层；

步骤S22:将电压信号、电流信号和温度信号均分解为近似系数和详细系数,分解后重构，然后计算每层详细系数的能量;

步骤S23: 尺度函数Ф_j,k(t)和小波函数ψ_j,k(t)如式(1),(2)所示：

（1）

（2）

E_dj表示第j层详细系数能量：