[发明专利]一种铅酸蓄电池容量预测方法

说明书

本发明涉及一种铅酸蓄电池容量预测方法，对离线状态下的均充电池进行短时放电，提取电压陡降曲线，并对电池进行放电核容，放电结束后将电池充满，如此反复以获取循环容量数据；对获取的电压曲线和可用容量的循环数据进行相关性分析，提取与当前容量相关性最强的等时间电压降作为健康特征HF；以HF序列作为输入，容量序列作为输出，建立反映容量退化的高斯过程回归模型；对运行中的均充电池进行短时放电以提取相应的HF，代入建好的GPR模型中进行在线容量估计。本发明对不同均充电压和不同环境温度下的蓄电池数据测量和方法验证，实验结果表明所提方法具有较高的估计精度、较广的适应性，在小样本下也能实现容量的准确估计。

技术领域

本发明属于蓄电池领域，涉及固定阀控式铅酸蓄电池容量短时预测技术，尤其是一种基于放电电压陡降曲线和高斯过程回归的铅酸蓄电池容量预测方法。

背景技术

我国变电站直流系统的蓄电池组通常采用铅酸电池进行串联组合，任何一块电池的性能不良都会引起整个系统的效率下降，当蓄电池组中部分单体出现劣化后不能及时发现并进行干预，会造成单体电池的长期过充和欠充，劣化加速，最后只能整组更换，增加了企业的运行成本。但是，目前蓄电池最有效的容量检测方式是通过两年一次的核容试验(运行四年内两年一次，运行四年以上一年一次)。对于容量落后的单体电池发现很不及时，无法及时进行干预，进一步导致整组电池加速劣化。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足之处，提供一种变电站用铅酸蓄电池容量快速预测方式，通过短时快速的容量预测，及时发现容量落后电池，通过调整充电机电压、均衡充电、针对性修复等提高其容量，加强平时运维的针对性和有效性，对变电站电池的运维工作很有意义。

本发明解决技术问题所采用的技术方案是：

一种铅酸蓄电池容量预测方法，包括如下步骤：

步骤S1，对离线状态下的均充电池进行短时放电，提取电压陡降曲线，并对电池进行放电核容，放电结束后将电池充满，如此反复以获取循环容量数据；

步骤S2，对S1中获取的电压曲线和可用容量的循环数据进行相关性分析，提取与当前容量相关性最强的等时间电压降作为健康特征HF；

步骤S3，以S2中的HF序列作为输入，容量序列作为输出，建立反映容量退化的高斯过程回归模型；

步骤S4，对运行中的均充电池进行短时放电以提取相应的HF，代入建好的GPR模型中进行在线容量估计。

进一步的，步骤S2先采用遍历法搜索最优时间间隔[T₁,T₂]，再提取该间隔下的健康特征序列HF。

进一步的，步骤S2最大化DV序列与当前容量序列的Pearson关联度以及GRC关联度，

所述Pearson关联度计算公式为：

所述GRC关联度计算公式为：

式中：D_i表示第i次循环的等时间压降；S_i为第i次循环的可用容量值；n为总的循环次数；ρ为分辨系数。

进一步的，步骤S3采用有理二次协方差函数作为GPR模型的核函数；采用共轭梯度算法来优化GPR模型的超参数。

进一步的，所述有理二次协方差函数为：

式中M＝diag[λ^-2]，超参数向量θ＝(λ,σ_f,α),i和j为循环次数。

进一步的，超参数θ＝(λ,σ_f,α)可通过极大似然法获得最优解，首先对超参数的边际似然函数取负对数