基於超級電容器的老化狀態估算檢測系統及方法
2023-10-19 09:23:17
基於超級電容器的老化狀態估算檢測系統及方法
【專利摘要】本發明涉及一種基於超級電容器的老化狀態估算檢測系統及方法，其檢測系統包括可編程電源、受試超級電容器、可編程負載、數據存儲單元、數據採集通訊單元、數據運算處理單元和老化狀態預估單元；其檢測方法通過設定所需的工況，採集測試數據並進行分頻降噪預處理，然後根據超級電容器模型對模型參數進行辨識並計算特徵參數，由此進行老化狀態評價。與現有技術相比，本發明可以檢測不同階段的超級電容器老化狀態，具有應用普遍性廣、工況針對性強，老化狀態判斷準確，老化檢測耗時短，結果可靠性高等優點。
【專利說明】基於超級電容器的老化狀態估算檢測系統及方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及超級電容器檢測系統，特別是涉及一種基於超級電容器的老化狀態估算檢測系統及方法。
【背景技術】
[0002]可再生能源的開發以及節能技術是當前世界各國的研究熱點，而超級電容器是近年迅速發展的器件之一，其能量密度高於傳統電容，功率密度遠大於燃料電池和蓄電池，再加上充放電效率高、工作溫度範圍寬、循環壽命長等優點適於高頻率、大電流快速充放電場口 ο
[0003]目前蓄電池失效特徵與老化狀態在國內外已有廣泛研究，對應檢測系統也逐漸加入單體狀態檢測，但超級電容器相關方面卻略顯匱乏，難於對超級電容器老化狀態進行評估。迫切需要一款能夠準確檢測並估算老化狀態的壽命評價系統。
[0004]在所檢國內外公開報導的文獻範圍內，超級電容器雖是當前的研究熱點，但主要集中在超級電容器本身生產工藝、製備方法與材料選型上，涉及大規模儲能系統中的老化狀態估算及其檢測系統鮮有文獻報導。
【發明內容】
[0005]本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種基於超級電容器的老化狀態估算檢測系統及方法。
[0006]本發明的目的可以通過以下技術方案來實現:
[0007]一種基於超級電容器的老化狀態估算檢測系統，包括可編程電源、受試超級電容器、可編程負載、數據存儲單元、數據採集通訊單元、數據運算處理單元和老化狀態預估單元，所述可編程電源、受試超級電容器與可編程負載依次連接；所述數據採集通訊單元分別與可編程電源、受試超級電容器與可編程負載通過通訊線連接；所述數據採集通訊單元、數據運算處理單元與老化狀態預估單元順序連接；所述數據存儲單元分別與採集通訊單元、數據運算處理單元與老化狀態預估單元相連。
[0008]所述可編程電源包括電源網絡輸入、電力變換裝置與電源控制單元，其中電源網絡輸入提供全檢測系統的電能，通過電源控制單元輸入具體檢測的特定工況參數，並通過電力變換裝置給出所需的電流波形，可編程電源的控制指令通過其電源控制單元給定。
[0009]受試超級電容器是待測超級電容器單體或模塊或系統，可以是全新需要進行初始壽命核准的超級電容器，也可以是經過一定時間使用，需要判斷具體老化狀態的超級電容器。其一端與可編程電源相連，一端與可編程負載連接。數據通過通訊線連接到數據採集通訊單元，提供加載在超級電容器兩端的電壓、流過超級電容器的電流、受試超級電容器的殼體溫度等相應數據。
[0010]所述的可編程負載包括負載控制單元與負載元件，其中負載控制單元編輯需要給定的負載輸出並通過負載元件實現，負載元件與受試超級電容器相連，作為超級電容器特定工況給定的負載，提供超級電容器洩放能量作用。
[0011]數據存儲單元存儲的數據包括來自可編程電源、受試超級電容器、可編程負載的採集數據，以及系統自身所需的先驗知識、超級電容器模型、老化數據表。
[0012]所述數據採集通訊單元採集來自可編程電源、受試超級電容器、可編程負載的數據後，不對數據進行分頻降噪處理。
[0013]所述數據運算處理單元對數據採集通訊單元採集的數據進行分頻降噪預處理後，選擇模型階數與模型類型，確定超級電容模型，對超級電容器模型的模型參數進行辨識，並據此計算特徵參數，將結果傳送至數據存儲單元保存；其中，優化算法包括但不限於最小二乘類算法、進化計算、群體智能算法。
[0014]所述老化狀態預估單元根據模型參數和特徵參數的計算結果進行狀態判斷，在閾值比較的基礎上，使用模式識別理論進一步進行老化狀態評價，並將評價結果傳送至數據存儲單元保存；其中，模式識別理論包括但不限於聚類分析，決策樹分析。
[0015]一種基於超級電容器的老化狀態估算檢測方法，包括以下步驟:
[0016]I)將想要檢測的老化狀態工作工況輸入可編程電源，老化狀態工作的電流激勵信號特徵包括電流幅值、電流脈衝、電流上升率；
[0017]2)常溫下，通過已輸入的電流激勵信號對受試超級電容器進行激勵，相同激勵的測試需要連續重複完成3次，兩兩測試間隔相差30分鐘以保證兩兩初始狀態的熱性能穩定;
[0018]3)同步採集受試超級電容器的測試數據，包括環境溫度、殼體溫度、單體電壓、單體電流；
[0019]4)將得到的測試數據進行分頻降噪預處理，去除採樣過程中可能出現錯誤數據後，進行初始數據保存；
[0020]5)選擇模型階數與模型類型，確定超級電容器模型，該超級電容器模型為具有物理意義的模型，或是具有明顯老化狀態特徵參數的模型；
[0021]6)對超級電容器模型的模型參數進行辨識，並據此計算特徵參數，其中模型參數包括等效串聯電阻、等效並聯電阻、等效電容、等效電感，特徵參數包括荷電狀態、可用能量、脈衝功率、能量密度、功率密度；
[0022]7)將數據進行老化狀態判斷，在閾值比較的基礎上，使用模式識別理論進一步進行老化狀態評價，並將評價結果傳送至數據存儲單元保存；其中，模式識別理論包括但不限於聚類分析，決策樹分析。
[0023]與現有技術相比，本發明具有以下優點:
[0024]1.本發明老化狀態檢測對象不同於現有鋰電池或是其他蓄電池，測試對象是超級電容器，針對其靜電存儲的電容儲能原理及能量密度高於傳統電容，功率密度遠大於燃料電池和蓄電池等特性，面向大規模儲能系統應用的高功率器件老化狀態估算。
[0025]2.本發明通過設置實際工況電流激勵波形融合特定應用中的多個普遍特徵，代替簡單充放電波形作為輸入，其老化狀態檢測的針對性比現有方法更強，可以直接得到具體應用的老化壽命狀態，數據指向性更明確，特定工況的判斷準確性更高。
[0026]3.本發明檢測比照的參數更多，除如等效串聯電阻、等效並聯電阻、等效電容、等效電感等模型參數外，還需要同時檢測包括荷電狀態、可用能量、脈衝功率、能量密度、功率密度等特徵參數，提高老化狀態估算的檢測精度。
[0027]4.本發明去除溫控箱設置，僅在常溫下完成，能夠規避不同溫度靜置時間，大幅度降低檢測所需時間，但測試數據通過先驗知識庫的多參數比對處理可以在不降低預測精度情況下得到相同的檢測結果。
[0028]5.本發明除閾值比較的識別方法外，考慮實際應用更關注放電過程可以釋放的脈衝功率、具體能量等參數，選用放電數據融合模式識別中先驗知識使用、聚類識別與決策樹等方法，增強老化狀態評判標準，得到更加準確的老化狀態估算結果。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0029]圖1為本發明的檢測系統的結構示意圖。
[0030]圖2為本發明的檢測方法的工作流程圖。
【具體實施方式】
[0031]下面結合附圖和具體實施例對本發明進行詳細說明。
[0032]實施例
[0033]如圖1所示，一種基於超級電容器的老化狀態估算檢測系統，包括可編程電源10、受試超級電容器20、可編程負載30、數據存儲單元40、數據採集通訊單元41、數據運算處理單元42和老化狀態預估單元43。
[0034]其中，可編程電源10包括電源網絡輸入、電力變換裝置與電源控制單元，其中電源網絡輸入提供全檢測系統的電能，通過電源控制單元輸入具體的想要檢測的特定工況參數，並通過電力變換裝置給出所需的電流波形。其中電源網絡的輸出端連接電力變換裝置；電力變換裝置一端與供電網絡連接，一端與受試超級電容器相連，可編程電源控制通過其電源控制單元給定。受試超級電容器20是待測超級電容器單體或模塊或系統，可以是全新需要進行初始壽命核准的超級電容器，也可以是經過一定時間使用，需要判斷具體老化狀態的超級電容器。其一端可編程電源10相連，一端可編程負載30連接。數據通過通訊線連接到數據採集通訊單元41，提供加載在超級電容器兩端的電壓、流過超級電容器的電流、受試超級電容器的殼體溫度等相應數據。所述的可編程負載30包括負載控制單元與負載元件，其中負載控制單元編輯需要給定的負載輸出並通過負載元件實現。負載元件與受試超級電容器20相連，作為超級電容器特定工況給定的負載提供超級電容器本身洩放能量作用。所述的數據存儲單元40—方面用於存儲來自可編程電源10、受試超級電容器20、可編程負載30的採集數據，一方面用於存儲檢測系統自身所需的先驗知識、超級電容器模型、老化數據表等已有數據。數據存儲單元40需要通過通訊線與數據採集通訊單元41、數據運算處理單元42與老化狀態預估單元43分別連接。數據採集通訊單元41用於採集來自可編程電源10、受試超級電容器20、可編程負載30的數據，並不做任何數據分頻降噪處理。其一端與數據存儲單元40連接，一端與數據運算處理單元42連接。所述的數據運算處理單元42通過採集得到的數據進行分頻降噪預處理，去除採樣過程中可能出現的粗大誤差、隨機誤差等錯誤數據，之後選擇模型階數與模型類型，通過希望判斷的超級電容器模型進行對應的模型參數計算處理並將結果傳送至數據存儲單元40保存。其一端與數據採集通訊單元41連接，一端與老化狀態預估單元43連接。所述的老化狀態預估單元43通過計算得到的數據進行狀態判斷，在閾值比較的基礎上，使用聚類分析，決策樹等模式識別理論進一步進行老化狀態評價並將評價結果傳送至數據存儲單元40保存。其一端與數據運算處理單元42連接,一端與數據存儲單元40連接。
[0035]如圖2所示，基於超級電容器的老化狀態估算檢測方法包括以下步驟:
[0036]步驟201、將想要檢測的老化狀態工作工況輸入可編程電源，包括電流幅值、電流脈衝、電流上升率等需要施加的電流激勵信號特徵；
[0037]步驟202、常溫下，通過已輸入的電流波形對受試超級電容器進行激勵，相同激勵的測試需要連續重複完成3次，兩兩測試間隔相差30分鐘以保證兩兩初始狀態的熱性能穩定;
[0038]步驟203、步驟202中需要同步採集受試超級電容器的環境溫度、殼體溫度、單體電壓、單體電流等數據，保持足夠高的採樣率以確保數據還原準確；
[0039]步驟204、將得到的數據進行分頻降噪預處理，去除採樣過程中可能出現的粗大誤差、隨機誤差等錯誤數據，同時進行初始數據保存；
[0040]步驟205、選擇模型階數與模型類型，選出希望判斷的超級電容器模型，可以是具有物理意義的模型，或是具有明顯老化狀態特徵參數的模型；
[0041]步驟206、使用算法辨識模型參數並據此計算特徵參數，其中模型參數包括等效串聯電阻、等效並聯電阻、等效電容、等效電感等，特徵參數包括荷電狀態、可用能量、脈衝功率、能量密度、功率密度等；
[0042]步驟207、通過步驟206計算得到的數據進行老化狀態判斷，在閾值比較的基礎上，使用閾值比較，聚類分析，決策樹等評價手段並將評價結果傳送至數據存儲單元保存。
[0043]目前基於鋰電池或蓄電池等電化學裝置的健康狀態估算與檢測等方面有所研究，但一方面超級電容器與現有電化學儲能裝置工作原理並不相同，雖然存在一定電化學反應，但主要工作原理是靜電存儲的電容儲能原理，且本身特性能量密度高於傳統電容，功率密度遠大於燃料電池和蓄電池等；另一方面，現有儲能裝置的老化狀態檢測並不面向應用，因此檢測準確度普遍不高，所得檢測結果往往與應用的實際老化存在較大差距，可能由此導致巨大的經濟財產損失。本發明針對大規模儲能系統應用，使用超級電容器作為對象，使用可編程電源輸入面向實際使用的工況需求，計算常溫下獲取超級電容器所需工況的充放電特性，避免溫度調整引起的檢測時間大幅增加。所用方法需要重複三次保證結果的穩定性與準確性，能夠在常溫狀態下通過已有先驗知識庫數據分析、模式識別等方法判斷所有超級電容器工況對應到常溫工況的老化狀態，進一步提高判斷準確性。本發明的檢測耗時更短，工況針對性更強，能夠覆蓋工況更全，判斷準確性更高，對降低不必要的儲能裝置更換，減少安全事故等實際大規模系統高可靠性運行具有深刻意義。
【權利要求】
1.一種基於超級電容器的老化狀態估算檢測系統，其特徵在於，包括可編程電源、受試超級電容器、可編程負載、數據存儲單元、數據採集通訊單元、數據運算處理單元和老化狀態預估單元，所述可編程電源、受試超級電容器與可編程負載依次連接；所述數據採集通訊單元分別與可編程電源、受試超級電容器與可編程負載通過通訊線連接；所述數據採集通訊單元、數據運算處理單元與老化狀態預估單元順序連接；所述數據存儲單元分別與採集通訊單元、數據運算處理單元與老化狀態預估單元相連。
2.根據權利要求1所述的一種基於超級電容器的老化狀態估算檢測系統，其特徵在於，所述的可編程電源包括電源網絡輸入、電力變換裝置與電源控制單元，其中電源網絡輸入提供全檢測系統的電能，通過電源控制單元輸入具體檢測的特定工況參數，並通過電力變換裝置給出所需的電流波形，可編程電源的控制指令通過其電源控制單元給定。
3.根據權利要求1所述的一種基於超級電容器的老化狀態估算檢測系統，其特徵在於，所述的可編程負載包括負載控制單元與負載元件，其中負載控制單元編輯需要給定的負載輸出並通過負載元件實現，負載元件與受試超級電容器相連，作為超級電容器特定工況給定的負載，提供超級電容器洩放能量作用。
4.根據權利要求1所述的一種基於超級電容器的老化狀態估算檢測系統，其特徵在於，數據存儲單元存儲的數據包括來自可編程電源、受試超級電容器、可編程負載的採集數據，以及系統自身所需的先驗知識、超級電容器模型、老化數據表。
5.根據權利要求1所述的一種基於超級電容器的老化狀態估算檢測系統，其特徵在於，所述數據採集通訊單元採集來自可編程電源、受試超級電容器、可編程負載的數據後，不對數據進行分頻降噪處理。
6.根據權利要求4所述的一種基於超級電容器的老化狀態估算檢測系統，其特徵在於，所述數據運算處理單元對數據採集通訊單元採集的數據進行分頻降噪預處理後，選擇模型階數與模型類型，確定超級電容模型，對超級電容器模型的模型參數進行辨識，並據此計算特徵參數，將結果傳送至數據存儲單元保存；其中，優化算法包括但不限於最小二乘類算法、進化計算、群體智能算法。
7.根據權利要求6所述的一種基於超級電容器的老化狀態估算檢測系統，其特徵在於，所述老化狀態預估單元根據模型參數和特徵參數的計算結果進行狀態判斷，在閾值比較的基礎上，使用模式識別理論進一步進行老化狀態評價，並將評價結果傳送至數據存儲單元保存；其中，模式識別理論包括但不限於聚類分析，決策樹分析。
8.一種基於超級電容器的老化狀態估算檢測方法，其特徵在於，包括以下步驟: 1)將想要檢測的老化狀態工作工況輸入可編程電源，老化狀態工作的電流激勵信號特徵包括電流幅值、電流脈衝、電流上升率； 2)常溫下，通過已輸入的電流激勵信號對受試超級電容器進行激勵，相同激勵的測試需要連續重複完成3次，兩兩測試間隔相差30分鐘以保證兩兩初始狀態的熱性能穩定； 3)同步採集受試超級電容器的測試數據，包括環境溫度、殼體溫度、單體電壓、單體電流； 4)將得到的測試數據進行分頻降噪預處理，去除採樣過程中可能出現錯誤數據後，進行初始數據保存； 5)選擇模型階數與模型類型，確定超級電容器模型，該超級電容器模型為具有物理意義的模型，或是具有明顯老化狀態特徵參數的模型； 6)對超級電容器模型的模型參數進行辨識，並據此計算特徵參數，其中模型參數包括等效串聯電阻、等效並聯電阻、等效電容、等效電感，特徵參數包括荷電狀態、可用能量、脈衝功率、能量密度、功率密度； 7)將數據進行老化狀態判斷，在閾值比較的基礎上，使用模式識別理論進一步進行老化狀態評價，並將評價結果傳送至數據存儲單元保存；其中，模式識別理論包括但不限於聚類分析，決策樹分析。
【文檔編號】G01R31/00GK104297577SQ201310295993
【公開日】2015年1月21日 申請日期:2013年7月15日 優先權日:2013年7月15日
【發明者】張逸成, 顧帥, 韋莉, 姚勇濤, 沈玉琢, 肖海山, 李萬欣, 姚飛, 張佳佳, 劉帥, 詹地夫, 葉尚斌 申請人:同濟大學