鉛酸電池應用壽命預測方法與流程
2023-12-03 08:22:06
本發明涉及一種鉛酸蓄電池應用動態壽命檢測方法及系統。涉及專利分類號，G01測量；測試G01R測量電變量；測量磁變量；G01R31/00電性能的測試裝置；電故障的探測裝置；以所進行的測試在其他位置未提供為特徵的電測試裝置；G01R31/36用於測試蓄電池或電池的電氣狀況的儀器，如用於測試壽命或充電狀態的儀器。
背景技術：
：目前各類鉛酸蓄電池廣泛運用於生活與生產當中，已經成為當今社會必不可少的一部分。在使用蓄電池的過程中常常需要了解蓄電池的實際應用壽命，因此需要對蓄電池能夠進行簡單應用壽命預測的裝置，在實際環境下，對蓄電池活性參數進行周期內的採集處理，預測剩餘應用壽命壽命。傳統對應用鉛酸電池的監測，只能使用測量儀器對其電壓、電流、內阻、溫度及容量的測試，不能通過實時監測參數，預測電池在該使用環境下剩餘運行周期壽命。運行的鉛酸電池只有出現事故時，才能替換，或者是盲目的更換，是被動的替換電池換電池，對生活和生產帶來安全隱患。若依據蓄電池失效機理能夠初步的預測實際環境下運行壽命，有計劃有針對的處置備用鉛酸電池，將對經濟、社會和節約資源都具有重大意義。技術實現要素：本發明針對以上問題的提出，而研製的一種鉛酸電池應用壽命預測方法，包括如下步驟：—獲取鉛酸電池在不同環境下，工作工程中待預測電池放出電量值，計算出當前電池容量的衰減比；—由所述的衰減比計算得出待預測鉛酸電池實際應用的失效係數，進而建立帶有失效係數的電池的失效平均速率模型：—設定自學習電池荷電狀態等同於初始量，設定當電池失效係數為常數時，根據結構風險最小化原則，依據最小二乘向量機得到最小二乘向量機LS-SVM決策函數：其中，K(xi,xj)為核函數為指數函數的反函數，採用內部運算，求解回歸預測函數，將實驗數值帶入上式得到多個待檢測的電池對應的a、b值；—將誤差優化後的a、b值帶入電池剩餘壽命預測模型：得到f(t)＝(0.798+lnΔc).t2+ΔT93.7；其中，其中t代表蓄電池運行的周期，總體趨勢是下降的，將實驗數值帶入上述求解檢測周期的數量，進行反函數求解，得到電池運行壽命。所述的電池失效速率是電池運行周期內電池失效係數下降的速度；採用鐘形函數y＝ax2+b，其中a值是變化的，Y代表電池剩餘壽命周期；由於a是變化的參數不是固定值，對a採取向量機函數進行求解，同時對整體鐘形函數求導數即可得一個周期內的失效速率。作為優選的實施方式，所述的失效係數計算根據如下公式計算得到第i點失效係數βmi；其中，C實際放出容量，環境T溫度；T1i是第一次放電溫度，計算得出第m次放電失效係數為：β＝(βm1+βm2+…+βmN)/NN是單體電池放電曲線所取標準點的數量。作為優選的實施方式，所述的步驟進而建立帶有失效係數的電池的失效平均速率模型過程如下：—利用鐘形函數和向量機綜合優化處置試驗數據，優化方法是：電池失效速率是電池運行周期內電池失效係數下降的速度；模型為鐘形函數y＝ax2+b(其中a值是變化的)，Y代表電池剩餘壽命周期，由於a是變化的參數不是固定值，對a採取向量機函數進行求解，同時對整體鐘形函數求導數可得，一個周期內的失效速率；—建立不同使用環境下的蓄電池實際應用壽命預測模型包含：電池供電頻率、負載電流大小、供電電流平穩度和機房環境溫度；—基於電池失效速率和活性硫化模型應改為基於電池硫化機理計算電池失效速率，建立的預測壽命模型表達式為：其中Δβ為失效係數變化，ΔT係數變化的周期，其中影響蓄電池活性導致硫化，最終導致應用壽命降低的主要因素，a.b為不同環境使用條件下影響電池頻率以及電池活性物固有的屬性係數。更進一步的，在不考慮電池活性物及設計材料等物理固有因素的條件下，影響電池活性下降因素的關係，供電時間、電流、溫度及容量關係如下表達式：為活性物及介質之間反應深度的因素，為參加化學反應提供能量的因素,a為電池活性運動能力，其中表達式如下：I10標準電流；t標準時間；KT溫度修正係數；Ki＝It/I10電流修正係數；其中t實時時間周期；當公式中Tt大於10時，設I10.t10為C10,It.tt為Ct，由於實際機房使用環境因素，將自學習電池荷電狀態等同於初始量，則應用壽命與電池剩餘容量溫度的關係表達式為。由於採用了上述技術方案，本發明公開的電池組壽命檢測方法，能夠根據電池的歷史放電狀態不斷優化電池放電函數，最終作為評價當前電池壽命的方法，即可遠程完成電池壽命的檢測，具有精度高，操作簡便等現有算法不具備的優點。附圖說明為了更清楚的說明本發明的實施例或現有技術的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖做一簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發明的失效平均速率模型圖圖2為本發明實施例的計算結果對比示意圖圖3為本發明的算法流程圖具體實施方式為使本發明的實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚完整的描述：實施例，如圖1-圖3所示，在本實施例中假設1鉛酸電池運行性能除去物理損傷因素的影響；假設2鉛酸電池在運行放電結束後能夠及時進行充電,以免受硫化影響；選取400AH二類閥控式鉛酸電池單體做為研究樣本。步驟一：分析影響鉛酸電池運行性能下降的因素，性能下降與各運行參數變化的關係，確定影響鉛酸電池性能下降的參數；鉛酸電池在實際運行中的性能參數隨著使用時間而產生變化，引起電池活性下降的原因有製造工藝和設計的客觀因素，例如電池製造過程中極板活性物清潔程度、鉛膏的質量、板柵材料的強度、隔離材料、殼體材質、介質以及氫氧化合的效率等。鉛酸電池在應用過程中性能下降是指運行中的電池額定容量的變化機理，上升或下降，但總的趨勢是不可逆的。影響鉛酸電池使用壽命下降的原因有：1、鉛酸電池實際運行中的環境溫度，正常工作溫度是25℃，低於零下電池活性下降，高於35℃電池物理損傷嚴重；2、鉛酸電池充放電過程中電流的大小，電流過大，降低電池極板活性物反應效率，造成容量不足電池失效；3、鉛酸電池放電過程中放電的深度，深度放電造成電池極板活性物不可逆硫化，加速電池失效；這裡電池應用壽命的預測是指電池在不同應用環境使用的條件下，隨著使用時間的增加，每次放出的容量逐步衰減，計算電池容量衰減比，得到鉛酸電池的失效係數，該係數作為電池應用壽命預測中的重要參數和依據。步驟二：設計加速鉛酸蓄電池應用壽命試驗，定期採取與容量衰減比相關參考點不同參數得試驗數據；為加速壽命試驗，採用二類閥控式鉛酸電池作為研究樣本，標稱容量為400AH，工作溫度為25℃，工作充放電電流為C10，電池額定容量放電截止電壓為1.800V。試驗條件按照實際使用中進行，二類鉛酸電池為三類市電通信機房設備供電，實際使用環境為每月供電4次，每次提供實際容量的80％，截止電壓為1.800V。即每月進行放電測試並記錄數據，試驗電流為30A。選同組使用深度活性不同的4隻單體，採集頻率為每月，記錄5次數據，試驗數據如表1。表1鉛酸電池運行壽命試驗原始數據步驟三：計算鉛酸電池實際應用失效係數，建立失效平均速率模型。蓄電池在實際條件下使用壽命的終止，即是該蓄電池剩餘額定容量低於固定的數值，不同時期內使用容量的下降與電流、溫度以及深度有緊密的聯繫，但鉛酸電池的失效平均速率的在同一環境不同時期內接近相同，因此搭建蓄電池失效平均速率模型對預測電池實際應用壽命是重要的前提。根據如下公式計算得到第i點失效係數βmi；其中，C實際放出容量，環境T溫度；T1i是第一次放電溫度。計算得出第m次放電失效係數為β＝(βm1+βm2+…+βmN)/N(2)依據以上公式計算出蓄電池的失效平均速率模型如圖一所示，N為電池放電曲線所取標準點的數量。步驟四：依據計算電池失效速率條件下，利用鐘形函數和向量機綜合優化處置試驗數據。優化方法是：電池失效速率是電池運行周期內電池失效係數下降的速度。模型為鐘形函數y＝ax2+b(其中a值是變化的)，Y代表電池剩餘壽命周期，由於a是變化的參數不是固定值，對a採取向量機函數進行求解，同時對整體鐘形函數求導數可得，一個周期內的失效速率。建立不同使用環境下的蓄電池實際應用壽命預測模型；主要包括電池供電頻率、負載電流大小、供電電流平穩度、機房環境溫度。基於電池硫化機理計算電池失效速率，建立的預測壽命模型表達式為：答：電池失效速率與失效係數轉換關係為：其中Δβ為失效係數變化，ΔT係數變化的周期，其中影響蓄電池活性導致硫化，最終導致應用壽命降低的主要因素，a.b為不同環境使用條件下影響電池頻率以及電池活性物固有的屬性係數；在不考慮電池活性物及設計材料等物理固有因素的條件下，影響電池活性下降因素的關係，供電時間、電流、溫度及容量關係如下表達式：為活性物及介質之間反應深度的因素，為參加化學反應提供能量的因素,a為電池活性運動能力，其中表達式如下：I10標準電流；t標準時間；KT溫度修正係數；Ki＝It/I10電流修正係數；t實時時間周期當公式中Tt大於10時，設I10.t10為C10,It.tt為Ct，由於實際機房使用環境因素，空調調整不可能為負值，若溫度為零下電池活性受限，表現特別差，所以將自學習電池荷電狀態等同於初始量，則應用壽命與電池剩餘容量溫度的關係表達式為：當電池失效係數為常數時，根據結構風險最小化原則，依據最小二乘向量機理論：優化的核心為電池失效速率ω；其中：ξ為誤差變量，|ω|2控制模型複雜度，C為懲罰因子為常數，b為偏差，xi電池荷電狀態衰減變量。所述的最小二乘支持向量機模型轉換的Lagrange函數表示：其中αi(i＝1,2,...,l)為拉格朗日乘子；—由優化條件，即拉格朗日函數分別對四個變量ω,b,ξ,a求偏導，得出：可得：令則優化問題轉化為求解如下線性方程組：其中,α＝(α1,α2,…,α1)T，y＝(y1,y2,…,y1)T。由最小二乘法計算b和a，得到LS-SVM決策函數為：由於K(xi,xj)為核函數為指數函數的反函數，採用內部運算，求解回歸預測函數。將試驗數值代入向量機公式可取得如下表2數值：電池編號a值b值#10.97595.2#20.97196.1#30.98295.5#40.95387.8根據表2所得數據進行誤差優化代入壽命預測數學模型公式8中：f(t)＝(0.798+lnΔc).t2+ΔT93.7(17)其中t代表蓄電池運行的周期，由於運行的電池壽命是動態變化的，但總體趨勢是下降的，將實驗條件數值代入公式17中求檢測周期的數量，進行反函數求解得：電池編號運行壽命(周期)#124.5#224#325#423.5電池剩餘運行壽命的預測，是依據電池在上一個檢測周期內，依據電池壽命模型公式，計算電池失效速率，預測剩餘應用周期數。預測結果誤差的計算任何方法預測得到的結果都會與實際的值有一定差距，蓄電池的預測壽命與它的實際壽命之間的差距就是預測誤差。預測誤差應該反應出預測結果的準確性，誤差值與準確性的高低成反比關係。當然對預測誤差的計算有很多不同的指標，下面給出一個指標用以對本文預測的誤差進行評價：相對誤差RelativePercentageError,RPE其中，Qi是實際的測量值，fi是預測值。預測結果及誤差將上述預測值和實測值用圖示直觀表達如下圖2所示，從圖中可以看出，使用最小二乘支持向量機原理得出的預測值和實驗得出的實測值具有很高的一致性。通過公式計算適應度函數為：根據以上計算結果可知，模型的預測結果和實測結果的誤差均不超過10％，而且適應度的計算結果為0.0865，也表明最小二乘支持向量機在電池壽命預測的應用中能得出非常準確的結果。以上所述，僅為本發明較佳的具體實施方式，但本發明的保護範圍並不局限於此，任何熟悉本
技術領域：
的技術人員在本發明揭露的技術範圍內，根據本發明的技術方案及其發明構思加以等同替換或改變，都應涵蓋在本發明的保護範圍之內。當前第1頁1 2 3