【摘要】：閥控密封式鉛酸(Valve-Regulated Lead Acid,VRLA)蓄電池是變電站電力系統(tǒng)的重要組成部分,其可靠性關(guān)系到變電站相關(guān)電力設(shè)備能否安全與穩(wěn)定的運(yùn)行。由于蓄電池本身是一個(gè)復(fù)雜的電化學(xué)系統(tǒng),影響它健康狀態(tài)(State of Health,SOH)的因素很多,因此在線、準(zhǔn)確的估計(jì)電池的SOH值逐漸成為業(yè)界研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。本文研究蓄電池工作在放電狀態(tài)和浮充狀態(tài)下SOH在線監(jiān)測算法。論文主要研究內(nèi)容有:從分析蓄電池失效機(jī)理著手,歸納影響電池SOH的幾個(gè)主要因素,比較基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于歸一化放電電壓曲線和基于剩余容量域放電電壓曲線三種SOH估計(jì)方法的優(yōu)缺點(diǎn);針對蓄電池工作在放電狀態(tài)下的SOH估計(jì)問題,設(shè)計(jì)了蓄電池放電狀態(tài)SOH估計(jì)方案,包括針對Shepherd等效電路模型中變量難以測量的問題,推導(dǎo)出該模型適用于工程計(jì)算的近似計(jì)算數(shù)學(xué)模型,針對五點(diǎn)滑動平均方法處理電池?cái)?shù)據(jù)中奇異值效果差的缺點(diǎn),提出數(shù)據(jù)預(yù)處理的改進(jìn)算法,針對運(yùn)用放電數(shù)據(jù)對電池組中的健康電池以及落后電池進(jìn)行分類的問題,設(shè)計(jì)了放電狀態(tài)落后電池篩選模塊,針對電池的SOH估計(jì)問題,分別設(shè)計(jì)了落后電池的SOH估計(jì)模塊和基于遞歸最小二乘算法的健康電池的SOH估計(jì)模塊;針對蓄電池工作在浮充狀態(tài)下的SOH估計(jì)問題,論文設(shè)計(jì)了VRLA蓄電池浮充狀態(tài)SOH估計(jì)方案,針對運(yùn)用浮充數(shù)據(jù)對電池組的健康電池和落后電池進(jìn)行分類的問題,設(shè)計(jì)浮充狀態(tài)落后電池篩選模塊,針對電池的SOH估計(jì)問題,分別設(shè)計(jì)落后電池的SOH估計(jì)模塊和基于威布爾分布的健康電池的SOH估計(jì)模塊。經(jīng)過在蓄電池狀態(tài)監(jiān)測管理系統(tǒng)中評測,結(jié)果表明論文研究的蓄電池SOH估計(jì)算法滿足實(shí)際工程精度要求。
[Abstract]:Valve-controlled lead-acid (Valve-Regulated Lead Acid,VRLA) battery is an important part of substation power system. Its reliability relates to the safe and stable operation of substation related power equipment. As the battery itself is a complex electrochemical system, there are many factors that affect the healthy state of (State of Health,SOH). Therefore, online and accurate estimation of the SOH value of the battery has gradually become a hot and difficult issue in the industry. In this paper, the SOH online monitoring algorithm for battery working in discharge and floating state is studied. The main contents of this paper are as follows: starting with the analysis of the failure mechanism of battery, several main factors affecting battery SOH are summarized and compared based on fuzzy neural network. The advantages and disadvantages of three SOH estimation methods based on normalized discharge voltage curve and residual capacity domain discharge voltage curve are discussed. Aiming at the problem of SOH estimation of battery working in discharge state, a scheme of SOH estimation for battery discharge state is designed. Aiming at the difficulty of variable measurement in Shepherd equivalent circuit model, an approximate mathematical model for engineering calculation is derived, and the disadvantage of the five-point moving average method in dealing with the singular value in battery data is discussed. An improved algorithm for data preprocessing is proposed. Aiming at the problem of classifying healthy and backward batteries in battery pack by using discharge data, a battery screening module is designed to estimate the SOH of the battery. The SOH estimation module of backward battery and the SOH estimation module of healthy battery based on recursive least square algorithm are designed respectively. Aiming at the problem of SOH estimation of battery working in floating state, this paper designs a SOH estimation scheme for VRLA battery floating state. Aiming at the problem of classifying the healthy and backward batteries in the battery pack by using the floating charge data, the filter module of the backward battery in the floating state is designed, and the SOH estimation problem of the battery is also discussed. The SOH estimation module of backward battery and the SOH estimation module of healthy battery based on Weibull distribution are designed respectively. The results show that the SOH estimation algorithm of battery studied in this paper can meet the requirements of practical engineering precision.
【學(xué)位授予單位】：太原科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM912;TM63

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本文編號：2262177