通信蓄电池健康度综合评价方法研究*

缪巍巍吴海洋施 健吕顺利

（1.江苏省电力公司 南京 210024）（2.南瑞集团有限公司（国网电力科学研究院有限公司） 南京 210003）

1 引言

随着我国智能电网建设的不断深入，电网节点得到快速增长，使得电力系统的调度监控运行任务日益繁重，电网大规模、全过程的监视、控制、分析、计算正向着动态、在线的方向转变。通信系统作为实现智能电网信息传输、实时互动的重要基础设施，其高效实时、双向联通的特性为智能电网提高供电性能效率、有效运用资源、安全稳定运行提供了坚实的技术支撑和传输媒体。电力通信蓄电池作为保障通信系统正常运作的最后一道安全保障，是电力系统安全可靠运行必不可少的重要环节。

蓄电池作为一种能量转换器，可以在不同条件下将化学能和电能进行多次重复循环转换，从而实现充电与放电。它被广泛应用于通信、电力、交通、医疗、军事等多个领域［1～3］。从二十世纪七十时代以来，铅酸蓄电池经过不断改进完善，在化学能源领域中占据着越来越重要的地位。特别是阀控式密封铅酸蓄电池的出现，因其具有电流放电性能强、电压特性平稳、温度适用范围广、单体电池容量大、使用成本低廉、安全性高等众多优点，使其在绝大多数传统领域和一些新兴应用领域占据了牢不可摧的统治地位［4～6］。

然而近年来，免维护铅酸蓄电池在实际使用过程中，因蓄电池故障导致的通信重大事故时有发生，给电网的安全稳定运行造成极大的安全隐患。传统的蓄电池日常维护工作通常采用人工方式定期进行，由于电网的通信蓄电池通常分布在不同等级的变电站通信机房中，很难保证做到专人监管与检测，同时也缺乏相应的数据分析方法，无法对通信蓄电池开展有针对性的健康状态评估，并实现潜在风险事前预警。

本文在深入分析蓄电池特性参数的基础上，结合蓄电池运行状态健康的定义，提出了一种针对电力通信蓄电池运行状况的综合判定方法，能够在充电、放电和浮充等不同条件下对蓄电池的运行状况健康度进行全方位的科学判定。本方法能够针对蓄电池的不同状态定性地判定蓄电池的健康状况，从而有效提高蓄电池正常运行的保障水平。

2 蓄电池健康状况定义

表征蓄电池运行状况健康度最直接的特性参数不是额定容量，而是其实际容量大小。通常蓄电池有两个重要的参数指标，即SOC（State of Charge）和SOH（State ofHealth）［7～8］。

SOC指蓄电池的荷电状态，其定义为其中，Cn表示其额定容量，Cr表示其剩余容量，Cu表示其已使用的容量。在蓄电池的实际使用过程中，一般会用蓄电池的实际容量Ca来代替额定容量Cn，从而能够更准确地反映出蓄电池的真实荷电状态。即：

SOH指蓄电池的健康程度（健康状况），其定义为

其中，Ca表示其满电状态下的实际容量，Cn为表示其额定容量。

由于蓄电池的额定容量在出厂时便已明确，故在生产环境中判定蓄电池的健康状况，主要是指对其实际真实容量进行估算与预测。当前国内外对于蓄电池实际真实容量的估算方法主要有传统的电池内阻法、安时计量法、开路电压法等，也有新型的Kalman滤波法、灰色理论预测方法、模糊逻辑理论法和神经网络法等［9～13］。但在电力通信蓄电池的现场环境中，蓄电池实际容量估算会受到厂家品牌、充放电电流大小、温度变化等众多因素影响，使得蓄电池的实际容量变化计算是一个复杂的过程，现有的这些蓄电池实际容量的估算方法都有自身的优缺点，且数据多在离线状态下通过充放电测试获取，难以实现在线条件下蓄电池容量的精确预测和估算。

3 蓄电池健康状况综合判定方法

3.1 蓄电池健康状况综合判定方法

在电力通信蓄电池现场环境中，蓄电池作为站房内电力设备的后备电源，通常长期处于浮充工作条件下。只有在交流电源故障或停电的情况下蓄电池才会进行充放电操作。长期处于浮充状态的蓄电池容易出现了老化、容量下降等需要更换的情况。实验表明蓄电池的剩余容量与内阻存在着负相关性，即蓄电池的剩余容量越高，其内阻越小；反之蓄电池的剩余容量越低，其内阻越大［14～15］。由于受到众多因素影响，实际的蓄电池剩余容量与其内阻之间的关系并不呈现线性关系，不同品牌和不同型号的蓄电池之间存在较大差异，即使是同一品牌同类型号的蓄电池也会因生产批次不同产生较大的内阻差值。所以，实际蓄电池单体的内阻数据只能根据与其自身的历史采样数据进行纵向比较和综合分析。

利用改进的安时法，并结合传统的内阻法，本文提出了一种针对通信蓄电池综合判定其健康状况的计算方法，在充放电期间进行蓄电池剩余容量的定量计算，记录每个蓄电池单体在不同剩余容量下的内阻值，从而为浮充期间定性分析蓄电池健康状况提供了依据。

图1 健康度综合判定流程图

3.2 放电条件下SOC的计算

传统的安时法对蓄电池剩余容量的计算方法是通过对电流进行积分的方式来定量地计算剩余容量大小。其可表示为

然而蓄电池在不同的放电电流下，放电的时间会随着放电的终止电压不同而不同，最终使得蓄电池的实际剩余容量与安时法计算得到的估算电量存在较大差异。

因此，在剩余容量计算过程中，需要有针对性地修正不同的放电电流和不同的温度所产生的测量误差，以提高计算的精度。本文在传统的安时法基础上引入了K(A)作为修正因子，其计算公式如下：

其中，A为放电电流速率，K为影响因子。

设F(A)为蓄电池放电电流速率的系数，其与不同厂商、不同型号的蓄电池放电特性，以及实际放电时的放电电流速率A有关。蓄电池的放电特性可参考相应蓄电池厂家提供的数据手册。因此对于在放电期间的蓄电池剩余容量估算，只需要持续不断地对放电电流进行监测采样，并通过一系列的计算就可以得到相对准确的蓄电池剩余容量值。

设δT为某工作温度T下的蓄电池放电容量百分数，根据蓄电池厂家提供的数据手册，可通过曲线拟合得出δT与工作温度T之间的关系：

在放电条件下，K与F(A)成正比，与δT(T)成反比。通过放电期间对放电电流速率和工作温度的持续监测，即可计算出蓄电池的放电大小，进而得到剩余容量Cu。

根据式（2），则可计算出放电条件下的SOC：

其中，Cp为放电前的蓄电池剩余容量。若放电前蓄电池处于浮冲状态时，则Cp=Ca。

3.3 充电条件下SOC的计算

在充电条件下，蓄电池剩余容量的估算精度会受到输出效率的影响。输出效率是指在一定条件下，蓄电池在放电期间所提供的电量输出与再充电时达到满荷电状态时所需电量输入的比值。输出效率依赖于蓄电池的充电策略，通常有两种基本的充电策略，恒压充电和恒流充电。

在恒压充电时，电路以恒定的充电电压为蓄电池充电，当时间达到某一限定值或者充电电流降至某一阈值时就会终止；在恒流充电时，电路以恒定的电流为蓄电池充电，当电压达到某一阈值时会终止。在恒压充电和恒流充电时，输出效率分别为充电电压和充电电流的函数。根据蓄电池厂家提供的数据手册，通过曲线拟合，可得出输出效率与充电电压和充电电流的关系为

其中，β(%)为输出效率，Vi为恒压充电时的充电电压，Ai为恒流充电时的充电电流。

在充电条件下，K与β(%)、δT(T)均成正比，充电过程中蓄电池增加的容量可计算为

根据式（2），则可计算出充电条件下的SOC：

其中，Cp为充电前的剩余容量。

3.4 充放电条件下的SOH计算

1）放电条件下SOH计算

蓄电池在放电条件下，当端电压下降低于截止电压时表明当前蓄电池处于满放状态，此时蓄电池实际容量为Ca=Cu(max)，则SOH计算如下：

2）充电条件下SOH计算

蓄电池在充电条件下，当充电电流小于最大浮充电流时表明当前蓄电池处于浮充状态，此时蓄电池实际容量为Ca=Cr(max)，则SOH计算如下：

3.5 浮充条件下蓄电池健康判定

电力通信现场的蓄电池长期处于浮充条件下，因此在浮充状态下对蓄电池进行在线健康状况的评价，即不影响蓄电池的正常保障，又可有效避免潜在隐患引起的生产事故。

在浮充状态下，可根据蓄电池内阻的变化定性地评判蓄电池的健康状态。本文采用开尔文四线检测法来测量蓄电池的内阻，即在两个电流引线中引入低频正弦交流电流信号，实时量测两条电压引线上正弦交流电流信号所形成的形成的电位差为URX。设定蓄电池等效内阻为RX，根据不同容量下采样蓄电池电阻的阻值，监测当前采样电阻和蓄电池两端的正弦交流信号峰值，则可计算出RX，其计算公式如下：

其中，RS为采集电阻，URX为该采样电阻下的蓄电池电位差，URS为该采样电阻下的采样电阻电位差。

蓄电池的内阻受厂家、型号和温度等众多因素影响，导致取值差异很大，同时由于监测设备精度和测量方法的不同也会造成监测的内阻数据不同。因此，为保障蓄电池健康状态的科学精确判定，可将每个蓄电池单体的内阻历史数据作为取值依据。同时，为确保采样数据的归一化和一致性，需将不同温度下监测的蓄电池内阻换算成标准温度下的蓄电池内阻，以尽可能减少由于温度因素造成的精度误差。

设定标准温度为Ts=20℃，通过对采样数据的分析拟合出温度与蓄电池内阻之间的关系：其中，T为蓄电池工作温度，R为蓄电池内阻。

由于蓄电池单体内阻与蓄电池单体SOC之间会呈现出一定的线性关系，即SOC增大时，其内阻会逐渐变小；SOC减小时，其内阻会逐渐增大。因此，通过在充放电过程中的数据采样，可建立每个蓄电池单体的SOC与内阻数据模型，其对应关系表如表1。

表1 SOC与内阻映射关系表

在浮充条件下，健康状态的蓄电池剩余容量应等于蓄电池的实际容量，即其内阻应等于充放电条件下SOC为100%时的内阻大小。通过采集浮充条件下的内阻值，并与表1进行比对，即可快速检索出当前蓄电池的实际容量大小，从而能够对浮充条件下的蓄电池健康状况进行定性。

根据固定设备用的阀调节铅酸蓄电池的维修、试验和更换的推荐实施规程要求，当蓄电池的实际容量不到额定容量的80%时，蓄电池则应该被替换。由此，当蓄电池的内阻大于SOC为80%时对应的充电或放电内阻时，表征蓄电池健康状况已经发生恶化，此时可提醒运维人员对蓄电池及时做出检测与维护。

4 算法实现

根据蓄电池在充放电以及浮充条件下的健康状况判定方法可知，对于蓄电池的监测可以首先量测蓄电池的电流，判定该蓄电池所处的运行状态，然后计算或预测蓄电池具体的SOC和SOH值。在健康度综合评价过程中，持续监测蓄电池电流的采样频率可根据实际生产环境需要设定为0.5s/次或1s/次。蓄电池健康状况综合判定方法监测的详细工作流程如图2所示。

图中，Ib为监测到的蓄电池电流；Vb为监测到的蓄电池电压；Ve为根据放电电流不同所设定的蓄电池终止电压；If为根据实际应用场景具体所设定的蓄电池浮充电流；Cp为监测前的蓄电池剩余容量初始值，通常在蓄电池投运前进行监测，若为投运后蓄电池为满电状态，则其与实际容量相同，即Cp=Ca。

5 结语

长期以来，投运后的通信蓄电池缺乏专人监管与值守，难以有效保障蓄电池的正常可靠运行。本文针对电力通信的工作环境与运行方式，通过对蓄电池健康状况定义的研究，提出了一种蓄电池健康度综合评价方法，在充电、放电和浮充条件下对蓄电池进行全方位的健康状况评定。在充放电条件下，利用改进安时法修正了放电速率、输出效率和温度对容量的影响，实现了蓄电池容量的精确计算，可定量地判定蓄电池的健康状况；在浮充条件下，构建了蓄电池的剩余容量与内阻之间的在线动态模型，通过精确测量蓄电池的内阻进而定性地判定蓄电池的健康状况。最后本文给出运用该综合判定方法的蓄电池健康状况监测工作流程。本方法具有适用性强、准确度高、实现简单等优点。但由于实验条件限制，没有对该方法进行大规模、大范围的验证分析。在后续的研究中，可以通过实际场景下的试点应用，对该方法进行不断地完善补充，进一步提高蓄电池实际容量的测量精度和健康状况判定的准确性与通用性。

图2 蓄电池健康状况综合判定方法流程图