馈线自动化终端后备电源可用性快速检测

毛君龙，徐丙垠，陈文钢，赵艳雷

(山东理工大学电气与电子工程学院，山东 淄博 255000 )

阀控式铅酸(VRLA)电池作为馈线自动化终端(FTU)的后备电源，起着储存电能、维持FTU正常运行的作用[1]。FTU采用的VRLA电池组，具有电压稳定和密封性好等优点。在实际生产过程中，若FTU设备的库存时间较长，会造成电池电量亏损、电压下降，进而出现后备电池组过放电到截止电压的情况。如何快速、准确地检测出长期搁置的FTU后备电池组中是否存在失效电池，是研究的重点。目前，国内外对VRLA电池的研究，集中在寿命的预测及日常维护等方面，而电池可用性的快速检测，是困扰设备厂家的一个问题。

本文作者搭建电池组可用性快速检测系统，对组装的电池组进行测试，获得并分析实验数据，得到可靠的结果判定，帮助企业和用户对电池性能进行快速评估和区分。

1 VRLA电池电压检测分析

1.1 VRLA电池工作原理与失效原因

VRLA电池主要由外壳、隔板、电解液槽、槽接点、安全阀、极板和电解液等组成，二氧化铅(PbO2)和铅(Pb)分别作为正、负极活性物质，稀硫酸(H2SO4)作为电解液。

FTU在仓库中长期处于闲置状态，后备电池组端电压下降的主要原因是自放电[2]。在此过程中，会出现正负极材料从极片上脱落、极板被电解液腐蚀和电池壳体渗水等现象，进一步加速电池的放电与老化，甚至可能导致电池组完全损坏。这就需要通过相应方法对电池组的可用性进行检测。

1.2 FTU后备铅酸电池组检测判定

目前对后备电池组可用性的检测，只是对比电池组的端电压与系统设定的电压阈值。若高于阈值，判定电池组可用；反之，则判定电池组失效。这就经常出现完好的电池组因长期闲置而导致电能过少和电压过低，在FTU设备上电时产生错误判断，误报故障，进而将好的电池组误判为失效电池组的问题。在实际使用时，较低的端电压并不意味着该电池组已失效或损坏，部分电池可通过充电再次激活，重新使用。有必要在设备上电时，通过对电池组进行短时间的充放电，采集数据进行分析处理，来对长期未启用或放置过久铅酸电池组的可用性进行快速检测，避免误判。

2 电池可用性快速检测系统

2.1 检测系统方案与策略

实验选取大量同一批次长期闲置(闲置时间16个月)在仓库中的BT-12M7.0AT型FTU后备电池组(泉州产，批号P26M1014S09)，对其中的失效电池单体以及完好的电池单体进行编号分类，并重新组装电池组，其中部分不含失效电池单体，部分含有数量不等的失效电池单体。搭建电池组可用性快速检测系统，对组装的电池组进行测试，分析结果，从而进一步完善检测系统，提高检测的精度与速度。

FTU后备铅酸电池检测系统采用STM32型32位系列微控制器单片机(深圳产)，配合16位高速模数转换器(ADC，深圳产)采集芯片。被测电池的电压最高可达54 V，而ADC模块最高只可处理5 V的电压信号，需进行分压，以实现对电压的实时测量。在电池正、负极两侧并联电路，通过电阻分压，等比例调整，即可获得电池两端的实际电压。

采集过程中，将实时采集的数据同步存入安全数字(SD)卡中，其中安全数字输入输出接口(SDIO)的控制代码可设置为直接存储器访问(DMA)传输模式或轮询模式，实验时装置使用DMA传输模式，提高数据传输效率。

实验数据系统采集过程如图1所示。

图1 电池可用性快速检测系统数据采集图

首先对电池组进行短时充电，利用内部分压电路将分压数据传递给模数转换电路。模拟信号转换为数字信号，一般分为采样、保持、量化和编码等4个步骤。用ADS1115模数转换器(深圳产，16位高精度)采集电压数据，每100 ms采样一次，充电时间为1 min，共计采样600个点，实现电压数据的实时采集和处理。考虑到配电终端设备FTU运行过程中会产生具有高频震荡、周期性等特点的干扰信号，在采集数据的过程中对数据进行实时滤波。将采集的数据生成相应的曲线，利用巴特沃斯低通滤波器对曲线进行处理，使曲线看起来更直观、立体，避免因数据误差产生错误判断。

电池可用性快速检测系统检测策略表如表1所示。

表1 电池可用性快速检测系统检测策略表

2.2 检测系统数据预处理

在实时采集电池端电压数据的过程中，影响数据采样精度的因素有：①互感器转换精度的限制；②内部电磁噪声的影响；③ADC参考电源的电压精度。实验时，通过对数据进行预滤波处理，提高采样数据的准确性，减小信号的波动。鉴于干扰信号具有高频震荡、周期性的特点，选用递推平均滤波对所采集的实时数据进行预滤波处理。

数据处理过程中，取数据队列长度M=12，将连续采样的电压、电流数据依次存入队列中，按照先进先出的原则，更新队列数据，对队列数据求取算数平均值，从而得到滤波后的电池端电压数据，以削弱配电终端设备FTU的高频振荡及周期性干扰对互感器采样的影响。

以电池端电压为例，将连续采样的12组端电压信号存入E[12]数组中，即任意t时刻的电池端电压为：

E[t]=(E[0]+…+E[11])/12

(1)

下一次采样时，E[12]数组整体向左位移一位，即此前的E[0]舍弃，E[1]左移为E[0]，以此类推依次左移，最后一位E[12]存入采样，此时采样的电压值为E[t]。滤波后的电池端电压、电流数据更准确，排除了数据采集过程中可能因噪声而造成的电池端电压的瞬时激变，提高了数据的精度和准确性，也排除了数据采集过程中可能出现的偶然性。

3 数据处理与分析

3.1 巴特沃斯低通滤波器处理实验数据

对含有1只失效电池的FTU后备VRLA电池组进行检测，利用电池检测系统进行短时充电，并采集电压数据，将采集的数据点(电压值)绘制成一条曲线，如图2所示。

图2 电池组端电压数据实时采集图

从图2可知，采集到的数据点有很大的噪声，为了方便处理与分析，需要进行滤波。根据傅里叶变换理论可知，采集到的数字信号会存在噪声干扰，表现为频域中的高次谐波比重增加，致使时域信号的曲线不平滑、有毛刺，高次谐波的比重太大，还会严重干扰原本的时域信号。针对该问题，实验在设计巴特沃斯低通滤波器时，对采集的数据进行降噪处理，且根据原始信号的特性，选择滤波器参数N与Ωc[3]。只要求出了N与Ωc，就可求出滤波器的系统函数Ha(s)。

以软件巴特沃斯低通滤波器为例，图2数据为1 min采集的600个采样点。采样频率为10 Hz，取N为5，得到巴特沃斯低通滤波器为：

(2)

式(2)中：p为归一化参数；Ga(p)为模拟系统的归一化系统函数。

为使滤波后的曲线更加平滑，令截止频率为0.1 Hz，去归一化后，得到巴特沃斯低通滤波器系统函数为：

(3)

式(3)中：s为拉氏变换中的复变量。

为进一步提升数字离散信号的滤波效果，采用双线性变换法对由巴特沃斯滤波得到的归一化函数进行处理。令：

(4)

式(4)中：T为采样周期；z为Z变换的复变量。

令T=2s，代入式(3)，得到Ha(z)。经过巴特沃斯低通滤波器后的信号，如图3所示。

从图3可知，经过滤波后的电池组端电压曲线，基本消除了噪声，整体较为平滑。

图3 巴特沃斯低通滤波器滤波后的电池组电压

之后，分别对不含失效单体、含1只失效单体、含2只失效单体及含3只失效单体的FTU后备VRLA电池组进行短时充电，并获得相应的电池电压曲线，结果如图4所示。

图4 含不同失效单体的FTU后备铅酸电池组的电压

从图4可知，含有失效单体的电池组，在第80个取样点附近发生一个明显的电压跃变，之后，电池端电压会缓慢上升，由于充电时间较短(1 min)，跃变后的端电压变化量较小。不含失效单体的电池组，充电曲线平滑，不会出现端电压跃变的情况，且端电压的变化量也较小。

为进一步验证实验结论，随机选取含有2只失效单体的电池组与不含失效单体的电池组进行对照实验，结果见图5。

图5 含不同失效单体的电池组的电压

从图5可知，含有失效单体的电池组在前100个取样点内有明显的电压跃变，而不含失效单体的电池组，充电电压曲线平滑。对电池组进行短时充电，若在所采集到的前100个点内端电压发生了约4～7 V的跃变，即U100-U0≥4 V(U100为第100个点的端电压，U0为起始端电压)，所得曲线会有一个阶跃函数似的明显跃变，但在跃变后变化平缓。这是由于失效后的电池近似一个大电阻，在充电时，失效电池会迅速达到满电状态，则此时判断该电池组中存在1只失效电池。以此类推，当含2只失效单体时，端电压会有8～14 V的跃变；当含3只失效单体时，端电压会有15～20 V的跃变；若不含失效单体，端电压曲线为一条平滑的曲线，不会跃变。

电池可用性快速检测系统检测结果统计表见表2。

表2 电池可用性快速检测系统检测结果

3.2 小波变换进行结果分析判定

由实验数据处理结果可知，可利用跃变量检测方法，根据端电压曲线的跃变情况判定电池组的失效单体数量。目前跃变量检测的方法有数学求导、奇异值分解(SVD)及小波变换等方法。数学求导的误差较大，检测速度较慢；SVD存在运算量大、计算时间慢等问题。小波变换具有运算速度快，理论基础完善，可检测非平稳信号及更好地观察信号的局部特性等优点，得到广泛的应用[4]。引入小波变换分析数据，并对滤波后的电压跃变量进行检测。

对任意信号f(x)∈L2(R)，小波变换为：

(5)

式(5)中：a、b分别为尺度参数及伸缩参数；x为时间序列；φ(x)为基本小波；wf为连续小波变换或者是小波变换；L2(R)为平方可积空间；φa(x)为db4小波(一种基本小波)。

为检测电池端电压的变化时刻，需要确定端电压信号的跃变点。端电压信号的跃变点即为小波变换的模极大值点，可通过小波分解来确定。假设原始信号θ(x)是低通光滑函数，积分为1，无穷时极限为0，则一阶导数为：

(6)

(7)

(8)

信号f(x)在尺度a上的小波变换为：

wf(a,x)=f(x)×φa(x)

(9)

wf(a，x)就是在尺度a下信号平滑后的一阶导数，wf(a，x)模极大值点对应电池端电压信号的跃变点。

经过小波变换后的检测结果如图6所示。

图6 小波变换跃变量检测结果

从图6可知，可用小波变换在各个尺度上的模极大值点，代表电池端电压信号的跃变点，来获得准确的结果判定，排除偶然性。利用电池端电压幅值跃变量对该组电池中失效单体的数量进行可靠判断，可提高检修的工作效率。

4 结论

在无需停电的状态下，电池可用性快速检测系统可对电池组进行短时充电，实时采集和存储端电压数据，及时捕获电池组的电压跃变。对数据进行滤波处理后，引入小波变换对端电压曲线进行跃变量检测分析，可根据电池组端电压跃变的幅值大小，对电池组中可用电池及故障电池的数量进行分析判断。利用小波变换进行跃变量检测，可提高检测精度和系统工作效率，避免因误判而造成可用电池的浪费。