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        蓄電池剩余容量在線檢測方法的改進

        作者: 時間:2012-04-08 來源:網絡 收藏

        摘要:首先指出了傳統的幾種剩余檢測方法的缺點:局限性大,計算困難,對系統產生的影響大等。接著對內阻法測量剩余的方法進行了分析,并給出了具體的實施方案,討論了該方案的優缺點。最后提出了在高噪聲情況下對剩余方案。實驗結果證明了這種改進方法的有效性。

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/194120.htm

        關鍵詞:蓄電池;剩余容量;;高噪聲

           

        0 引言

        蓄電池剩余容量是用戶最為關心的一個問題,它與整個供電系統的可靠性密切相關。蓄電池剩余容量越高,則系統可靠性越高。因此,如何在既不消耗蓄電池能量,又不影響用電設備正常工作情況下,實時地蓄電池剩余容量,有著重要意義。

        蓄電池是一個復雜的電化學系統,它在不同負載條件或不同環境溫度下運行時,實際可供釋放的剩余容量不同;而且隨著蓄電池使用時間增加,其容量也將下降。通常是根據蓄電池的電解液密度來估算剩余容量的,該方法有很大局限性:在蓄電池使用后期,隨著正負極板的腐蝕、斷筋,難以準確推算出剩余容量;同時,這種方法也難以適應目前廣泛應用的VRLA蓄電池的在線檢測。近些年常用的幾種蓄電池剩余容量檢測方法之中,對在線使用的蓄電池來說,內阻法對系統產生的影響最小,并可以在蓄電池整個使用期內準確測量,因此,內阻法被視為一種比較理想的方法。但在高噪聲情況下卻發現,實際所測得的蓄電池剩余容量精度不盡人意,因此,對高噪聲情況下蓄電池剩余容量在線檢測方勢在必行。

        1 內阻法預測剩余容量的實施方案

        大量研究結果表明,蓄電池內阻與荷電程度之間有較好的相關性。美國GNB公司曾對容量200~1000A·h,電池組電壓18~360V的近500個VRLA蓄電池進行過測試,實驗結果表明,蓄電池內阻與容量的相關性非常好,相關系數可以達到88%。隨著蓄電池充電過程的進行,內阻逐步減小;隨著放電過程的進行,內阻逐步增大。另外,隨著蓄電池老化,其剩余容量隨之下降,內阻也逐漸增大。蓄電池內阻與剩余容量的典型關系曲線如圖1所示。

        圖1 蓄電池內阻與剩余容量的關系曲線

        蓄電池完全充電(充滿)和完全放電(放完)時,其內阻相差2~4倍,變化率遠遠大于蓄電池端電壓變化率(約為30%~40%),因此,通過測量蓄電池內阻可以比較準確地預測其剩余容量。另外,對于在線使用的蓄電池來說,內阻法還有一個突出優點是對系統影響最小,可以在蓄電池整個使用期內準確測量。因此,不難看出內阻法最適合于VRLA蓄電池剩余容量的在線測量。

        內阻法預測剩余容量的具體實施方案是:首先,將蓄電池充滿電(以2V蓄電池為例,充電至2.23V,浮充電流至10mA),然后,以0.1C的放電率使蓄電池放電,記錄下放電過程中內阻與剩余容量的大小。當蓄電池放電完畢(2V蓄電池放電至1.80V)便可獲得完整的放電曲線,即剩余容量與蓄電池內阻之間的對應關系。將此曲線存入蓄電池監控系統的FLASHROM中,在以后測試同型號、同規格的蓄電池時,處理器根據在線測試得到的內阻值,通過查表計算,得出其剩余容量。因此,這一方法的關鍵在于如何在線測得蓄電池內阻。

        蓄電池內阻測量原理如下:在蓄電池兩端施加一恒定交流音頻電流源Is,然后,檢測其端電壓Vo以及IsVo兩者之間的夾角θ。顯然,蓄電池的交流阻抗為Z=Vo/Is,而R=Z×cosθ即為我們所要獲取的蓄電池內阻值。其具體實現方案如圖2所示。

        圖2 內阻法預測剩余電量的實現

        圖中300Hz信號發生電路由14位二進制串行計數/分頻器CD4060以及帶通濾波電路組成,具體電路如圖3所示。

        圖3 300Hz信號發生電路

        2 高噪聲情況下在線測量方

        采用上述方法測量蓄電池剩余容量具有較高精度,離線測量時誤差優于7%。然而在實時的在線測量中,卻發現實際所測得的蓄電池剩余容量精度不盡人意,有時誤差甚至超過10%。是什么原因引起這種誤差呢?為此,我們對蓄電池的幾種工作狀態,即供電正常情況下的浮充狀態,市電故障情況下的放電狀態以及逆變器故障時的狀態分別進行了測試,發現在逆變器故障情況下,可以達到與離線測試時近似的精度。至此,可以斷定精度降低的原因是由逆變器反饋噪聲所引起的,為此,我們嘗試采用低通濾波器(截止頻率為1kHz)的方法來提高測試精度,效果并不理想,可見逆變器的反饋噪聲主要集中于低于1kHz范圍,因此,在硬件上難以實現。

        考慮到事先已經測試得到n個標準內阻值,因此,可以在軟件上采用最小二乘擬合的辦法進行數據修正。所謂最小二乘問題,就是要找出一個待定函數f(x),使得f(x)與標準值y之差的平方和最小,即

        s=[yif(xi)]2 (1)

        f(x)的求解過程如下:首先,假定f(x)為一個n次多項式,即

        f(x)=a0a1x+…+anxn=aixi (2)

        然后取出已經測試得到的n個標準內阻值,設為y1y2,…,yn;從而式(1)可以化簡為


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