[發(fā)明專利]蓄電池剩余容量的檢測方法和裝置

在審

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• 申請日: 2017-07-20
• 公開（公告）號: CN107290683A
• 公開（公告）日: 2017-10-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 謝宏志;梅宗川;于江;韓順;李寧;閆巨東
• 申請（專利權(quán)）人: 中廣核核電運營有限公司;中國廣核集團有限公司;中國廣核電力股份有限公司
• 主分類號: G01R31/36
• 分類號: G01R31/36
• 代理公司: 廣州華進聯(lián)合專利商標代理有限公司44224
• 代理人: 吳平

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電力信息技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種蓄電池剩余容量的檢測方法和裝置。

背景技術(shù)

蓄電池是一種價格低廉、使用方便、結(jié)構(gòu)簡單的電源設(shè)備，被廣泛地應(yīng)用在電力、通信等各行業(yè)中。蓄電池的穩(wěn)定、可靠工作對整個系統(tǒng)的運行至關(guān)重要。為了充分了解蓄電池的工作狀態(tài)，需要對蓄電池進行剩余容量(SOC，State of Charge，荷電狀態(tài))的檢測，以便采取相應(yīng)的控制措施。

一般蓄電池剩余容量的檢測采用放電試驗法、內(nèi)阻檢測法和開路電壓法等。放電試驗法需要確定蓄電池的初始容量和充放電效率，獲取準確的充放電效率較為困難，內(nèi)阻檢測法和開路電壓法會較大程度受到其他影響因素的影響，因此，利用一般的方法對蓄電池進行使剩余容量檢測的準確性較低。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對傳統(tǒng)的蓄電池剩余容量檢測準確性較低的問題，提供一種蓄電池剩余容量的檢測方法和裝置。

一種蓄電池剩余容量的檢測方法，包括以下步驟：

獲取待測蓄電池的剩余容量的影響因素的測量值和待測蓄電池的電容測量值；

將影響因素的測量值輸入至預置人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型庫，通過預置人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型庫獲得待測蓄電池的多個電容預測值和多個剩余容量預測值，其中，多個電容預測值和多個剩余容量預測值一一對應(yīng)；

根據(jù)預設(shè)權(quán)重系數(shù)對多個電容預測值進行加權(quán)擬合，獲得電容擬合值；

以電容測量值為目標值，通過粒子群算法對電容擬合值進行優(yōu)化，獲得優(yōu)化權(quán)重系數(shù)；

根據(jù)優(yōu)化權(quán)重系數(shù)對多個剩余容量預測值進行加權(quán)擬合，獲得待測蓄電池的剩余容量值。

一種蓄電池剩余容量的檢測裝置，包括直流電源、電流測量裝置、電壓測量裝置、內(nèi)阻儀、交流阻抗測量儀、溫度測量裝置和微處理器；

檢測裝置具備兩個第一接線端子，直流電源和電流測量裝置串聯(lián)后連接在兩個第一接線端子之間，電壓測量裝置、內(nèi)阻儀、交流阻抗測量儀并聯(lián)在兩個第一接線端子之間；兩個第一接線端子用于分別連接待測蓄電池的正負極；

微處理器分別與直流電源、電流測量裝置、電壓測量裝置、內(nèi)阻儀、交流阻抗測量儀、溫度測量裝置連接；

微處理器接收直流電源、電流測量裝置、電壓測量裝置、內(nèi)阻儀、交流阻抗測量儀和溫度測量裝置的測量數(shù)據(jù)，根據(jù)測量數(shù)據(jù)獲取待測蓄電池的剩余容量的影響因素的測量值和待測蓄電池的電容測量值；將影響因素的測量值輸入至預置人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型庫，通過預置人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型庫獲得待測蓄電池的多個電容預測值和多個剩余容量預測值，其中，多個電容預測值和多個剩余容量預測值一一對應(yīng)；根據(jù)預設(shè)權(quán)重系數(shù)對多個電容預測值進行加權(quán)擬合，獲得電容擬合值；以電容測量值為目標值，通過粒子群算法對電容擬合值進行優(yōu)化，獲得優(yōu)化權(quán)重系數(shù)；根據(jù)優(yōu)化權(quán)重系數(shù)對多個剩余容量預測值進行加權(quán)擬合，獲得待測蓄電池的剩余容量值。

根據(jù)上述本發(fā)明的蓄電池剩余容量的檢測方法和裝置，其是獲取待測蓄電池的剩余容量的影響因素的測量值和待測蓄電池的電容測量值，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型庫和剩余容量的影響因素的測量值得到待測蓄電池的多個電容預測值和多個剩余容量預測值，對多個電容預測值進行加權(quán)擬合，以電容測量值為目標值，通過粒子群算法對電容擬合值進行優(yōu)化，獲得優(yōu)化權(quán)重系數(shù)，利用該優(yōu)化權(quán)重系數(shù)對多個剩余容量預測值進行加權(quán)擬合，得到待測蓄電池的剩余容量值。此方案中使用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型庫，可以生成較為準確的多個剩余容量預測值，對同時得到的多個電容預測值進行加權(quán)擬合后，使用粒子群算法獲得優(yōu)化權(quán)重系數(shù)，使多個剩余容量預測值加權(quán)擬合后更加逼近待測蓄電池的實際剩余容量值，進一步提高了剩余容量值的檢測準確性。

附圖說明

圖1是其中一個實施例中蓄電池剩余容量的檢測方法的流程示意圖；

圖2是其中一個實施例中蓄電池剩余容量的檢測裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3是其中一個實施例中蓄電池剩余容量的檢測裝置的部分結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4是其中一個實施例中蓄電池剩余容量的檢測裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖5是其中一個具體實施例中蓄電池剩余容量的檢測裝置的結(jié)構(gòu)框圖；

圖6是其中一個具體實施例中信號處理單元結(jié)構(gòu)示意圖；

圖7是其中一個具體實施例中直流電源回路的示意圖；

圖8是其中一個具體實施例中信號處理單元中微處理器與各部件連接關(guān)系方塊圖；

圖9是其中一個具體實施例中信號處理單元同時測量多個蓄電池的測量端子示意圖；

圖10是其中一個具體實施例中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)簡圖；