摘要：本文提出了一种浅放电预测蓄电池容量方法。用此方法，通过3小时放电电压数据，预测了11855节电池的容量，再将预测容量与实际放电容量进行比对分析，结果表明3小时容量预测正确率达98.81%。最后提出了容量预测改进方向。该方法对减少蓄电池维护工作量，及时发现落后电池具有很好的现实意义。
关键词：蓄电池，浅放电，容量预测，方法
Abstract: This paper presents a method for predicting battery capacity in shallow discharge. Using this method, the capacity of the 11855-cell battery was predicted by the 3-hour discharge voltage data, and the predicted capacity was compared with the actual discharge capacity. The results showed that the 3-hour capacity prediction accuracy rate was 98.81%. Finally, the improvement direction of capacity prediction is proposed. This method has a good practical significance for reducing the maintenance workload of the battery and finding the backward battery in time.
Keywords: Battery, shallow discharging, capacity prediction, method
引言
电力通讯等行业均采用蓄电池组作为后备电源，以提高有关设备工作电源的供电可靠性。但在长时间运行当中，蓄电池的性能将不断下降，可放电容量不断减少，甚至失去容量，而不能起到后备电源的作用，给电网安全运行带来极大的隐患。如2013年4月26日，贵州某220kV变电站，由于个别蓄电池开路故障（即蓄电池容量下降为0），使保护控制设备不能正确动作，电网故障扩大，最终导致大面积停电事故。为确保蓄电池组在事故条件下具有足够的放电容量，国内外开展了大量的研究工作，但效果都不佳[1-6]。本文通过对蓄电池进行3h浅放电，利用单体电池电压随放电时间的变化趋势，预测蓄电池可放出容量，可及时发现容量不足的电池，对电网安全运行具有重要意义。
1放电电压变化
1.1东莞站的STATCOM挂网情况
铅酸蓄电池以恒定电流放电，其端电压随放电时间的变化趋势如图1所示。在放电初期（放电开始-T1），端电压下降极快如图中A-B段；放电中期（T1-T2），端电压下降较为平缓如图中B-C段；放电末期（T2-T3），端电压也快速下降达到放电截止电压，如图中C-D段。
◆
图1 电池端电压与放电时间的关系
Fig.1 Relationship between battery terminal voltage and discharge time
以2V铅酸蓄电池为例，在浮充电状态下开始恒流（0.1C电流）放电，图1中A、B、C、D各点时间与电压值大致如表1所示。实际核容放电过程中，如果是在线放电，蓄电池处于浮充电状态，V0大约为2.25V，否则V0与蓄电池脱离浮充电的时间有关。
蓄电池的容量主要取决于图1中B-C段的放电时间，而B-C段电池端电压的下降受以下两方面的影响：
（1）电解液中硫酸的浓度随放电时间不断降低，从而使蓄电池的电动势（E）随放电时间不断降低；
（2）极板中活性物质（铅/二氧化铅）随放电时间不断转化为硫酸铅、电解液中硫酸的浓度随放电时间不断降低，从而使离子移动阻力随放电时间不断增加，即蓄电池内阻（R）随放电时间不断增加。
表1 图1中各点放电时间与端电压数据
Table 1 Terminal voltage vs discharge time in Figure 1
众所周知，放电过程中，蓄电池端电压V=E-I*R。从上面的分析得知，蓄电池的电动势E随放电时间下降，内阻R则随放电时间而增加，因此，当放电电流I保持恒定的条件下，蓄电池端电压随放电时间呈现加速下降，而不是随放电时间线性下降，实际情况也是如此。
2预测方法
对超过2万节电池放电电压随放电时间的变化曲线分析，阀控铅酸蓄电池恒流放电过程中，端电压随时间的变化趋势采用时间的二次函数进行拟合，拟合函数的计算值与实际放电电压最为吻合，如公式（1）所示。
（1）
从图1中不难发现，T1-T2放电时间段，蓄电池端电压随放电时间的变化趋势（图1中BC段）平滑，没有明显的转折点，而蓄电池的容量又主要由T1-T2放电时间所决定，这一特征为浅放电预测蓄电池容量提供了依据。
所谓浅放电预测蓄电池容量，是对蓄电池进行30-50%额定容量放电，如图1中放电至E点。再利用B-E段蓄电池端电压值进行二次函数拟合，求出公式（1）中有关参数a、b、c具体数值。
以10h放电率为例，放电截止电压为1.8V，将1.8V代入公式（1），即可计算出蓄电池可放电时间，进而可预测蓄电池可放电容量。显然，由于蓄电池在放电末段（图1中C-D段），电压下降速度要快于主放电段（图1中B-C段），因此，上述预测的容量将大于实际容量，需要进行校正。
3参数计算
3.1近区单相故障
公式（1）中，a、b、c三个常数决定了电池端电压随放电时间的变化趋势，要预测蓄电池的可放电时间（放电容量），必须先计算出a、b、c三个常数。
通过对蓄电池进行浅放电，获取对应放电时间的蓄电池端电压，如表2所示。
表2 蓄电池放电时间与端电压
Table 2 Terminal voltage vs discharge time
将表2中的数据代入二次拟合函数计算公式（2）-（4），当n≥3时，可求出公式（1）中a、b、c三个常数。
（2）
（3）
（4）
4容量预测结果分析
4.1数据来源
从国内发供电企业收集了300多组蓄电池组核容放电数据，基本情况如下：蓄电池组运行时间3-10年、标称电压110/220V；单体电池额定容量200-1000Ah、额定电压2V。对每组电池核容放电数据进行整理，如表3所示。
采用前3小时放电测量的单体电池电压，即对应放电时间60、120、180Min三个电压值，通过公式（2）、（3）、（4）求取公式（1）中a、b、c三个常数，得到该电池放电电压与放电时间的二次拟合函数公式（1）。再将2V铅酸蓄电池0.1C电流放电截止电压1.8V代入公式（1），即可求出该电池以0.1C恒流的持续放电时间T（Min）。以0.1C电流放电，放出额定容量的放电时间为600Min，因此，电池的预测容量与额定容量之比（%）=T/6。
4.2性能判断原则
浮充用蓄电池组定期（1次/1-2年）核容放电，判断电池容量是否合格的标准为能否放出80%额定容量。即当电池放出容量≥80%额定容量时，该电池容量满足运行要求，否则该电池容量不合格。
目前有关规程要求放电电流的误差≤1%，即由放电电流误差造成的放电容量测量误差为±1%。而放电设备对单体电池电压测量误差（一般在±10-30mV），造成的放电容量测量误差约为2~5%。显然，上述原则不太合理。
为解决上述问题，本文将将判断标准由80%额定容量一个点变为一个区间即75-85%额定容量。如表4所示，将电池容量分为3个区域。单体电池容量＜75%额定容量判断为不合格，＞85%额定容量判断为；75%~85%额定容量判断为合格但须关注。
4.3结果分析
采用上述容量预测方法，分析了11855节电池核容放电数据，对比预测容量与实际放出的容量，按表4容量区间进行统计，结果如表5所示。
可以看出，11855节电池容量预测总正确率为98.81，不正确率为1.19%。预测容量不准确的电池，有以下4种情况。
（1）预测为不合格（＜75%），实际为合格但须关注（75%~85%），占比0.12%。
（2）预测为合格但须关注（75%~85%），实际为不合格（＜75%），占比0.06%。
（3）预测为合格但须关注（75%~85%），实际为合格（＞85%），占比0.35%。
（4）预测为合格（＞85%），实际为合格但须关注（75%~85%），占比0.67%。
表3 核容放电数据
Table 3 Discharge data while verifingbattery capacity
表4 容量分区与性能判断
Table 4 Capacity partitioning and performance judgment
表5 预测容量与实测容量对比
Table 5 Comparison of predicted capacity and measured capacity
5改进方向
上述浅放电容量预测方法正确率虽然高达98.81%，但未能达到100%；特别是“容量预测为合格但须关注（75%~85%）”，但实际测量容量“为不合格（＜75%）” ，尽管只占0.06%，实际应用中却是不能接受的。为进一步提高预测准确率，并避免容量不合格电池被误判为合格电池，应从以下几方面进行改进。
（1）提高单体电池端电压测量精度，并显示小数点后3位，如2.055V，而不是显示2.06V；
（2）统一测量位置，最好是测量单体电池正负极柱间的电压，以免连接条的不一致造成端电压测量误差；还应减少接触电阻的影响；
（3）研究放电电压波动原因。有少量电池端电压不是随放电时间一直下降，而是偶尔出现升高的现象；
（4）结合单体电池历史放电电压曲线的变化，对容量预测结果进行修正；
（5）在两次浅放电之间，依据内阻等参数的变化，对蓄电池容量变化趋势进行补充判断，弥补容量预测的不足。
参考文献
[1]变电站蓄电池失效分析及对策措施[J]. 陈冬,谭建国,王丽.供用电. 2016(03).
[2]由一起变电站直流电源事件引发的蓄电池内阻探讨[J]. 赵宝良,姜晓飞.供用电. 2015(02).
[3]110kV变电站直流系统锂电池容量计算[J]. 钟国彬,苏伟,魏增福,刘辉,张言权.广东电力. 2014(07).
[4]变电站阀控式铅酸蓄电池3h率放电核容方法研究[J]. 童杭伟,李民,莫雪梅.电力安全技术. 2014(02).
[5]110kV变电站直流系统的配置[J]. 劳晓. 通信电源技术. 2009(S1).
[6]蓄电池容量在线检测研究[J]. 刘险峰,倪洪权,张旭,范学智,范红亮,张涵.通信电源技术. 2009(03).
作者简介
邱育义（1972-），男，广东梅县，工程师，本科，主要从事变电站继保自动化专业方向。
苏华锋（1983-），男，广东茂名，高级工程师，博士，目前主要从事电力系统稳定控制，继电保护方面的研究工作。
徐玉凤（1965-），男，湖南益阳，高级工程师，硕士，目前主要从事电力系统稳定方向研究。
基金项目
中国南方电网公司科技项目“蓄电池多变量全状态监测及核容优化策略的研究与应用”。
（项目编号：031900KK52160046）。
Foundation item：Supported by the Technical Projects of China Southern Power Grid“Full state multivariate monitoring of Battery,Discharging strategy of Battery”(No.031900KK52160046)。
论文作者:邱育义1,苏华锋1,徐玉凤2
论文发表刊物:《电力设备》2019年第14期
论文发表时间:2019/11/12
标签：容量论文; 蓄电池论文; 端电压论文; 时间论文; 电压论文; 电池论文; 变电站论文; 《电力设备》2019年第14期论文;