黎劍波，伍銀波

（1.中國(guó)南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司超高壓輸電公司廣州局，廣州 510663；2.廣東技術(shù)師范大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，廣州 510665）

0 引言

閥控式鉛酸蓄電池（valve-regulated lead-acid battery，VRLA）在站用蓄電池中占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。截至2020 年年底，廣州局（不含海口分局）運(yùn)維8個(gè)換流站、1個(gè)變電站，總計(jì)達(dá)到106組，其中運(yùn)行年限5 年以上的蓄電池組為26 組，占全部蓄電池組的25%。根據(jù)廣州局歷史運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)，運(yùn)行時(shí)間達(dá)到5 年以上的蓄電池組出現(xiàn)容量問題的概率非常大［1］。廣州局運(yùn)維的電池組類型均采用VRLA，其設(shè)計(jì)壽命均大于10 年。相關(guān)研究表明蓄電池故障次數(shù)占站用直流電源系統(tǒng)故障一半以上［2］，而站用直流電源系統(tǒng)故障往往會(huì)引起嚴(yán)重的后果，因此對(duì)蓄電池進(jìn)行健康管理和故障預(yù)測(cè)就顯得異常重要。

1 VRLA失效分析

依據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，廣州局蓄電池提前失效比例較高，而影響蓄電池壽命的因素是復(fù)雜多樣的，其中蓄電池的維護(hù)策略對(duì)蓄電池壽命有很大影響。通過合理的充放電管理策略、定期巡檢及數(shù)據(jù)分析等手段，均能有效提高蓄電池使用壽命。

相關(guān)研究表明蓄電池的失效模式主要有正極活性物質(zhì)脫落、正板柵腐蝕、負(fù)極不可逆硫酸鹽化、負(fù)極匯流排腐蝕、電解液干涸、電池漏液、熱失控、短路、析氫等失效模式［3-5］，而正極活性物質(zhì)脫落、正板柵腐蝕和熱失控是引起電池進(jìn)一步失效劣化的主要元兇。這些失效模式，通過對(duì)蓄電池容量、開路電壓、浮充電壓、內(nèi)阻、溫度等參數(shù)的檢測(cè)和外觀檢查能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)并排除。隨著投運(yùn)電池組的增多，人工運(yùn)維需要耗費(fèi)巨大的人力物力，在線實(shí)時(shí)檢測(cè)和分析技術(shù)將成為未來蓄電池養(yǎng)護(hù)的主要手段。

2 VRLA健康管理

2.1 檢修規(guī)程

廣州局對(duì)蓄電池的運(yùn)維主要是依據(jù)南方電網(wǎng)《電力設(shè)備檢修試驗(yàn)規(guī)程》［6］的規(guī)定進(jìn)行，檢修項(xiàng)目包括外觀檢查、內(nèi)阻檢查、蓄電池容量檢查、單節(jié)蓄電池活化、更換單節(jié)蓄電池、整組蓄電池修復(fù)等13個(gè)項(xiàng)目。其中容量檢查采取周期性核對(duì)性充放電的方式進(jìn)行檢驗(yàn)，電池組新投運(yùn)時(shí)，應(yīng)開展核對(duì)性充放電試驗(yàn)，10 h 率容量在第一次循環(huán)時(shí)應(yīng)不低于0.95C10，在第3 次循環(huán)內(nèi)應(yīng)達(dá)到C10，且不大于1.15C10。投運(yùn)4 年內(nèi)每2 年一次，投運(yùn)4 年以上每年一次，要求采用I10電流進(jìn)行恒定電流放電，蓄電池容量應(yīng)為標(biāo)稱容量的80%及以上。

在現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)實(shí)踐中，為了作業(yè)人員進(jìn)行直觀判斷，以第8 小時(shí)I10恒流放電的電壓作為判別依據(jù)。若該電壓值低于1.8 V，則認(rèn)為該節(jié)電池容量不足。針對(duì)容量不足的電池，應(yīng)對(duì)單只電池采取活化措施，電池活化成功并投運(yùn)3 個(gè)月后，再次對(duì)蓄電池進(jìn)行核對(duì)性充放電試驗(yàn)，如若不滿足要求，則視為該單只電池已故障，采取更換故障蓄電池。更換后蓄電池組仍達(dá)不到額定容量的80%時(shí)，應(yīng)更換整組蓄電池。

2.1 基于核容數(shù)據(jù)的健康評(píng)估

依據(jù)現(xiàn)有作業(yè)規(guī)程，蓄電池定檢項(xiàng)目能夠完整記錄電池組的內(nèi)阻數(shù)據(jù)、環(huán)境溫度數(shù)據(jù)、放電電流數(shù)據(jù)和放電電壓數(shù)據(jù)。實(shí)踐表明蓄電池提前失效很大一部分原因是和不當(dāng)?shù)某浞烹姽芾聿呗杂嘘P(guān)，研究浮充時(shí)電池內(nèi)阻及均值、核容時(shí)電壓下降率等參數(shù)與電池組SOH（state of health）的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)浮充時(shí)鉛酸電池內(nèi)阻均值以及核容時(shí)單體電池電壓下降率與電池SOH 表現(xiàn)出極大的相關(guān)性［7］。文獻(xiàn)［8］采用灰色模型預(yù)測(cè)蓄電池的充放電電壓，并根據(jù)預(yù)測(cè)的電壓控制蓄電池的充放電時(shí)間，結(jié)果表明應(yīng)用灰色系統(tǒng)對(duì)蓄電池健康管理能有效防止過充電和過放電現(xiàn)象發(fā)生。

為了更好利用核容數(shù)據(jù)分析蓄電池的健康度，本文在文獻(xiàn)［7］隱患指數(shù)的基礎(chǔ)上提出隱患系數(shù)，同時(shí)結(jié)合灰色模型，提出了一種融合的蓄電池監(jiān)控評(píng)估方法。其中隱患系數(shù)定義為單節(jié)電池在核容2～7 h 時(shí)間段內(nèi)電壓下降率序列值平均值和整組電壓下降率序列均值的相對(duì)誤差，其中電壓下降率為放電電壓分段斜率值。如果遇到損壞電池，無法獲得該節(jié)電壓，則用0 V代替。

灰色系統(tǒng)論將信息部分明確、部分不明確的系統(tǒng)定義為灰色系統(tǒng),灰色預(yù)測(cè)是應(yīng)用灰色模型GM（grey model）對(duì)灰色系統(tǒng)進(jìn)行分析、建模、求解、預(yù)測(cè)的過程?；疑到y(tǒng)對(duì)小樣本數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)有很好的效果，常用的模型有GM（1，1）、GM（2，1）、GM（1，n）和Verhulst 等模型。模型精度評(píng)價(jià)采用殘差校驗(yàn)和后驗(yàn)差校驗(yàn)相結(jié)合的方式，殘差校驗(yàn)的指標(biāo)為相對(duì)誤差百分比，一般要求小于20%，后驗(yàn)差校驗(yàn)的具體指標(biāo)和精度等級(jí)如表1 所示。由于VRLA 核容充放電時(shí)，電壓變換具有明顯的規(guī)律性，并且樣本數(shù)量小，因此可以使用灰色預(yù)測(cè)模型，本文重點(diǎn)研究帶殘差修正的GM（1，1）模型。

表1 灰色模型精度評(píng)價(jià)

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 GM（1,1）預(yù)測(cè)

為了驗(yàn)證本文方法的有效性，利用Matlab2021a 軟件設(shè)計(jì)了一款灰色預(yù)測(cè)軟件。預(yù)測(cè)時(shí)只需要按照模板格式導(dǎo)入數(shù)據(jù)文件，即可觀察內(nèi)阻曲線、電壓波動(dòng)、放電電壓等數(shù)據(jù)?？砂磫喂?jié)進(jìn)行灰色預(yù)測(cè)，也可按組進(jìn)行批量分析。軟件展示放電電壓效果如圖1 所示，用戶可任選9 節(jié)電池進(jìn)行電壓對(duì)比分析。

圖1 放電電壓曲線對(duì)比

軟件支持建?？尚行苑治龊蜌埐钚拚J(rèn)此2項(xiàng)功能均為開啟狀態(tài)。用戶導(dǎo)入數(shù)據(jù)文件后，軟件自動(dòng)識(shí)別電池組節(jié)數(shù)和放電數(shù)據(jù)。軟件支持整組分析和單節(jié)電池預(yù)測(cè)，圖2 是某站#3 繼保室蓄電池組2 第22 節(jié)電壓預(yù)測(cè)效果，由于該組放電時(shí)有較多單節(jié)不合格，因此放電至第5 小時(shí)終止了實(shí)驗(yàn)。而采用GM（1，1）模型可以預(yù)測(cè)后續(xù)數(shù)據(jù)，作為一種缺失數(shù)據(jù)的彌補(bǔ)手段。

圖2 GM（1，1）電壓預(yù)測(cè)效果

利用該軟件對(duì)南方電網(wǎng)超高壓輸電公司廣州局某800 kV換流站的5組蓄電池?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行了分析，其中電池組電壓為220 V，單節(jié)電壓2 V，每組104 節(jié)，電池額定容量分別為200 Ah 和500 Ah。累計(jì)收集有效放電電壓數(shù)據(jù)1040 條，GM（1，1）模型測(cè)試結(jié)果如表2所示。

表2 灰色模型預(yù)測(cè)結(jié)果

狀態(tài)正常電池組，平均后驗(yàn)差比低于0.2，小誤差概率均達(dá)到1。1#繼保室電池組1電池組有故障的3 節(jié)預(yù)測(cè)精度為2 級(jí)，良好的精度均為1 級(jí)。其他組中預(yù)測(cè)精度低的電池均是電壓有異常的，偏高或者排低都有，而僅有2 條故障電池放電記錄未被檢出。

3.2 隱患系數(shù)分析

電池組核容放電電壓通常1 小時(shí)記錄1 次，因此數(shù)據(jù)等間隔數(shù)據(jù)。在計(jì)算下降率時(shí)，可以直接用每段的斜率來作為下降率，則每節(jié)電池計(jì)算出一個(gè)下降率序列，求取序列平均值作為該節(jié)電池的下降率。然后求取整組電池下降率均值，計(jì)算每組下降率與均值的相對(duì)誤差即為隱患系數(shù)。用同樣的電壓放電數(shù)據(jù)，隱患系數(shù)分析結(jié)果如表3 所示。對(duì)于核容未發(fā)現(xiàn)問題的電池組，隱患系數(shù)越大說明該節(jié)電池出故障的概率越高。

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來自5 組蓄電池的2 次核容放電數(shù)據(jù)，其中有故障記錄有4 組。由表3 可以看出，隱患系數(shù)高的電池故障的概率非常高。1#繼保室電池組1 在2019～2020 年隱患系數(shù)前10 的編號(hào)，覆蓋了2020 年故障編號(hào)的60%；1#繼保室電池組2 在2019～2020 年隱患系數(shù)前10 的編號(hào)，覆蓋了2020 年故障編號(hào)的87.5%；2#繼保室電池組1 在2019～2020 年隱患系數(shù)前10 的編號(hào)，覆蓋了2020 年故障編號(hào)的57%；3#繼保室電池組2 在2019～2020 年隱患系數(shù)前10 的編號(hào)，覆蓋了2020 年故障編號(hào)的100%。電池組的壽命由組內(nèi)狀態(tài)最差的單節(jié)決定，由表3可見隱患系數(shù)排前2的單節(jié)，出現(xiàn)在故障之列比例達(dá)到100%。

表3 隱患系數(shù)分析結(jié)果

3.3 應(yīng)用案例

軟件能夠直觀展示灰色模型預(yù)測(cè)指標(biāo)和隱患系數(shù)曲線，圖3 是3#繼保室電池組2 號(hào)電池組2019 年放電曲線分析結(jié)果。該組電池于2012 年11 月1 日投入使用，2019 年核容時(shí)未發(fā)現(xiàn)異常。在2020 年核容時(shí)，放電4 小時(shí)，#44、#64 節(jié)低于1.8V，放電4小時(shí)25分，#24、#50低于1.8 V，放電4小時(shí)30分，#41低于1.8 V，放電4小時(shí)50分，#19、#43 節(jié)低于1.8 V，#18 節(jié)1.865 V。圖3 標(biāo)注出了8 個(gè)隱患系數(shù)按降序排列的值及編號(hào)，觀察發(fā)現(xiàn)他們分別是44、64、24、41、18、19、43 和65號(hào)，與2020年核容時(shí)的故障電池編號(hào)吻合度達(dá)到87.5%，僅50 號(hào)電池的隱患系數(shù)不太突出（實(shí)際排序在整組的前13.46%）。

圖3 整組分析結(jié)果對(duì)比

整組分析的結(jié)果包括灰色預(yù)測(cè)的殘差序列平均相對(duì)誤差、后驗(yàn)差比、小誤差概率、精度等級(jí)以及隱患系數(shù)，其中小誤差概率越接近1 越好，其他指標(biāo)都是越小越好。軟件最終會(huì)把原始數(shù)據(jù)和分析指標(biāo)合并成一個(gè)Excel 文件，以便后續(xù)使用。

4 結(jié)語(yǔ)

本文給出了一種綜合考慮隱患系數(shù)和灰色模型預(yù)測(cè)指標(biāo)的VRLA 電池健康狀況分析方法，詳細(xì)說明了該方法的原理及特點(diǎn)。通過Matlab2021a軟件實(shí)現(xiàn)該分析方法，經(jīng)過對(duì)1040條放電電壓數(shù)據(jù)的測(cè)試和驗(yàn)證，結(jié)果表明綜合使用灰色預(yù)測(cè)指標(biāo)和隱患次數(shù)，能夠有效發(fā)現(xiàn)故障電池，準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上。