[发明专利]测量阀控铅酸蓄电池荷电状态的方法和装置

说明书

技术领域： 本发明涉及用于测试蓄电池或一次电池电学状态的仪器，尤其是涉及测量阀控铅酸蓄电池荷电状态的方法和装置。

背景技术 阀控铅酸(Valve-Regulated Lead-Acid，VRLA)蓄电池的荷电状态(Stateof Charge，SOC)是表征蓄电池充电状态的参数，定义为蓄电池的剩余容量(即电池的当前容量)与其额定容量的百分比。蓄电池用户希望随时了解电池的SOC，以便确定是可以放心使用，还是必须充电或者进行必要的维护操作。

由于SOC是蓄电池的一种内在特性，无法进行直接测量，只能针对诸如端电压、充/放电电流等外部可测参数进行间接测量。VRLA蓄电池SOC的无损检测一直是国、内外的研究热点与难点。

现有技术检测VRLA蓄电池SOC的方法主要有：

(1)放电实验法：将蓄电池从实际负载脱开，在特定温度下以恒定电流对假负载放电至截止电压(单体电压为1.8V)，蓄电池所能放出的电量即为其当前容量，该方法是目前行业内的标准做法。

(2)开路电压法：VRLA蓄电池的开路电压与其SOC之间存在较好的相关性，通过测量电池的开路电压即可实现对其SOC的间接测量。

(3)模糊推理法：根据大量放电实验曲线，再加上技术人员的经验，用模糊逻辑模拟人的推理思维，最终实现对蓄电池SOC的预测。

(4)基于人工神经网络模型的方法：将VRLA蓄电池看作一个“黑箱”，采用神经元技术，用蓄电池在整个生命周期内的各种工况来训练由神经元构成的网络模型，其核心思想是利用神经网络的非线性逼近能力，实现对蓄电池SOC的预测。

(5)安时计量法：在已知蓄电池初始SOC的情况下，对蓄电池的充、放电电流进行积分，计算出当前的SOC。

(6)内阻法。迄今为止，该方法是最受行业瞩目的VRLA蓄电池无损检测技术之一，并于1996年被IEEE接受为推荐性标准。其核心思想是：VRLA蓄电池作为一个动态系统，可以用等效电路模型进行表征，当蓄电池的SOC发生变化时，其等效电路模型的参数亦会相应地发生改变。已有文献研究表明，VRLA蓄电池的SOC与其等效电路模型的欧姆内阻之间存在良好的相关性，通过测量等效电路的欧姆内阻，即可得到蓄电池SOC的变化信息。

上述这些检测方法的主要缺点是：

(1)放电实验法：毋庸置疑，这一方法将耗费大量的人力与能源，而且在放电实验期间，蓄电池起不到其应有的后备电源作用。

(2)开路电压法：虽然开路电压可以比较准确地反映VRLA蓄电池的SOC，但是，即使在脱离充电机与负载以后，发生在电池内部的极化现象也会在数小时内造成其端电压的不断变化。

(3)模糊推理法：模糊逻辑推理在处理定性问题方面有它的独特之处，而其局限性在于很难得到精确的判定，而且不能依靠简单地定义几条模糊规则就可以实现SOC的精确预估，必须使系统具有推理和泛化能力，能够对测量的数据进行知识的归纳和推理。

(4)基于人工神经网络模型的方法：要求有足够多的历史数据，样本选择困难，算法复杂，容易陷入局部极小点，收敛速度较慢；此外，神经网络模型是一个“黑箱”模型，其参数缺乏明确的物理意义，建立的数学模型难以理解。

(5)安时计量法：其缺点是假定蓄电池的充、放电效率均为100％。然而，充电机所输出的电能并非完全被蓄电池接收，所有被充进蓄电池的电能也不能通过放电完全放出；此外，VRLA蓄电池存在不可避免的自放电现象。

(6)内阻法：VRLA蓄电池的欧姆内阻通常在毫欧量级，大容量电池的欧姆内阻更小，其随蓄电池SOC不同而变化的幅度也更小，并且测量夹具与电池极柱之间的接触电阻也在毫欧量级，准确测量该参数的难度大、成本高。