蓄电池组远程健康评估系统的研究

发布时间：2023-05-09 21:00

　　阀控式密封铅酸蓄电池在各个领域的供电设备中常用作备用电源,当主供电系统因故障突然中断时,VRLA蓄电池将立刻提供电力补给来维持系统安全稳定运行。因此,VRLA蓄电池的健康状况对保障用电设备的正常运行具有重要意义。在实际使用中,蓄电池的健康状况会受多种复杂因素影响,如若严重老化的蓄电池未被及时发现且仍投入使用,将给用电设备的稳定运行带来潜在隐患,因此亟需一种能对蓄电池健康状况进行实时有效评估的方法。本文提出研制一套蓄电池组远程健康评估系统,能够实现蓄电池工作参数和健康状况的远程集中监测和管理,便于用户尽早找出落后电池,确保供电系统安全稳定的运行。本文首先阐述了VRLA蓄电池的工作原理,研究了蓄电池的关键特性参数和容量影响因子,说明了阀控式铅酸蓄电池健康评估的重要性和必要性,并给出了蓄电池健康评估指标。对比分析了加权安时法评估蓄电池健康状况的计算流程,提出了一种基于BP网络的蓄电池健康状况评估方法,该方法不需要进行长时间的脱机放电操作,且维护人员可通过远程界面进行操作控制,省时省力,操作性强。通过MATLAB仿真实验,校验了网络性能。本系统结构包括蓄电池健康评估装置、OneNET云平台和远...

【文章页数】：99 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究的背景和意义
    1.2 蓄电池健康评估的国内外研究现状
    1.3 蓄电池健康评估的常用方法
    1.4 本文主要工作任务
第2章 VRLA蓄电池的主要电性能参数和评估方法
    2.1 VRLA蓄电池的结构及电化学原理
        2.1.1 蓄电池的组成结构
        2.1.2 蓄电池的电化学原理
    2.2 VRLA蓄电池的电性能参数
        2.2.1 VRLA蓄电池的电压
        2.2.2 VRLA蓄电池的内阻
        2.2.3 VRLA蓄电池的容量
        2.2.4 VRLA蓄电池寿命
    2.3 蓄电池健康状况的指标
        2.3.1 蓄电池的SOC
        2.3.2 蓄电池的SOH
    2.4 蓄电池健康的常见评估方法
        2.4.1 加权安时法
        2.4.2 智能算法对蓄电池健康的评估
    2.5 本章小结
第3章 基于BP网络的蓄电池组健康评估
    3.1 BP神经网络
        3.1.1 BP神经网络理论
        3.1.2 BP神经网络结构
    3.2 基于BP网络的蓄电池SOC预估
        3.2.1 获取试验数据
        3.2.2 数据预处理
        3.2.3 BP神经网络构建
        3.2.4 BP网络训练函数的选取
        3.2.5 BP网络仿真结果分析
    3.3 基于温度的SOC值修正
    3.4 蓄电池组的健康评估
    3.5 基于BP网络的蓄电池健康评估在系统中的应用
    3.6 本章小结
第4章 蓄电池组远程健康评估系统的硬件设计
    4.1 系统的总体结构
    4.2 蓄电池健康评估装置的硬件设计
    4.3 主控制器单元
    4.4 可控放电单元
        4.4.1 IGBT驱动电路
        4.4.2 PWM发生电路
    4.5 数据采集单元
        4.5.1 电压采集
        4.5.2 电流采集
        4.5.3 温度采集
    4.6 人机交互单元
        4.6.1 LCD显示模块
        4.6.2 报警单元
        4.6.3 按键电路
    4.7 GPRS无线通信模块
    4.8 本章小结
第5章 蓄电池组远程健康评估系统的软件设计
    5.1 系统软件结构及初始化
    5.2 健康评估功能程序
    5.3 蓄电池工作参数采集
    5.4 本地人机交互
    5.5 数据通讯
        5.5.1 云端串口通讯
        5.5.2 PC端串口通讯
    5.6 Android移动终端设计
        5.6.1 Android的开发环境搭建
        5.6.2 Android移动终端的开发
        5.6.3 Android的移动终端与OneNET信息交互
    5.7 系统搭建
    5.8 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
攻读硕士期间已发表的论文
致谢



本文编号：3812361