基于低功耗廣域網技術的電力直流設備蓄電池綜合監測系統研究

劉偉 凌佳凱 馬駿 陳凱

摘要：電力直流設備蓄電池是配電站房、環網柜等站用電源中直流供電系統的重要組成部分，為了實時準確獲取蓄電池的運行狀態，提出了一種基于低功耗廣域網技術的電力直流設備蓄電池綜合監測系統。首先，通過部署在直流設備蓄電池旁邊的綜合監測傳感器，實時采集整組電池的組電壓、充放電電流和電池陰極溫度，并通過低功耗廣域（LPWAN）通信網絡，將數據傳輸到通信基站;其次，通信基站通過以太網或專網、公網4G通信技術，將數據傳輸到電力直流設備蓄電池信息綜合管理平臺，并運用“基于天牛須算法優化的BP神經網絡算法（BAS-BP）”在線分析評估蓄電池的健康程度（SOH）;最后，通過實際數據表明該系統能夠快捷有效地檢測早期失效電池并預測蓄電池性能變化趨勢，為蓄電池的穩定安全運行護航，保證有效可靠供電。

關鍵詞：蓄電池監測;健康程度;低功耗廣域網技術;BP神經網絡算法

0? ? 引言

直流電源系統是配電站房的重要組成部分，主要負責為電力系統中二次系統負載提供安全穩定可靠的電力保障，確保配電站房、配網環網柜等控制、保護、通信設備正常運行[1]。直流電源系統主要由蓄電池和直流裝置兩部分組成，一般情況下，站用交流電經整流裝置直接為直流電源系統供電;當電力系統發生狀況時，交流電無法供電，則需通過蓄電池組實現系統供電[2]，保證電力系統的二次系統負載不間斷供電。

近年來，隨著電網規模和電能需求的擴大，電力系統的運行要求不斷提高，在配網環網柜、開閉所和配電房等電力直流設備應用場合，必須保證不間斷供電，因此蓄電池的穩定性和在放電過程中能提供給負載的實際容量對確保電力設備的安全運行具有十分重要的意義。在實際應用中，蓄電池健康度SOH是一個非常重要的指標。目前蓄電池健康狀態的檢測方法主要有放電實驗法、電壓陡降法和電阻折算法等。

文獻[3]通過分析機理指出SEI膜和蓄電池的退化有很強的關聯;文獻[4]將多項式回歸模型和經驗指數模型相融合實現蓄電池容量退化趨勢的跟蹤;文獻[5]運用三參數指數退化模型描述鋰電池容量的變化趨勢;文獻[6]考慮微電網蓄電池退化過程中非線性和波動性的特征，提出采用基于神經算法優化的BP神經網絡對蓄電池的SOH進行評估;文獻[7]分析鋰離子電池的基本特性，利用卡爾曼濾波算法對鋰電池的剩余容量SOC進行預測;文獻[8]提出了站內蓄電池實時監測系統，實現對蓄電池組的科學管理。上述研究均圍繞算法模型進行改進，缺乏對終端數據采集與傳輸技術的研究與改進。

鑒于此，本文提出了基于低功耗廣域網技術的電力直流設備蓄電池綜合監測系統，使用直流設備蓄電池的綜合監測傳感器，實時采集整組電池的組電壓、充放電電流和電池陰極溫度，并通過低功耗廣域通信網絡，將數據傳輸到通信基站;通信基站通過以太網或4G連接公網，將數據傳輸到信息綜合管理平臺，利用算法模型在線分析評估蓄電池的健康程度，便于運維人員及時了解蓄電池運行狀態，提高運維效率。

1? ? 低功耗廣域網技術

低功耗廣域網技術（Low-Power Wide-Area Network，LPWAN）興起是為了應對物聯網的快速發展對無線通信技術的更高要求。不同于傳統的寬帶通信系統，低功耗廣域網技術具有低功耗、低成本、大連接、廣覆蓋的特點，同時支持大規模組網，在測距和定位等方面性能十分突出[9]。當前，低功耗廣域網無線通信技術主要包括NB-IOT（Narrow-band Internet of Things，窄帶物聯網）、LoRaWAN（Long Range Wide-Area Network，超遠距離廣域網）、Sigfox、Weightless等。

LoRa具有超長距、低功耗的數據傳輸特性，能夠較好地應用于配用電通信網[10]。LoRaWAN協議架構如圖1所示。其中，LoRa技術在物理層使用線性調頻擴頻，不僅提高了接收機的靈敏度，在一定程度上也降低了能耗，同時上下行同頻半雙工通信，單芯片系統寬帶為2 Mbit/s，由8個125 kbit/s的信道組成，每個信道可以靈活使用擴頻因子SF7-12的6種擴頻方式。

當終端進行數據傳輸時，可以通過隨機接入的8個信道避免干擾。終端和網關節點根據距離、信號強度和消息發送時間等依據確定通信使用的擴頻因子SF，實現通信速率的靈活轉變。為實現不同應用場景的需求，協議還定義了A、B、C三類設備，使其應用范圍更廣。

2? ? 綜合監測系統設計

2.1? ? 系統總體結構

綜合監測系統是通過低功耗廣域網絡，將測量得到的電池內外參數（包括電池的電壓、充放電電流、充電狀態、陰極溫度等）傳輸至綜合管理平臺，并結合相應的評估模型算法來分析電池的內阻、SOH信息等，通過搭建鋰電池健康狀態模型在線實時檢測電池的健康狀態，以便及時發現失效電池，實現蓄電池組的有效管理。

本系統包括綜合監測管理平臺、通信基站和部署于電力直流設備蓄電池旁邊的電池監測終端，系統組成結構如圖2所示。

部署在電力直流設備蓄電池旁邊的綜合監測傳感器是電池監測終端的關鍵組成部分。作為嵌入式硬件設備，綜合監測傳感器具有可適配的通信接口，能夠方便地實現通信基站的接入。

通信基站采用低功耗長距離（LPWA）網絡技術，通過采用無線單跳星型網絡與電池監測終端進行通信，提高網絡傳輸可靠性，同時通過光纖/以太網/3G/4G與管理平臺進行通信，便于后臺實現電池狀態實時管理和命令發布。基站與電池監測終端之間采用傳感網絡協議，通信安全可靠，系統擴展性強，后期無需通信費用，運維成本低。

綜合監測管理平臺由應用軟件、平臺管理服務器等組成，平臺管理服務器包含用戶服務器、網絡服務器、應用服務器等服務器，系統應用軟件具有信號監測和分析、報告等功能。同時本管理平臺還具有監控蓄電池充放電狀態、蓄電池組充放電狀態，測量參數趨勢分析，提供圖表報告和事件報警等功能。

2.2? ? 綜合監測傳感終端

現有的電力直流設備蓄電池監測終端在數據采集上存在采集頻度低、保存時間短、數據分析能力差等缺點。鑒于此，從實際需求出發，設計了一套適用于電力直流設備蓄電池綜合監測的傳感終端。

如圖3所示，裝置使用標配的2（或4）*6pin線束可靠連接于2節或4節電池上，并通過ZigBee/LoRa/RS485總線等多種通信方式接入通信基站。裝置可實時對充放電電流、電池組電壓等參數進行監測來判斷蓄電池的當前狀態。傳感器采用電源隔離電流環通信技術，安全穩定;通過外接開口霍爾傳感器，可測量不同范圍的充放電電流;通過內阻和健康度在線監測，可快速定位出告警或故障的蓄電池組。

本系統的終端傳感器采用無線通信方式，設備可靈活更換、增加，有效降低了運維成本。

2.3? ? 綜合監測服務云平臺

如圖4所示，綜合監測服務云平臺可分為數據層、應用服務層以及展示層，具有多層結構特征。

平臺通過應用服務層實現信號的監測和分析，并為用戶提供蓄電池充放電狀態、蓄電池組充放電狀態、測量參數趨勢分析等功能。

針對不同的應用場景開發了多種應用軟件，包括客戶端、Web、App和大屏幕等。

3? ? 蓄電池健康狀態評估及實驗分析

3.1? ? SOH評估

SOH表示電池當前容量與額定容量的比值，用以反映電池當前的使用情況。作為直流供電系統的重要組成部分，蓄電池的健康狀態評估意義重大。然而，僅僅通過某個參數來判定電池的使用情況會存在較大偏差，不能準確評估電池的健康狀態。

SOH有兩種估算方法：基于模型的預測方案和基于數據的驅動精靈方案。前者適用于具有確定的狀態方程的研究，運用較為復雜。考慮到蓄電池的性能受到多種因素的影響，無法通過觀測到的數據直接判斷蓄電池的健康狀態，本文擬采用基于天牛須搜索算法優化的BP神經網絡對蓄電池的SOH進行評估，通過BAS優化BP神經網絡的初始權值和閾值，以達到全局最優，同時提高收斂速度。

3.2? ? 樣本采集及分析

以無錫某配電站房為例，通過部署在電力直流設備蓄電池旁邊的綜合監測傳感器，實時采集整組電池的組電壓、充放電電流和電池陰極溫度，并通過計算得到電池的SOH，按SOH的大小將蓄電池劃分為4個等級：良好、一般、危險、更換。部分樣本數據如表1所示。

由測試結果分析得出，蓄電池SOH評估值與實際值基本吻合，相對誤差不超過5%，評估性能較好。經過軟件的分析，綜合監測管理平臺通過后臺向管理者發出警告，從而完成電力直流設備蓄電池的綜合檢測。

4? ? 結語

本文對蓄電池綜合監測系統進行研究，通過低功耗廣域網技術實現整組電池的組電壓、充放電電流和電池陰極溫度的有效傳輸，同時結合人工智能算法提出了蓄電池健康度評估模型，實現蓄電池SOH的在線監測，便于運維人員及時了解蓄電池運行狀態，提高運維效率。但本文的研究仍有一些不足之處，如實驗數據較少，同時本文僅僅考慮了蓄電池的3個影響因素，忽略了其他非主要因素，這樣會導致SOH的評估精度較低，在后續的研究中會對這些方面加以改進。

[參考文獻]

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收稿日期：2020-04-28

作者簡介：劉偉（1977—），男，江蘇無錫人，高級工程師，研究方向：配電運檢、配電自動化。