基于APP Designer的站用鉛酸蓄電池性能分析軟件設計

黎劍波 熊超

（中國南方電網有限責任公司超高壓輸電公司廣州局 廣東省廣州市 510663）

1 引言

閥控式鉛酸蓄電池組是變電站中直流電源系統的核心，其性能質量關乎整個變電站的安全穩定運行[1]。隨著閥控式鉛酸蓄電池在變電站直流系統中的應用日益廣泛，運維的站用蓄電池組數量非常龐大。截止2020年底，廣州局運維8 個換流站、1 個變電站，蓄電池數量總計達到106 組，其中運行年限5年以上的蓄電池組為26 組，占全部蓄電池組的25%。根據廣州局歷史運維經驗，運行時間達到5年以上的蓄電池組出現容量問題的概率非常大，因此很有必要設計一款站用鉛酸蓄電池性能分析軟件。

APP Designer 是美國Math Works 公司為Matlab 軟件量身定制的應用程序構建平臺，屬于GUIDE 代替產品，隨Matlab R2016a首次發布。APP Designer 建立在現代的基于Web 的技術上，并允許應用程序在Web 上運行。開發環境友好，相比GUIDE 具有更豐富的組件和更穩定的編程模型。鑒于以上優點，APP Designer 已經廣泛應用在數值仿真[2]、軟件建模[3]和參數匹配[4]等領域。

2 軟件需求分析及功能設計

2.1 需求分析

目前對蓄電池的運維主要是依據南方電網《電力設備檢修試驗規程》[5]的規定，蓄電池容量管理采取周期性核對性充放電的方式進行檢驗。投運4年內每2年一次，投運4年以上每年一次，要求采用I10 電流進行恒定電流放電，蓄電池容量應為標稱容量的 80%及以上。

蓄電池性能分析軟件需要按產品化和模塊化設計思路，通過合理選擇UI 組件和布局，在感官、交互和性能等方面提供良好的用戶體驗。本軟件使用對象是站用蓄電池運維和管理人員，其需要集中在電池典型性能曲線、電池充放電建模、神經網絡建模與訓練、神經網絡預測等方面。

2.2 軟件功能模塊

依據上述需求分析和鉛酸電池特點，并考慮軟件產品的完整性，本次設計的鉛酸蓄電池性能分析軟件共分為7 大模塊，各模塊功能及主要組件如表1所示。

表1：軟件功能模塊

3 APP Designer關鍵技術

Matlab2021a 自帶的APP Designer 共有常用組件21 種、容器3種、圖窗工具3 種、儀器組件10 種、航空組件8 種，可以滿足絕大多數的軟件界面和布局設計要求。而Matlab 自帶的豐富的工具箱和接口函數，使得軟件相關功能實現變得更加簡便，從而實現快速開發和迭代。

3.1 APP文件操作

蓄電池性能分析軟件需要與本地電池數據進行交互，需要進行文件讀取；經網絡模型的訓練、保存以及測試均也離不開文件操作。使用最頻繁的是文件選取、讀取數據和保存等功能，用到的接口函數有readmatrix、readtable、readcell、uigetfile 和uisave 等。

3.2 APP參數傳遞

蓄電池性能分析軟件包含多個模塊，參數傳遞分為APP 內部參數傳遞和APP 之間參數傳遞。常用的參數傳遞方法共有4 種，具體如表2所示。

表2：APP 參數傳遞方法

3.3 APP信息提示

為了獲取更好的用戶體驗，APP 設計工具支持控組件的tooltip屬性；設置了tooltip 的組件，在鼠標滑過時會顯示提示內容。除此之外APP 設計工具提供了uiconfirm、uialert 和uiprogressdlg 等信息交互函數，其中uialert 相當于uiconfirm 的一個特例，uiprogressdlg用于顯示進度條。uiconfirm 使用范圍最廣泛，可以用于，詳細用法如表3所示。

表3：uiconfirm 用法及Icon 屬性

4 功能實現及測試

為了按照軟件規劃的模塊和組件，利用APP Designer 最終順利完成設計并達到預期目標。軟件主頁效果如圖1所示，具有6 大功能模塊，采用帶有提示的圖標按鈕進行導航設計。

圖1：鉛酸蓄電池建模及壽命預測軟件主頁

4.1 電池特性

電池特性模塊展示了典型鉛酸蓄電池的放電特性、周期性SOC-充放電電流曲線以及內阻曲線，其中數據來源為站用蓄電池實測和鉛酸電池模型仿真數據。布局和展示效果如圖2所示，用戶通過下拉框選擇曲線，軟件自動載入相關數據并生成特性曲線。

圖2：VRLA 特性曲線

4.2 模型訓練

BP(back propagation) 神經網絡是1986年由Rumelhart 和McClelland 為首的科學家提出的概念，是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡，是應用最廣泛的神經網絡[6]。文獻1成功將其應用于站用鉛酸蓄電池的壽命預測，本模塊利用文獻1 公開的數據，設計了網絡訓練的圖形化操作界面，效果如圖3所示。用戶通過訓練結果下拉框來查看誤差曲線、網絡結構和預測結果對比曲線，可重復訓練獲得滿意網絡模型并保存到本地。

圖3：VRLA 模型訓練

4.3 壽命預測

用戶使用模型訓練模塊完成對BP 網絡的訓練后，可將誤差小的網絡模型保存到本地。壽命預測模塊可載入已經訓練好的模型，然后利用驗證樣本對模型的預測性能進行評估。該模塊操作界面如圖4所示，用戶可通過打開模型圖標選擇本地存儲的模型文件，然后點擊網絡預測按鈕對當前模型進行驗證，點擊下拉框可查看預測誤差曲線和預測結果對比曲線。

圖4：BP 網絡壽命預測

5 結束語

通過鉛酸蓄電池性能分析軟件的設計驗證，表明本文提出的基于Matlab APP Designer 軟件方法具有良好的可行性、可維護性和可擴展性。APP Designer 在界面設計和用戶交互方面表現突出，具有構建較大規模應用程序的能力。基于APP Designer 設計的軟件不足之處主要在于運行速度和軟件部署兩個方面：運行速度和電腦硬件配置關系密切；程序部署的趨勢是Web APPs 方式，安裝Matlab 的電腦作為服務器，把APP 程序發布到局域網，客戶端可以通過瀏覽器訪問。