摘要：介绍蓄电池容量猜测与大数据之间的关系，具体叙述了部分保护过程中容易被疏忽的参数，如单体温度、极柱温度、开闭阀压力、一致性误差值。以初度核容放电曲线为首要比对因子，结合初度内阻、开闭阀压强作为纵向校对比对因子，定时保护时丈量的蓄电池单体电压、内阻与整组平均值的误差、单体温度、极柱温度作为横向的校对比对因子建模，得出科学合理的蓄电池容量猜测模型。 关键词：大数据；蓄电池；电力系统；VRLA；变电站 0前言 工业革命之后，电力为经济及社会带来深刻改动，人们一般把用电量作为衡量经济好坏的重要目标。跟着互联网的开展数字经济年代，“用云量”将会成为一个重要的经济目标。“用云量”作为当今社会各行各业的开展的导火索，其本质是大数据的发掘，利于已有数据信息将一些表面上毫无联络的关系从头剖析界说并呈现在日子傍边。 在美国的零售业有着这样一个传奇故事，沃尔玛百货将他们的纸尿裤和啤酒并排摆在一同出售，成果纸尿裤和啤酒的销量双双添加！为什么看起来风马牛不相干的两件产品这样一搭配，能取到惊人的效果呢？由于沃尔玛很好地运用了大数据技能，成功地发现了“纸尿裤”和“啤酒”的潜在联络！当沃尔玛发现这两件产品存在联络的时分，再剖析其原因，的确很有道理。本来，美国的太太们常叮嘱她们的老公下班后为小孩买尿布，而老公们在买尿布后又顺手带回了两瓶啤酒。这一消费行为导致了这两件产品经常被同时购买，所以，沃尔玛干脆就将它们放在了一块，既方便了顾客，更提高了产品销量。 当今衡量蓄电池的好坏依然通过核容性放电实验进行判别，按广东电网最新的规定，新投产的蓄电池，前四年每两年进行一次核容实验，四年后每年进行一次核容实验，但跟着运转年限的添加，深度的核容放电实验对蓄电池来说无疑是一种损害，这好比让一个年轻的人去跑马拉松，没有什么问题，但要一个老人家去跑，这无疑是对身体的一种糟蹋。因而，引进大数据对蓄电池的剖析，或许能打破当下猜测蓄电池容量仅靠核容性放电实验过度依赖的地步。 1变电站蓄电池数据的现状 现在，变电站蓄电池的保护手法首要有4种，图1所示： ①定时核容放电：周期1-2年，可得到蓄电池单体的放电电压数据曲线。 ②定时内阻测试：周期1年，可得到单体的内阻数据。 ③定时端电压丈量：周期一个月，可得到蓄电池在浮充状态下的端电压数据。 ④在线监测设备：一般只丈量端电压，部分丈量单体电池内阻，很少丈量单体电池的温度。 上述提及的4种方法得到的数据都暴露了一个问题：每次丈量的数据没有专人长时间盯梢剖析，当次的数据均单次丈量同组横向比照，同组内差异较大的才得到特别关注，缺乏蓄电池单体的历史数据的改变比照，仅靠单次的丈量去判别蓄电池的情况，数据建模过于简单，判别的根据不科学。 图1现在变电站蓄电池的首要保护手法 2蓄电池与大数据 前面提及，大数据的发掘，有可能将表面上毫无联络的关系从头界说，当前关于蓄电池的运维，收集的数据都是关键的电气量，许多次要的参数往往被人们所疏忽，导致许多隐藏的关系一向没有被了解。要用到大数据剖析，就要完全的将蓄电池内丈量到的参数悉数发掘。把每次收集得到的数据与历史记录纵向比照，与整组蓄电池的均值做横向比照得出一个更为合理、科学的剖析成果。下面说说哪些量还能并入剖析。 蓄电池的温度，普通蓄电池在线监测巡检仪只是在蓄电池架中装置若干温度探头，丈量得到的温度只是环境温度，并不是蓄电池内部的温度，实际上蓄电池内部温度对其性能有很大的影响，即温度上升时，电解液的运动速度增大，取得动能添加，因而浸透力加强，电解液电阻减小，电化学反响增强，这些都使蓄电池容量增大。有文献指出,当电解液的温度在10-35℃的规模内改变时，每改变1℃，则其容量改变约0.8%所以，在判别蓄电池的性能时，要考虑温度的影响，故温度丈量不可少。对免保护铅酸蓄电池而言,更是如此，由于在充电过程中存在“氧循环”，而产生的额定热量会使温度上升，因而影响更大。因而，在定时的保护时可用红外线测温枪去丈量每只蓄电池的单体温度和极柱温度。 蓄电池的安全阀的开闭压强，蓄电池的安全阀有三个效果，①当蓄电池内部压力超越开阀压力时，安全阀打开，排出气体，避免蓄电池变形，起安全效果；②当蓄电池内部气压低于闭阀压力时，安全阀封闭，阻止外界空气进入氧化负极柱，起密封效果；③维持内压，确保蓄电池内部氧循环。安全阀的开闭特性由内部化学反响的剧烈程度决议，不同配方、不同型号的蓄电池给出的参数均不同，但每个品牌的铅酸蓄电池都技能参数里都给出了最佳的开闭阀压力。因而，结合定时保护，用可在线丈量蓄电池安全阀开闭特性的专用阀门检测工具丈量开闭阀的数据，与厂家给出技能参数去纵向比照，结合其他丈量数据，归纳判别也许能协助剖析蓄电池的实际情况。 蓄电池的电压、内阻一致性，即单体电压、内阻与整组平均值的误差。刚投运的蓄电池是在同一批次中选取性能参数较为挨近的组成蓄电池组，因而投运的时分蓄电池组的一致性较好，单体蓄电池的的内阻、电压与整组蓄电池的内阻平均值、电压平均值的误差较小。但跟着运转年限的添加、蓄电池受环境、制造工艺等要素影响，将出现不同程度的自放电、失水，使得蓄电池的电压、内阻一致性产生与整组蓄电池的平均值误差越来越大。电压一致性较差首要现象是容量小的蓄电池很快充满电，充电后期电压偏高，因而，我们可把收集到的电压值与整组的电压平均值做横向比照，误差较大的作为判别蓄电池的情况的要素之一。内阻一致性较差将直接影响着串联使用的蓄电池组中每只蓄电池的端电压大小，导致电压的不一致加重，跟着充电过程的进行，内阻大的电池电压可能提前到达充电的最高电压极限，充电后期电压偏高，蓄电池内部反响加重，气体压强增大，蓄电池安全阀打开，跑气失水，不断恶性循环终究导致容量下降。因而，关于蓄电池的容量剖析电压、内阻与之平均值的误差是不可忽视的要素之一。 由于受丈量条件约束，依然有部分参数无法丈量，如反响蓄电池化学反响程度的重要参数之一的电解液密度，其在线丈量仍未能完成；又如蓄电池内部正极、负极栅板的形变量，首要是正极栅板的形变量，无法在线丈量，有必要对蓄电池进行解剖收集丈量，相信跟着人们对铅酸蓄电池的研讨不对深化及科学技能水平的不断提高，很快就能完成上述丈量。 3剖析建模 首要利用初度核容放电的电压数据与历史上核容放电曲线电压数据作为首要比对因子，初度内阻、开闭阀压强作为纵向校对比对因子，定时保护时丈量的蓄电池单体电压、内阻与整组平均值的误差、单体温度、极柱温度作为横向的校对比对因子，终究得出蓄电池的容量猜测。 图2剖析模型结构图 4小结 在大数据年代下数据发掘技能的潜力是无限的，引进大数据后，铅酸蓄电池的容量猜测不在紧紧依托核容，跟着科学技能的创新，越来越多的参数将参与到铅酸蓄电池的剖析中来，数据发掘技能将愈加娴熟地在容量猜测中得到运用，剖析成果将越来越科学。