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          變電站蓄電池充電模式
          
						
						
						
						
						
          
						
						
					
          					
					 
           
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          變電站蓄電池充電模式
           
          [摘要]文章對電力系統中普遍使用的閥控式密封鉛酸蓄電池充電控制進行了分析，根據蓄電池充電特性,運用重心法反模糊化計算方法，利用專家知識組織模糊控制規則，提出了蓄電池新型充電模式。有利于實現蓄電池充電智能控制，提高蓄電池的使用壽命。
           
          [關鍵詞]蓄電池、智能化、模糊化、充電控制
           
          1引言
           
          電力系統中變電站直流系統已普遍采用閥控式密封鉛酸蓄電池（簡稱VRLA）、高頻開關電源充電裝置。充電裝置性能的好壞、智能化水平的高低,對蓄電池的運行及使用壽命有著至關重要的影響[1]。對VRLA的“均衡充電”，文獻[2]、[6]、[7]提出恒壓式、恒流式均充方法，很顯然，容易造成對VRLA的欠充或過充；文獻[3]、[4]、[5]、[9]提出了階段式恒流、恒壓減流及限流充電等方案，達到了一定的充電控制水平，但模型結構比較粗糙。由于環境溫度、放電深度、負荷的瞬變對蓄電池充電的影響，加上蓄電池充電特性的非線性，對該被控制過程的對象建立精確的數學模型一般是很困難的[10]。
           
          筆者在對大量現場運行設備的了解總結基礎上，著重運用積累的現場經驗和專家知識，提出了蓄電池“均衡充電”控制的基本模糊模型。
           
          2充電過程及特性
           
          蓄電池的充電過程如圖1所示。主要通過監控模塊實現對充電模塊（開關管脈寬）調節，達到對輸出電壓和電流的控制；當然，蓄電池隨充電過程的進行即容量的增加和端電壓的升高使得電池充電電流會發生變化。典型的蓄電池充電特性曲線如圖2所示。
           
          圖1充電過程
           
          從蓄電池的特性[1、2]及圖2、表1可以看到，充電電流隨時間非線性變化，影響其特性的主要因素有：
           
          a.環境溫度，溫度每增加1。C，充電電壓應減小3-4mV，以保持充電電流不增加[7]。
           
          表1均充電壓與溫度的關系
           
          溫度(C)均充電壓(V)
           
          10
           
          20
           
          25
           
          30
           
          352.47
           
          2.42
           
          2.37
           
          2.35
           
          2.32
           
          2.30
           
          b.放電深度，放電深度增加10%，充電電壓不變時，充足電時間將延長1小時。
           
          c.負荷電流的變化，負荷電流因擾動而增加時，使得充電電流瞬時減小，反之亦然。
           
          d.外加充電電壓升高，充電電流增加；反之亦然。
           
          圖2充電特性曲線
           
          3充電模糊模型的建立
           
          通過“監控模塊”手動設置充電電流（即高頻開關調整脈寬），將該量作為控制量，作為模糊控制器的輸出變量U，充電模塊輸出電流（不考慮負荷電流），即蓄電池充電電流I與某時刻特性曲線的誤差e及誤差變化率ec作為輸入變量，即把充電特性曲線為控制目標。
           
          3.1精確量的模糊化
           
          輸入輸出變量采用的論域為{-2，-1，0，+1，+2}，對于誤差、誤差變化率和控制量用5個語言變量值PB、PS、O、NS、NB（模糊子集）來描述，語言論域上的模糊子集由隸屬函數來描述，實測量的模糊化采用三角形函數。語言值的模糊集合為：
           
          3.2模糊控制算法（模糊控制規則）
           
          考慮使用雙輸入單輸出模糊控制器，建立如下控制規則：
           
          R1：ifEisPBandEcisPBthenUisNB
           
          R2：ifEisPBandEcisPSthenUisNS
           
          R3：ifEisPSandECisPSthenUisNS
           
          R4：ifEisPSandECisPBthenUisNB
           
          R5：ifEisNBandECisNBthenUisPB
           
          R6：ifEisNBandECisNSthenUisPS
           
          R7：ifEisNSandECisNBthenUisPS
           
          3.3輸出量的反模糊化
           
          從3.2節可以看到第i條規則如下：Ri：如果E是Ai且Ec是Bi,則U是Ci。Ai、Bi分別是輸入變量E、EC的模糊子集，Ci是輸出變量U的模糊子集。設已知E是A,Ec是B（模糊集合），則根據模糊控制規則進行近似推理，可以得出模糊量U（用模糊集合C、表示）為
           
          C、=（AiandBi）oR
           
          R=Ri
           
          Ri=(AiandBi)Ci……(1)
           
          “and”采用求交（取小）方法；“”表示了模糊蘊涵關系，采用模糊蘊涵最小運算（Mamdani）的方法;合成運算“o”采用最大最小法。可算出Ri、Bi、Ci。
           
          設P為前件中各模糊量之間的關系，Pi＝AiandBi＝Ai×Bi=AiT＾Bi
           
          可算出Pi.
           
          前件與后件的蘊含關系Ri＝Pi→Ci＝PiT＾Ci
           
          R=Ri=Ri
           
          當新的輸入E為A,且EC為B、時，求C、，
           
          即ifEisPBandECisNS,求C、。
           
          以上通過模糊推理得到的是模糊量，而對于實際的控制規則必須為清晰量（精確量）,因此需將模糊量轉換為清晰量，也即輸出量的反模糊化。
           
          采用重心算法（加權平均法），求Zo
           
          Zo為所求的判決結果。Z0=（-2×0.5-1×0.5）/(0.5+0.5+0.5)=-1
           
          可取-1級對應的精確量作為被控過程的實際控制量。由語言變量與Z的賦值表查出論域元素，Zo對應的精確量作為加到被控過程上的控制量。
           
          3.4模糊控制查詢表
           
          根據系統控制規則決定的模糊關系，應用推理合成規則計算出這種情況下的反映控制量變化的模糊集合ij。然后采用適當的方法對其進行模糊判決，由此得到論域Z={-2，-1，0，+1，+2上的元素Zk，最終可獲得應加到被控過程的實際控制量變化值。對論域X、Y中全部元素的所有組合計算出相應的以論域Z中元素表示的控制量變化值，并寫成矩陣（Uij）5×5。由該矩陣構成的相應表格稱為模糊控制器的查詢表，亦稱控制表（略）。
           
          4結束語
           
          本文對VRLA充電裝置的控制器進行了研究，根據該充電控制系統的復雜性提出了均衡充電模糊模型（控制器），可較好地解決原有充電裝置智能化水平不高，魯棒性不好的問題。該模型的建立可改善VRLA的充電方式，減少欠充和過充，防止熱失控，延長蓄電池的使用壽命。該模型有待改進控制策略,修改控制規則，進一步提高自適應能力和智能化水平。
           
          參考文獻:
           
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          [2]中國電力企業家協會供電分會直流電源設備[M]中國電力出版社1999
           
          [3]PZDW系列智能高頻開關電力操作電源系統[Z]湖南湘能許繼高科技股份公司2001.05
           
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          [5]PZ61智能高頻開關直流電源屏[Z]許繼電源有限公司2003.12
           
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          [7]白忠敏於崇于劉百震電力工程直流系統設計手冊中國電力出版社會1999
           
          [8]張吉禮模糊－神經網絡[M]哈爾濱工業大學出版社2004
           
          [9]電池維護與使用[Z]廣東惠洲蓄電池廠
           
          [10]張化光孟祥萍智能控制基礎理論及應用[M]機械工業出版社2005.2