CN110203105A - 太阳能游船远程健康运维系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种太阳能游船远程健康运维系统，包括：数据采集系统，与太阳能游船推进系统、太阳能发电系统以及锂电池管理系统连接，以采集电压、电流和功率数据；无线通信模块，用于将数据采集系统采集到的数据传输到云服务器；以及云服务器，用于接收并存储数据采集系统采集到的数据，并根据采集到的数据，计算电池组的荷电状态SOC，然后根据太阳能发电情况和电力推进的负载情况，判断电池组所处状态，并根据电池组所处状态对其进行相应的处理。该系统有利于提高太阳能游船运行的可靠性和安全性。

Description

太阳能游船远程健康运维系统

技术领域

本发明涉及远程数据采集和监测技术领域，具体涉及一种太阳能游船远程健康运维系统。

背景技术

太阳能游船作为绿色能源领域一大应用，结合了太阳能发电技术、高性能锂电池储能技术和电力推进技术。但不同于大型远洋船舶具有完备的船舶故障监控系统，太阳能游船受限于吨位和经济性，往往存在对游船设备监控不到位，导致游船运行时故障时常发生。此外，由于游船的操作管理人员对新能源、电力推进、网络控制等先进技术掌握不足，导致游船安全管理的不全面、不规范，撞船、翻船等事故时有发生，造成巨大的经济损失。

发明内容

本发明的目的在于提供一种太阳能游船远程健康运维系统，该系统有利于提高太阳能游船运行的可靠性和安全性。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种太阳能游船远程健康运维系统，包括：

数据采集系统，与太阳能游船推进系统、太阳能发电系统以及锂电池管理系统连接，以采集电池组的放电电压、放电电流和太阳能发电功率；

无线通信模块，用于将数据采集系统采集到的数据传输到云服务器；以及

云服务器，用于接收并存储数据采集系统采集到的数据，并根据采集到的数据，计算电池组的荷电状态SOC，然后根据电池组的荷电状态SOC、放电电压、放电电流和太阳能发电功率四个参数来判断电池组所处状态，并根据电池组所处状态对其进行相应的处理。

进一步地，电池组的荷电状态SOC的计算方法为：采用无迹卡尔曼滤波估算电池组的SOC；首先选择动力锂电池模型：

其中，U _k 为k时刻的放电电压，i _k 为k时刻的放电电流，S _k 为k时刻的荷电状态，v _k 为系统观测噪声，K ₁、K ₂、K ₃、K ₄分别为模型匹配系数，用于反映电池开路电压与SOC的关系；以放电电压作为模型的输出量，加入SOC的表达式组成系统的状态空间模型，其中C _n 为电池容量，ω _k 为系统过程噪声；初始化k-1时刻的SOC值和协方差，利用UT变换生成该时刻状态附近的2N+1个Sigma点，将这些点根据状态方程进行非线性传播得到k时刻的Sigma点集，再进行UT变换得出k时刻的输出变量的预测值，所述预测值为电池电压的均值和协方差，然后再计算k时刻的状态变量和输出变量的联合协方差矩阵。

进一步地，所述电池组所处状态包括：健康状态、亚健康状态以及故障状态，电池组所处状态的判断方法为：

对放电电压U、放电电流I、太阳能发电功率P和荷电状态SOC这四个参数分别划分三个取值区间：

U：U<U₁，U₁≤U<U₂，U₂≤U；

I：I < I ₁，I ₁≤ I < I ₂，I ₂≤ I；

P：P<P₁，P₁≤P<P₂，P₂≤P；

SOC：SOC<a，a≤SOC<b，b≤SOC；

其中，U₁、U₂、I₁、I₂、P₁、P₂、a、b分别为设定的电压第一阈值、电压第二阈值、电流第一阈值、电流第二阈值、功率第一阈值、功率第二阈值、荷电状态第一阈值、荷电状态第二阈值；

根据实时采集到的放电电压U、放电电流I、太阳能发电功率P和计算得到的SOC，采用逻辑门限值方法综合判断得到电池组所处状态。

进一步地，在游船运行过程中，当电池组为健康状态时，继续运行；当判断电池组为亚健康状态时，进行电池组切换但不停机；但当判断电池组为故障状态时，即继续使用会引起电池组报废，此时进行停机处理。

进一步地，所述无线通信模块为GPRS数据传输模块。

相较于现有技术，本发明的有益效果是：本发明基于快速发展的信息通信技术和云技术，针对太阳能游览船的锂电池组、太阳能发电以及电力推进系统等设备的安全运行，提出了可以有效监测各系统正常运行的太阳能游船远程健康运维系统，解决了新能源游览船舶对船员技术要求高以及处理故障能力弱的问题，提高了新能源游船运行的可靠性和安全性，提高了新能源游船的节能环保性能，促进了新能源游船的推广应用。

附图说明

图1是本发明实施例的结构示意图。

图2是本发明实施例中电池组所处状态判断方法示意图。

图3是本发明实施例中电池组逻辑门判断状态表。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步的详细说明。

本发明的太阳能游船远程健康运维系统，采用B/S架构，如图1所示，包括：

数据采集系统，与太阳能游船推进系统、太阳能发电系统以及锂电池管理系统连接，以采集电池组的放电电压、放电电流和太阳能发电功率；

无线通信模块，用于将数据采集系统采集到的数据传输到云服务器；以及

云服务器，用于接收并存储数据采集系统采集到的数据，并根据采集到的数据，计算电池组的荷电状态SOC，然后根据电池组的荷电状态SOC、放电电压、放电电流和太阳能发电功率四个参数来判断电池组所处状态，并根据电池组所处状态对其进行相应的处理。

在本实施例中，电池组的荷电状态SOC的计算方法为：采用无迹卡尔曼滤波估算电池组的SOC。首先选择动力锂电池模型：

其中，U _k 为k时刻的放电电压，i _k 为k时刻的放电电流，S _k 为k时刻的荷电状态，v _k 为系统观测噪声，K ₁、K ₂、K ₃、K ₄分别为模型匹配系数，用于反映电池开路电压与SOC的关系，通过辨识得到。参数辨识有不同的方法，可根据相应的实验方法进行参数辨识。本发明采用的辨识方法：通过恒流放电实验，以10秒为周期，电流0.5C的恒流放电实验，记录放电过程中的端电压、电流和SOC，在MATLAB中进行曲线拟合，即可得出模型匹配系数；以放电电压作为模型的输出量，加入SOC的表达式组成系统的状态空间模型，其中C _n 为电池容量，ω _k 为系统的过程噪声；初始化k-1时刻的SOC值和协方差，利用UT变换生成该时刻状态附近的2N+1个Sigma点，将这些点根据状态方程进行非线性传播得到k时刻的Sigma点集，再进行UT变换得出k时刻的输出变量的预测值，所述预测值为电池电压的均值和协方差，然后再计算k时刻的状态变量和输出变量的联合协方差矩阵。

电池组所处状态包括：健康状态、亚健康状态以及故障状态，电池组所处状态的判断方法为：对放电电压U、放电电流I、太阳能发电功率P和荷电状态SOC这四个参数分别划分三个取值区间：

U：U<U₁，U₁≤U<U₂，U₂≤U；

I：I < I ₁，I ₁≤ I < I ₂，I ₂≤ I；

P：P<P₁，P₁≤P<P₂，P₂≤P；

SOC：SOC<a，a≤SOC<b，b≤SOC；

其中，U₁、U₂、I₁、I₂、P₁、P₂、a、b分别为设定的电压第一阈值、电压第二阈值、电流第一阈值、电流第二阈值、功率第一阈值、功率第二阈值、荷电状态第一阈值、荷电状态第二阈值。

根据实时采集到的放电电压U、放电电流I、太阳能发电功率P和计算得到的SOC，如图2所示，采用逻辑门限值方法综合判断得到电池组所处状态。逻辑判断依据如图3所示的电池组逻辑门判断状态表。

在游船运行过程中，当电池组为健康状态时，继续运行；当判断电池组为亚健康状态时，进行电池组切换但不停机；但当判断电池组为故障状态时，即继续使用会引起电池组报废，此时进行停机处理。

对电池组的状态判断分为两个阶段，一是游船开机时刻，二是游船运行过程中。游船在开机巡检时，对电池状态进行检测，结合船舶出航航速及里程要求，判断当前供电动力电池组是否满足出航要求，保证我们的游船可以完成任务。

在游船运行过程中，对电池组的状态判断具有实时性，每时每刻都会对状态进行更新，能够对突发情况进行及时处理。亚健康状态是通过动力电池组的状态以及航速和里程来判断整条船的状态，包括电池温度过高，电池剩余容量不足，不足以完成我们指定的航行任务，这种状态对航行是不利的。此时需要切换电池组，保证航行任务能够按照预期完成，对于切换之前的电池组，根据具体情况进行处理，电池容量不足，对它进行充电；电池温度过高，对它进行降温处理；若遇到风雨无光照的天气，太阳能不能够对电池组进行充电，在航行过程中电池组也不足于完成航行任务，则对电池组进行限功率处理，降低航速，降低推进功率。

不健康状态即为电池组达到了不能使用的地步，再使用会引起电池组报废，此时需要立即停止使用此组电池组。在进行电池组切换的过程中，会有几秒钟的切换时间，这在电池组不健康状态下是不允许的，所以需要停机之后，再切换一组健康的电池组。

若遇到在航行过程中遇到风雨无光照天气，剩余电量不能够返航或者到达目的地，这种情况下，需要报警，等待海上救援。

无线通信模块为GPRS数据传输模块。数据采集系统采集太阳能游船推进系统、太阳能发电系统以及锂电池管理系统等相关设备的数据，传输给GPRS DTU模块。GPRS DTU模块的功能是把数据转换成在因特网上传输数据所需的TCP协议格式，实现数据采集系统到云服务器的信息交互。具体过程：GPRS DTU上电拨号成功，与云服务器进行SOCKET连接。连接成功后，变换成DP格式的数据向云服务器指定端口传送数据，云服务器实时监听指定端口并接收保存数据。管理员和用户通过客户端浏览器以IP地址形式访问云服务器，实时掌握能游船设备运行情况。

DTU上电工作后，首先读取内部FLASH中保存的GPRS拨号参数、云服务器IP地址，串口波特率和端口号等工作参数，然后GPRS DTU登录GPRS网络，进行GPRS PPP拨号，获得一个由移动随机分配的内部IP网络。接下来DTU向云服务器的Web服务器发起TCP或UDP通信请求，Web服务器响应请求，并向DTU返回请求成功字符，GPRS DTU与Web服务器连接成功，然后一直保持通信连接，这称为SOCKET套接字连接。如果通信连接中断，GPRS DTU将再次与Web服务器建立通信连接。建立完TCP/UDP通信连接，就可以进行数据通信。GPRS DTU一旦接收到用户的串口数据，就立即把串口数据封装在TCP/UDP包内，同时将数据包发送给云服务器。在得到数据包中的数据后，就可以对数据进行分析处理。

本系统软件开发基于阿里云云服务器（ECS）平台，在ECS上架设Apache的Web服务器和数据库管理系统（MySQL），采用B/S架构，由PHP脚本语言编写服务器脚本程序，使用dreamweaver技术实现页面设计，与数据库的连接是通过标准的数据库访问集。

以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种太阳能游船远程健康运维系统，其特征在于，包括：

数据采集系统，与太阳能游船推进系统、太阳能发电系统以及锂电池管理系统连接，以采集电池组的放电电压、放电电流和太阳能发电功率；

无线通信模块，用于将数据采集系统采集到的数据传输到云服务器；以及

云服务器，用于接收并存储数据采集系统采集到的数据，并根据采集到的数据，计算电池组的荷电状态SOC，然后根据电池组的荷电状态SOC、放电电压、放电电流和太阳能发电功率四个参数来判断电池组所处状态，并根据电池组所处状态对其进行相应的处理。

2.根据权利要求1所述的太阳能游船远程健康运维系统，其特征在于，电池组的荷电状态SOC的计算方法为：采用无迹卡尔曼滤波估算电池组的SOC；首先选择动力锂电池模型：

其中，U _k 为k时刻的放电电压，i _k 为k时刻的放电电流，S _k 为k时刻的荷电状态，v _k 为系统观测噪声，K ₁、K ₂、K ₃、K ₄分别为模型匹配系数，用于反映电池开路电压与SOC的关系；以放电电压作为模型的输出量，加入SOC的表达式组成系统的状态空间模型，其中C _n 为电池容量，ω _k 为系统过程噪声；初始化k-1时刻的SOC值和协方差，利用UT变换生成该时刻状态附近的2N+1个Sigma点，将这些点根据状态方程进行非线性传播得到k时刻的Sigma点集，再进行UT变换得出k时刻的输出变量的预测值，所述预测值为电池电压的均值和协方差，然后再计算k时刻的状态变量和输出变量的联合协方差矩阵。

3.根据权利要求1所述的太阳能游船远程健康运维系统，其特征在于，所述电池组所处状态包括：健康状态、亚健康状态以及故障状态，电池组所处状态的判断方法为：

对放电电压U、放电电流I、太阳能发电功率P和荷电状态SOC这四个参数分别划分三个取值区间：

U：U<U₁，U₁≤U<U₂，U₂≤U；

I：I < I ₁，I ₁≤ I < I ₂，I ₂≤ I；

P：P<P₁，P₁≤P<P₂，P₂≤P；

SOC：SOC<a，a≤SOC<b，b≤SOC；

其中，U₁、U₂、I₁、I₂、P₁、P₂、a、b分别为设定的电压第一阈值、电压第二阈值、电流第一阈值、电流第二阈值、功率第一阈值、功率第二阈值、荷电状态第一阈值、荷电状态第二阈值；

根据实时采集到的放电电压U、放电电流I、太阳能发电功率P和计算得到的SOC，采用逻辑门限值方法综合判断得到电池组所处状态。

4.根据权利要求3所述的太阳能游船远程健康运维系统，其特征在于，在游船运行过程中，当电池组为健康状态时，继续运行；当判断电池组为亚健康状态时，进行电池组切换但不停机；但当判断电池组为故障状态时，即继续使用会引起电池组报废，此时进行停机处理。

5.根据权利要求1所述的太阳能游船远程健康运维系统，其特征在于，所述无线通信模块为GPRS数据传输模块。