CN113437774B - 一种电力设备自动控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电力设备自动控制系统及方法，应用于直流电源系统，所述系统包括：监测单元，用于获取所述直流电源系统中各蓄电池的荷电状态；分组单元，用于根据所述荷电状态对各蓄电池进行分组标记，并根据标记结果得到充电组和放电组；控制单元，用于根据所述标记结果对蓄电池进行充电/放电控制；其中，充电控制时，采用多个并联的充电器对所述充电组进行充电；其效果是：通过根据各蓄电池的荷电状态对蓄电池进行分组，然后再进行充电/放电控制，进而避免现有技术中，对电池组统一进行整体充电或放电，未考虑不同蓄电池损耗情况的缺陷；同时，采用多个并联的充电器对所述充电组进行充电，减少相应的充电时间，进而提升充电效率。

Description

一种电力设备自动控制系统及方法

技术领域

本发明涉及电力设备技术领域，具体涉及一种电力设备自动控制系统及方法。

背景技术

电力设备是电力系统的组成部分，是保障电力系统正常运行的基础单元。特别是在小型开闭所以及小型用户变电站应用的直流系统，直流系统是变电站非常重要的组成部分，它的主要任务就是给继电保护装置、断路器操作、各类信号回路提供直流电源。

直流系统的正常运行与否，关系到继电保护及断路器能否正确动作，会影响变电站乃至整个电网的安全运行，因此，需要对小容量直流系统进行监测和控制，特别是直流电源系统中核心的电池充放电控制。

但是现有技术中，大多采用固定的充/放电方式，对电池组统一进行整体充电或放电，未考虑到紧急用电情况和不同蓄电池的损耗情况，从而造成过充或过放电的情况，进而影响蓄电池或蓄电池组的使用寿命。

发明内容

针对现有技术中的技术缺陷，本发明实施例的目的在于提供一种电力设备自动控制系统及方法，以克服现有技术中，对电池组统一进行整体充电或放电时，未考虑到紧急用电情况和不同蓄电池损耗情况不同的缺陷。

为实现上述目的，第一方面，本发明实施例提供了一种电力设备自动控制系统，应用于直流电源系统，所述系统包括：

监测单元，用于获取所述直流电源系统中各蓄电池的荷电状态；

分组单元，用于根据所述荷电状态对各蓄电池进行分组标记，并根据标记结果得到充电组和放电组；

控制单元，用于根据所述标记结果对蓄电池进行充电/放电控制；其中，充电控制时，采用多个并联的充电器对所述充电组进行充电。

优选的，所述充电控制时，具体包括：

对多个并联的充电器利用约束模型进行处理，以得到各充电器的输出电流；

再通过建立的充电模型对各蓄电池进行充电控制。

优选的，若充电时，所述充电组的功率低于需求功率时，所述控制单元则从所述放电组中调用所需数量的蓄电池至所述充电组中。

优选的，所述约束模型以多个并联的充电器根据输入功率得到的整体输出电流为定值，以及各输出电流不大于各充电器本身的输出电流为约束条件。

优选的，所述充电模型利用BP神经网络训练建立，在对各蓄电池进行充电控制时，具体包括：

将蓄电池的输入参数传输至所述充电模型中的输入层；其中，所述输入参数包括蓄电池的电压、荷电状态和温度值；

所述充电模型中的输出层，输出蓄电池各时刻的充电电流。

第二方面，本发明实施例还提供了一种电力设备的自动控制方法，应用于直流电源系统和第一方面所述的一种电力设备自动控制系统，所述方法包括：

获取所述直流电源系统中各蓄电池的荷电状态；

根据所述荷电状态对各蓄电池进行分组标记，并根据标记结果得到充电组和放电组；

根据所述标记结果对蓄电池进行充电/放电控制；其中，充电控制时，采用多个并联的充电器对所述充电组进行充电。

优选的，所述充电控制时，具体包括：

对多个并联的充电器利用约束模型进行处理，以得到各充电器的输出电流；

再通过建立的充电模型对各蓄电池进行充电控制。

优选的，若充电时，所述充电组的功率低于需求功率时，所述控制单元则从所述放电组中调用所需数量的蓄电池至所述充电组中。

优选的，所述约束模型以多个并联的充电器根据输入功率得到的整体输出电流为定值，以及各输出电流不大于各充电器本身的输出电流为约束条件。

优选的，所述充电模型利用BP神经网络训练建立，在对各蓄电池进行充电控制时，具体包括：

将蓄电池的输入参数传输至所述充电模型中的输入层；其中，所述输入参数包括蓄电池的电压、荷电状态和温度值；

所述充电模型中的输出层，输出蓄电池各时刻的充电电流。

与现有技术相比，实施本发明实施例，具有以下优点：

通过根据各蓄电池的荷电状态对所述直流电源系统中的蓄电池进行分组标记，从而得到充电组和放电组，然后再进行充电/放电控制，进而避免现有技术中，对电池组统一进行整体充电或放电，未考虑到紧急用电情况和不同蓄电池的损耗情况，从而造成过充或过放的问题；同时，本实施例利用采用多个并联的充电器对所述充电组进行充电，减少相应的充电时间，进而提升充电效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1是本发明实施例提供的一种电力设备自动控制系统的结构图；

图2是本发明实施例提供的一种电力设备的自动控制方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参考图1，本发明实施例提供的一种电力设备自动控制系统，应用于直流电源系统，所述系统包括：

监测单元，用于获取所述直流电源系统中各蓄电池的荷电状态。

具体地，所述监测单元包括多个不同的检测传感器，除了所述荷电状态的检测，还包括相应的电压、电流、温度、温湿度和功率等；其中，所述蓄电池的类型包括铅酸蓄电池。

分组单元，用于根据所述荷电状态对各蓄电池进行分组标记，并根据标记结果得到充电组和放电组。

具体地，分组标记时，选择荷电状态相近的蓄电池做相同的标记，并将其分成相同的组；通过充电组和放电组的区分，在减少不必要的状态切换的同时，也避免了现有技术中，整体进行充电或放电的情况，相当于在单个直流电源系统中进行了冗余设计。

控制单元，用于根据所述标记结果对蓄电池进行充电/放电控制；其中，充电控制时，采用多个并联的充电器对所述充电组进行充电。

具体地，所述充电控制时，具体包括：

对多个并联的充电器利用约束模型进行处理，以得到各充电器的输出电流；

再通过建立的充电模型对各蓄电池进行充电控制。

进一步地，实施时，所述约束模型基于优化算法，通过构成的一些约束条件，实现目标函数的最大化或最小化；

在本实施例中，所述约束模型以多个并联的充电器根据输入功率得到的整体输出电流为定值，以及各输出电流不大于各充电器本身的输出电流为约束条件；

这样就可以根据实际情况进行智能调控，避免充电过程中因过载造成的损坏，借助优化算法将电能合理分配在并联充电器中，使得整体效率最大化。

同理，再对蓄电池充电时进行控制，所述充电模型利用BP神经网络训练建立，在对各蓄电池进行充电控制时，具体包括：

将蓄电池的输入参数传输至所述充电模型中的输入层；其中，所述输入参数包括蓄电池的电压、荷电状态和温度值；

所述充电模型中的输出层，输出蓄电池各时刻的充电电流；进而使得充电电流接近最佳充电曲线，进而大大缩短充电时间和减少对蓄电池的损害。

在BP神经网络训练过程中，为适应于不同蓄电池具有的不同荷电状态，实现一个蓄电池一个充电模型的目的，还根据所述荷电状态进行权重系数的调整，具体包括：

在迭代训练计算过程中，若其他电池单元的中间计算量超过其中任意电池单元额定功率，则需要对权重系数进行修正，调整权重为相邻单元中权重小于前述中间计算量超过单元所对应权重的最大权重，然后继续迭代，直至满足收敛精度；

否则，不对权重系数进行修正。

需要说明的是，在充电完成后，所述控制单元还进行相应的自动浮充转换控制。

上述方案，通过根据各蓄电池的荷电状态对所述直流电源系统中的蓄电池进行分组标记，从而得到充电组和放电组，然后再进行充电/放电控制，进而避免现有技术中，对电池组统一进行整体充电或放电，未考虑到紧急用电情况和不同蓄电池的损耗情况，从而造成过充或过放的问题；同时，本实施例利用采用多个并联的充电器对所述充电组进行充电，减少相应的充电时间，进而提升充电效率。

进一步地，为满足实际的应用需求，若充电时，所述充电组的功率低于需求功率时，所述控制单元则从所述放电组中调用所需数量的蓄电池至所述充电组中。

即，以满足功率需求为最高优先级，不局限于分组情况，通过在分组中进行灵活调用，以共同承担应用需求所需的总功率。

基于相同的发明构思，参照图2所示，本发明实施例还提供了一种电力设备的自动控制方法，应用于直流电源系统和前文所述的一种电力设备自动控制系统，所述方法包括：

S101，获取所述直流电源系统中各蓄电池的荷电状态。

具体地，通过监测单元进行检测，包括多个不同的检测传感器，除了所述荷电状态的检测，还包括相应的电压、电流、温度、温湿度和功率等；其中，所述蓄电池的类型包括铅酸蓄电池。

S102，根据所述荷电状态对各蓄电池进行分组标记，并根据标记结果得到充电组和放电组。

具体地，分组单元执行上述步骤，分组标记时，选择荷电状态相近的蓄电池做相同的标记，并将其分成相同的组；通过充电组和放电组的区分，在减少不必要的状态切换的同时，也避免了现有技术中，整体进行充电或放电的情况，相当于在单个直流电源系统中进行了冗余设计。

S103，根据所述标记结果对蓄电池进行充电/放电控制；其中，充电控制时，采用多个并联的充电器对所述充电组进行充电。

具体地，控制单元执行上述步骤，所述充电控制时，具体包括：

对多个并联的充电器利用约束模型进行处理，以得到各充电器的输出电流；

再通过建立的充电模型对各蓄电池进行充电控制。

进一步地，实施时，所述约束模型基于优化算法，通过构成的一些约束条件，实现目标函数的最大化或最小化；

在本实施例中，所述约束模型以多个并联的充电器根据输入功率得到的整体输出电流为定值，以及各输出电流不大于各充电器本身的输出电流为约束条件；

这样就可以根据实际情况进行智能调控，分别控制各充电器的输出电流或电压，避免充电过程中有的充电器因过载造成的损坏，借助优化算法将电能合理分配在并联充电器中，使得整体效率最大化。

同理，再对蓄电池充电时进行控制，所述充电模型利用BP神经网络训练建立，在对各蓄电池进行充电控制时，具体包括：

将蓄电池的输入参数传输至所述充电模型中的输入层；其中，所述输入参数包括蓄电池的电压、荷电状态和温度值；

所述充电模型中的输出层，输出蓄电池各时刻的充电电流；进而使得充电电流接近最佳充电曲线，进而大大缩短充电时间和减少对蓄电池的损害。

在BP神经网络训练过程中，为适应于不同蓄电池具有的不同荷电状态，实现一个蓄电池一个充电模型的目的，还根据所述荷电状态进行权重系数的调整，具体包括：

在迭代训练计算过程中，若其他电池单元的中间计算量超过其中任意电池单元额定功率，则需要对权重系数进行修正，调整权重为相邻单元中权重小于前述中间计算量超过单元所对应权重的最大权重，然后继续迭代，直至满足收敛精度；

否则，不对权重系数进行修正。例如，在需要修正时，中间计算量超过的单元所对应权重为0.4，相邻单元的权重有0.2，0.15等，则将开始的权重0.4调整为0.2。

需要说明的是，在充电完成后，所述控制单元还进行相应的自动浮充转换控制。

从以上描述可以得出，通过根据各蓄电池的荷电状态对所述直流电源系统中的蓄电池进行分组标记，从而得到充电组和放电组，然后再进行充电/放电控制，进而避免现有技术中，对电池组统一进行整体充电或放电，未考虑到紧急用电情况和不同蓄电池的损耗情况，从而造成过充或过放电的情况；同时，本实施例利用采用多个并联的充电器对所述充电组进行充电，减少相应的充电时间，进而提升充电效率。

进一步地，在另一实施例中，在上述方案的基础上，所述方法还包括：

若充电时，所述充电组的功率低于需求功率时，所述控制单元则从所述放电组中调用所需数量的蓄电池至所述充电组中。

具体地，以满足功率需求为最高优先级，不局限于分组情况，通过在分组中进行灵活调用，以共同承担应用需求所需的总功率。

应当理解，在本发明实施例中，所称控制单元可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种电力设备自动控制系统，其特征在于，应用于直流电源系统，所述系统包括：

监测单元，用于获取所述直流电源系统中各蓄电池的荷电状态；

分组单元，用于根据所述荷电状态对各蓄电池进行分组标记，并根据标记结果得到充电组和放电组；分组标记时，选择荷电状态相近的蓄电池做相同的标记，并将其分成相同的组；

控制单元，用于根据所述标记结果对蓄电池进行充电/放电控制；其中，充电控制时，采用多个并联的充电器对所述充电组进行充电；

所述充电控制时，具体包括：

对多个并联的充电器利用约束模型进行处理，以得到各充电器的输出电流；

再通过建立的充电模型对各蓄电池进行充电控制；

所述约束模型以多个并联的充电器根据输入功率得到的整体输出电流为定值，以及各输出电流不大于各充电器本身的输出电流为约束条件。

2.如权利要求1所述的一种电力设备自动控制系统，其特征在于，若充电时，所述充电组的功率低于需求功率时，所述控制单元则从所述放电组中调用所需数量的蓄电池至所述充电组中。

3.如权利要求2所述的一种电力设备自动控制系统，其特征在于，所述充电模型利用BP神经网络训练建立，在对各蓄电池进行充电控制时，具体包括：

将蓄电池的输入参数传输至所述充电模型中的输入层；其中，所述输入参数包括蓄电池的电压、荷电状态和温度值；

所述充电模型中的输出层，输出蓄电池各时刻的充电电流。

4.一种电力设备的自动控制方法，其特征在于，应用于直流电源系统和权利要求1所述的一种电力设备自动控制系统，所述方法包括：

获取所述直流电源系统中各蓄电池的荷电状态；

根据所述荷电状态对各蓄电池进行分组标记，并根据标记结果得到充电组和放电组；

根据所述标记结果对蓄电池进行充电/放电控制；其中，充电控制时，采用多个并联的充电器对所述充电组进行充电；

所述充电控制时，具体包括：

对多个并联的充电器利用约束模型进行处理，以得到各充电器的输出电流；

再通过建立的充电模型对各蓄电池进行充电控制；

所述约束模型以多个并联的充电器根据输入功率得到的整体输出电流为定值，以及各输出电流不大于各充电器本身的输出电流为约束条件。

5.如权利要求4所述的一种电力设备的自动控制方法，其特征在于，若充电时，所述充电组的功率低于需求功率时，所述控制单元则从所述放电组中调用所需数量的蓄电池至所述充电组中。

6.如权利要求5所述的一种电力设备的自动控制方法，其特征在于，所述充电模型利用BP神经网络训练建立，在对各蓄电池进行充电控制时，具体包括：

将蓄电池的输入参数传输至所述充电模型中的输入层；其中，所述输入参数包括蓄电池的电压、荷电状态和温度值；

所述充电模型中的输出层，输出蓄电池各时刻的充电电流。

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