CN116613864A - 一种蓄电池在线核容巡检方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种蓄电池在线核容巡检方法及装置，该方法包括：基于第一预设控制参数以第一预设控制策略控制蓄电池放电过程，所述第一预设控制参数包括放电终止条件；实时采集放电过程中蓄电池的实时状态参数，直至放电终止时；在放电终止时，基于放电过程期间的实时放电电流计算蓄电池实际容量，基于所述蓄电池实际容量进行核容；基于第二预设控制参数以第二预设控制策略控制蓄电池充电过程，所述第二预设控制参数包括不同充电阶段的充电电压和充电电流约束条件、充电终止条件，所述第二预设控制策略包括充电阶段分阶段的电压和电流控制策略。
Description
技术领域
本发明涉及变电站直流电源管理技术领域，具体涉及一种蓄电池在线核容巡检方法及装置。
背景技术
蓄电池作为变电站的后备电源，平时良好的维护才能使其在紧急情况下正常发挥出应有的作用，因此变电站蓄电池的监测与核容成为工程人员维护的重点。现有的方式费时费力，还存在一定操作风险，特别是近年来变电站数量越来越多，班组人员的运维压力也不断加大。本发明提供一种能够控制管理蓄电池充放电及相应数据处理的核容巡检方法。
发明内容
针对上述现有技术存在的问题，本发明提供了一种蓄电池在线核容巡检方法及装置，有效实现对蓄电池核容过程中充放电的控制及核容容量分析的准确性。该技术方案如下：
第一方面，提供了一种蓄电池在线核容巡检方法，该方法包括如下步骤：
基于第一预设控制参数以第一预设控制策略控制蓄电池放电过程，所述第一预设控制参数包括放电终止条件；
实时采集放电过程中蓄电池的实时状态参数，直至放电终止时，所述状态参数包括电流、端电压、单体电压、温度；
在放电终止时，基于放电过程期间的实时放电电流计算蓄电池实际容量，基于所述蓄电池实际容量进行核容；
基于第二预设控制参数以第二预设控制策略控制蓄电池充电过程，所述第二预设控制参数包括不同充电阶段的充电电压和充电电流约束条件、充电终止条件，所述第二预设控制策略包括充电阶段分阶段的电压和电流控制策略。
在一些实施方式中，所述第一预设控制参数包括：放电电流阈值区间、放电过程电池温度阈值区间和放电终止条件，所述放电终止条件包括放电终止时间、放电终止时端电压、放电终止时单体电池电压；
所述第一预设控制策略，包括：分阶段放电过程控制方法，其中第一阶段为恒流放电，在蓄电池温度达到预设条件时，进入第二阶段，第二阶段为温度辅助控制阶段，基于微调放电电流控制放电过程中蓄电池温度在温度预设约束条件下；所述第二阶段，基于采集的实时状态参数反馈调整所述蓄电池放电过程的电流，以实现放电过程的温度不超出温度预设约束条件的情况下在最短时间内完成放电过程。
在一些实施方式中，所述第一预设控制策略，还包括：当蓄电池端电压达到放电终止时端电压前的一个预设电压值时，进入第三阶段，第三阶段控制放电电流逐步减小，直至达到放电终止条件，具体包括：
在未达到放电终止时间约束条件下，基于实时电压数据判断是否调节放电电流；
在确定调节放电电流的情况下，逐步减小放电电流直至达到放电终止时端电压和放电终止时单体电池电压约束条件，所述逐步减小放电电流包括基于放电终止时电流、当前端电压和放电终止时端电压之间的差距、当前放电电流确定放电电流逐步减小的步幅，基于所述步幅控制放电电流逐步减小直至达到放电终止条件。
在一些实施方式中，所述在放电终止时，基于放电过程期间的实时放电电流计算蓄电池实际容量，基于所述蓄电池实际容量进行核容，包括：
基于放电过程采集的放电电流数据，拟合放电电流曲线，基于放电电流曲线在放电时间上的积分值获取蓄电池实际容量，所述拟合放电电流曲线，包括：
基于放电过程采集的放电电流数据，以预设第一窗口依次截取放电电流数据，上一第一窗口内的末尾数据同时作为当前第一窗口内的起始数据，所述第一窗口长度基于放电电流数据中两个相邻平稳放电电流数据段之间间隔距离的最小值确定；
分析每个第一窗口内数据的波动度；
在上一第一窗口内数据的波动度与当前第一窗口一致时，将上一第一窗口内数据与当前第一窗口内数据合并在同一个窗口内，对于所有放电电流数据的窗口合并后，记每个窗口为第二窗口；
基于每个第二窗口内的数据分别进行插值，第二窗口内的插值函数基于第二窗口内数据的波动度确定。
在一些实施方式中，窗口内数据的波动度，基于窗口内数据最大值与最小值之差、窗口内数据均值、相邻数据差最大值、相邻数据差平均值组成的向量确定；
判断上一第一窗口内数据的波动度与当前第一窗口是否一致的方法，包括：
将所有第一窗口内数据的波动度进行聚类，聚类结果中同一类中的波动度数据即为一致；
在上一第一窗口内数据的波动度与当前第一窗口内数据的波动度所在聚类类别为同一个类别时，确定上一第一窗口内数据的波动度与当前第一窗口一致。
在一些实施方式中，所述基于采集的实时状态参数反馈调整所述蓄电池放电过程的电流，包括：
获取当前时刻的电流、电压、温度；
基于当前温度值和温度数据上升趋势确定是否需要调整所述蓄电池放电过程的电流；
在确定需要调整的情况下，基于当前温度值和目标温度值采用PID算法控制每一步的温度调整量；
基于每一步的所述温度调整量确定对应的每一步的电流调整值，基于每一步的电流调整值控制放电过程的放电电流。
在一些实施方式中，所述基于当前温度值和目标温度值采用PID算法控制每一步的温度调整量，包括：
基于t时刻的温度值和目标温度值的差值记t时刻差值，基于t时刻差值输入PID算法确定t时刻的目标温度调整量；
基于t时刻的目标温度调整量控制蓄电池放电过程，得到t+1时刻蓄电池放电过程中的t+1时刻的温度值，基于t+1时刻的温度值和t时刻的温度值之差确定t时刻的实际温度调整量；
基于实时放电电流、放电电压、蓄电池标定容量、蓄电池厂家信息、实时的目标温度调整量和实时的实际温度调整量作为样本数据的因子项，基于实时PID算法的可调参数作为样本数据的结果项，分析因子项和结果项之间的关系，得到表征所述因子项和结果项之间的关系的第一模型；
所述基于当前温度值和目标温度值采用PID算法控制每一步的温度调整量，还包括：
基于当前温度值和目标温度值输入PID算法，在所述PID算法中调用所述第一模型确定实时的PID算法的可调参数的取值；
基于在所述可调参数确定后的所述PID算法的输出结果确定每一步的温度调整量。
在一些实施方式中，所述分析因子项和结果项之间的关系，得到表征所述因子项和结果项之间的关系的第一模型，包括基于神经网络采用样本训练得到第一模型或者基于关联关系分析算法确定因子项和结果项之间的第一模型。
在一些实施方式中，所述基于神经网络采用样本训练得到第一模型，包括在构建待训练的神经网络之后，基于粒子群算法寻优获取所述神经网络的初始参数数值，基于神经网络的初始参数数值采用样本进行训练。
第二方面，提供了一种蓄电池在线核容巡检装置，该装置包括：
放电控制单元，用于基于第一预设控制参数以第一预设控制策略控制蓄电池放电过程，所述第一预设控制参数包括放电终止条件；
核容数据采集单元，用于实时采集放电过程中蓄电池的实时状态参数，直至放电终止时，所述状态参数包括电流、端电压、单体电压、温度；
核容分析单元，用于在放电终止时，基于放电过程期间的实时放电电流计算蓄电池实际容量，基于所述蓄电池实际容量进行核容；
充电控制单元，用于基于第二预设控制参数以第二预设控制策略控制蓄电池充电过程，所述第二预设控制参数包括不同充电阶段的充电电压和充电电流约束条件、充电终止条件，所述第二预设控制策略包括充电阶段分阶段的电压和电流控制策略。
本发明的一种蓄电池在线核容巡检方法及装置，具备如下有益效果：对蓄电池核容时，以第一预设控制参数、第一预设控制策略控制蓄电池放电过程，并基于实际放电过程的电压电流数据进行蓄电池实际容量分析，通过第一预设控制参数、第一预设控制策略，实现对蓄电池实际容量分析的准确分析，以第二预设控制参数、第二预设控制策略控制蓄电池充电过程，充电过程采用分阶段策略，实现对蓄电池的充电保护。
附图说明
图1是本申请实施例中一种蓄电池在线核容巡检方法的流程示意图；
图2是本申请实施例中放电过程放电电流数据处理方法流程示意图；
图3是本申请实施例中放电过程第二阶段控制方法的流程示意图；
图4是本申请实施例中一种蓄电池在线核容巡检装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的一种蓄电池在线核容巡检方法，包括如下步骤：
步骤1，基于第一预设控制参数以第一预设控制策略控制蓄电池放电过程，所述第一预设控制参数包括放电终止条件；
步骤2，实时采集放电过程中蓄电池的实时状态参数，直至放电终止时，所述状态参数包括电流、端电压、单体电压、温度；
步骤3，在放电终止时，基于放电过程期间的实时放电电流计算蓄电池实际容量，基于所述蓄电池实际容量进行核容；
步骤4，基于第二预设控制参数以第二预设控制策略控制蓄电池充电过程，所述第二预设控制参数包括不同充电阶段的充电电压和充电电流约束条件、充电终止条件，所述第二预设控制策略包括充电阶段分阶段的电压和电流控制策略。
在本申请实施例中，对蓄电池核容时，以第一预设控制参数、第一预设控制策略控制蓄电池放电过程，并基于实际放电过程的电压电流数据进行蓄电池实际容量分析，通过第一预设控制参数、第一预设控制策略，实现对蓄电池实际容量分析的准确分析，可以理解，常规技术中的蓄电池核容常以恒流放电试验过程进行，但是该过程一方面由于放电过程的持续进行并不能保证恒流进而不能确保核容分析的准确性，另一方面，放电过程中蓄电池的温度也需要控制在约束条件内以保证放电效率和蓄电池性能，以第二预设控制参数、第二预设控制策略控制蓄电池充电过程，充电过程采用分阶段策略，避免过充，可以理解，充电过程可以包括预充电阶段、最大功率充电阶段、恒压充电阶段，实现对蓄电池的充电保护。
进一步的，上述步骤1中的第一预设控制参数包括：放电电流阈值区间、放电过程电池温度阈值区间和放电终止条件，所述放电终止条件包括放电终止时间、放电终止时端电压、放电终止时单体电池电压；
上述步骤1中的第一预设控制策略，包括：分阶段放电过程控制方法，其中第一阶段为恒流放电，在蓄电池温度达到预设条件时，进入第二阶段，第二阶段为温度辅助控制阶段，基于微调放电电流控制放电过程中蓄电池温度在温度预设约束条件下；所述第二阶段，基于采集的实时状态参数反馈调整所述蓄电池放电过程的电流，以实现放电过程的温度不超出温度预设约束条件的情况下在最短时间内完成放电过程。
在本申请实施例中，蓄电池放电过程分为多个阶段进行，在第一阶段，以恒流放电，随着放电过程的进行，蓄电池温度升高，在蓄电池温度达到预设条件时，进入第二阶段，第二阶段以恒温为主要控制目标，微调放电电流控制蓄电池温度的恒定，在一种实施方式中，持续第二阶段直至放电终止时。本申请实施例中，放电过程采用两阶段的结合有效实现蓄电池放电过程对蓄电池性能保护。另外，需要说明的是，上述放电终止时间是放电过程的理论时长，但在实际放电过程中，放电时长会在基于该理论时长的一个容许区间内，也可以说上述放电终止时间可以是个放电时长容许区间。
进一步的，上述步骤1中的第一预设控制策略，还包括：当蓄电池端电压达到放电终止时端电压前的一个预设电压值时，进入第三阶段，第三阶段控制放电电流逐步减小，直至达到放电终止条件，具体包括：
步骤11，在未达到放电终止时间约束条件下，基于实时电压数据判断是否调节放电电流；
步骤12，在确定调节放电电流的情况下，逐步减小放电电流直至达到放电终止时端电压和放电终止时单体电池电压约束条件，所述逐步减小放电电流包括基于放电终止时电流、当前端电压和放电终止时端电压之间的差距、当前放电电流确定放电电流逐步减小的步幅，基于所述步幅控制放电电流逐步减小直至达到放电终止条件。
在本申请实施例中，先以放电终止时间为约束条件判断是否需要停止放电过程，如果未达到放电终止时间约束条件，继续进行是否进入第三阶段的分析判断，如果已经达到放电终止时间约束条件，此时放电过程需要终止并检查蓄电池故障问题。进一步，为了实现在放电终止时对放电过程停止控制的有效性，避免不能即使控制在放电终止时端电压时及时停止放电过程，在到达放电终止时端电压前的一个预设时，进入第三阶段，减小放电速度，控制放电电流逐步减小，可以理解，该第三阶段中，可以基于当前端电压和放电终止时端电压之间的差距预估剩余放电时长，并基于预设的放电终止时电流设定值，确定放电电流变化率，实现逐步减小放电电流直至放电终止，另外，该第三阶段中，也可以先确定当前端电压和放电终止时端电压之间的差距（记为第一差距），再基于放电过程中历史一段时间内的放电电流数据和对应的端电压下降数据的对应关系估计第一差距对应的放电电流变化值，基于所述放电电流变化值控制该第三阶段的放电电流变化过程。其中一段时间内的放电电流数据和对应的端电压下降数据的对应关系可以是形如t1到t2时间段内放电电流从a1均匀变化到a2，对应的端电压从u1变化到u2。可以理解，第三阶段的放电电流数据理想情况下采用均匀减小方法，即第三阶段的放电电流数据呈直线变化。
在一种实施方式中，上述步骤3中，在放电终止时，基于放电过程期间的实时放电电流计算蓄电池实际容量，基于所述蓄电池实际容量进行核容，包括：
基于放电过程采集的放电电流数据，拟合放电电流曲线，基于放电电流曲线在放电时间上的积分值获取蓄电池实际容量，所述拟合放电电流曲线，包括：
步骤31，基于放电过程采集的放电电流数据，以预设第一窗口依次截取放电电流数据，上一第一窗口内的末尾数据同时作为当前第一窗口内的起始数据，所述第一窗口长度基于放电电流数据中两个相邻平稳放电电流数据段之间间隔距离的最小值确定；
步骤32，分析每个第一窗口内数据的波动度；
步骤33，在上一第一窗口内数据的波动度与当前第一窗口一致时，将上一第一窗口内数据与当前第一窗口内数据合并在同一个窗口内，对于所有放电电流数据的窗口合并后，记每个窗口为第二窗口；
步骤34，基于每个第二窗口内的数据分别进行插值，第二窗口内的插值函数基于第二窗口内数据的波动度确定。
在本申请实施例中，第一窗口采用较小的适宜大小的窗口，保证第一窗口内的数据的波动度能有效表征第一窗口内的所有数据的波动特征，可以理解，若第一窗口取值过大，则第一窗口内的数据的波动度可能是该第一窗口内的数据的子波动度的融合特征（该子波动度是指该第一窗口内小于第一窗口长度的部分连续数据组成的子窗口对应的数据的波动度），那么第一窗口内的数据的波动度以几个子波动度分别表示更加有效，所以第一窗口采用较小的适宜大小的窗口。在一种实施方式中，该第一窗口基于放电电流数据中两个相邻平稳放电电流数据段之间间隔距离的最小值确定。
另外，当相邻窗口的波动度一致时对窗口进行合并，减小窗口个数，形成多个第二窗口，每个第二窗口内的数据分布不同，本申请实施例中对每个第二窗口内的数据采用不同的插值法，可以理解，对于波动度较大的第二窗口内的数据，采用插值精度插值准确性较高的插值曲线。
在一种实施方式中，上述步骤32中，窗口内数据的波动度，基于窗口内数据最大值与最小值之差、窗口内数据均值、相邻数据差最大值、相邻数据差平均值组成的向量确定；
上述步骤33中，判断上一第一窗口内数据的波动度与当前第一窗口是否一致的方法，包括：
步骤331，将所有第一窗口内数据的波动度进行聚类，聚类结果中同一类中的波动度数据即为一致；
步骤332，在上一第一窗口内数据的波动度与当前第一窗口内数据的波动度所在聚类类别为同一个类别时，确定上一第一窗口内数据的波动度与当前第一窗口一致。
在本申请实施例中，窗口内数据的波动度，基于窗口内数据最大值与最小值之差、窗口内数据均值、相邻数据差最大值、相邻数据差平均值组成的向量确定，记为波动度向量特征；
进一步，将波动度向量特征进行分类，同一类内的波动度向量特征是相似的，本申请实施例中，在进行相邻窗口波动度比较时，根据窗口的波动度向量特征所在聚类类别是否相同即可判定相邻窗口波动度是否一致。
在一种实施方式中，上述放电过程中的第二阶段，基于采集的实时状态参数反馈调整所述蓄电池放电过程的电流，包括：
步骤13，获取当前时刻的电流、电压、温度；
步骤14，基于当前温度值和温度数据上升趋势确定是否需要调整所述蓄电池放电过程的电流；
步骤15，在确定需要调整的情况下，基于当前温度值和目标温度值采用PID算法控制每一步的温度调整量；
步骤16，基于每一步的所述温度调整量确定对应的每一步的电流调整值，基于每一步的电流调整值控制放电过程的放电电流。
在本申请实施例中，当前温度值和温度数据上升趋势中任一个达到预设条件时，例如温度值达到温度预警值、温度数据升高幅度连续一段时间超过预设上升幅度值，即确定进入第二阶段，确定需要调整所述蓄电池放电过程的电流。所述基于每一步的所述温度调整量确定对应的每一步的电流调整值，可以是基于预设的温度调整量和电流调整值映射表确定，也可以基于其它获取温度调整量和电流调整值之间关联关系的方法确定。
在一种实施方式中，上述步骤15中，基于当前温度值和目标温度值采用PID算法控制每一步的温度调整量，包括：
步骤151，基于t时刻的温度值和目标温度值的差值记t时刻差值，基于t时刻差值输入PID算法确定t时刻的目标温度调整量；
步骤152，基于t时刻的目标温度调整量控制蓄电池放电过程，得到t+1时刻蓄电池放电过程中的t+1时刻的温度值，基于t+1时刻的温度值和t时刻的温度值之差确定t时刻的实际温度调整量；
步骤153，基于实时放电电流、放电电压、蓄电池标定容量、蓄电池厂家信息、实时的目标温度调整量和实时的实际温度调整量作为样本数据的因子项，基于实时PID算法的可调参数作为样本数据的结果项，分析因子项和结果项之间的关系，得到表征所述因子项和结果项之间的关系的第一模型；
所述基于当前温度值和目标温度值采用PID算法控制每一步的温度调整量，还包括：
步骤154，基于当前温度值和目标温度值输入PID算法，在所述PID算法中调用所述第一模型确定实时的PID算法的可调参数的取值；
步骤155，基于在所述可调参数确定后的所述PID算法的输出结果确定每一步的温度调整量。
在本申请实施例中，基于实时放电电流、放电电压、蓄电池标定容量、蓄电池厂家信息、实时的目标温度调整量和实时的实际温度调整量作为样本数据的因子项，基于实时PID算法的可调参数作为样本数据的结果项，经过构建第一模型表征因子项和结果项之间的关系，进一步，可以通过第一模型实时调优PID算法的可调参数，进而实现动态变化的PID算法模型，可以理解，该PID算法的可调参数可以是其中的比例、积分、微分参数。
在一种实施方式中，上述步骤153中，分析分析因子项和结果项之间的关系，得到表征所述因子项和结果项之间的关系的第一模型，包括：
步骤1531，基于神经网络采用样本训练得到第一模型或者基于关联关系分析算法确定因子项和结果项之间的第一模型。可以理解，该基于关联关系分析算法确定因子项和结果项之间的第一模型可以是基于关联规则挖掘算法，也可以是基于因子项和结果项的大量样本数据进行关联关系拟合得到第一模型。
在一种实施方式中，上述步骤1531中，基于神经网络采用样本训练得到第一模型，包括在构建待训练的神经网络之后，基于粒子群算法寻优获取所述神经网络的初始参数数值，基于神经网络的初始参数数值采用样本进行训练。
本申请实施例中还提供了一种蓄电池在线核容巡检装置，该装置包括如下单元模块：
放电控制单元，用于基于第一预设控制参数以第一预设控制策略控制蓄电池放电过程，所述第一预设控制参数包括放电终止条件；
核容数据采集单元，用于实时采集放电过程中蓄电池的实时状态参数，直至放电终止时，所述状态参数包括电流、端电压、单体电压、温度；
核容分析单元，用于在放电终止时，基于放电过程期间的实时放电电流计算蓄电池实际容量，基于所述蓄电池实际容量进行核容；
充电控制单元，用于基于第二预设控制参数以第二预设控制策略控制蓄电池充电过程，所述第二预设控制参数包括不同充电阶段的充电电压和充电电流约束条件、充电终止条件，所述第二预设控制策略包括充电阶段分阶段的电压和电流控制策略。
关于蓄电池在线核容巡检装置的具体限定可以参见上文中对于蓄电池在线核容巡检方法的限定，在此不再赘述。上述蓄电池在线核容巡检装置中的各个单元可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各单元可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个单元对应的操作。作为示例，本申请实施例所提供的蓄电池在线核容巡检装置可以直接体现为由处理器执行的软件模块组合，软件模块可以位于存储介质中，存储介质位于存储器，处理器读取存储器中软件模块包括的可执行指令，结合必要的硬件完成本申请实施例提供的蓄电池在线核容巡检方法。
本发明不局限于上述具体的实施方式，本领域的普通技术人员从上述构思出发，不经过创造性的劳动，所做出的种种变换，均落在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种蓄电池在线核容巡检方法，其特征在于，包括如下步骤：
基于第一预设控制参数以第一预设控制策略控制蓄电池放电过程，所述第一预设控制参数包括放电终止条件；
实时采集放电过程中蓄电池的实时状态参数，直至放电终止时，所述状态参数包括电流、端电压、单体电压、温度；
在放电终止时，基于放电过程期间的实时放电电流计算蓄电池实际容量，基于所述蓄电池实际容量进行核容；
基于第二预设控制参数以第二预设控制策略控制蓄电池充电过程，所述第二预设控制参数包括不同充电阶段的充电电压和充电电流约束条件、充电终止条件，所述第二预设控制策略包括充电阶段分阶段的电压和电流控制策略。
2.根据权利要求1所述的一种蓄电池在线核容巡检方法，其特征在于，
所述第一预设控制参数包括：放电电流阈值区间、放电过程电池温度阈值区间和放电终止条件，所述放电终止条件包括放电终止时间、放电终止时端电压、放电终止时单体电池电压；
所述第一预设控制策略，包括：分阶段放电过程控制方法，其中第一阶段为恒流放电，在蓄电池温度达到预设条件时，进入第二阶段，第二阶段为温度辅助控制阶段，基于微调放电电流控制放电过程中蓄电池温度在温度预设约束条件下；所述第二阶段，基于采集的实时状态参数反馈调整所述蓄电池放电过程的电流，以实现放电过程的温度不超出温度预设约束条件的情况下在最短时间内完成放电过程。
3.根据权利要求1所述的一种蓄电池在线核容巡检方法，其特征在于，所述第一预设控制策略，还包括：当蓄电池端电压达到放电终止时端电压前的一个预设电压值时，进入第三阶段，第三阶段控制放电电流逐步减小，直至达到放电终止条件，具体包括：
在未达到放电终止时间约束条件下，基于实时电压数据判断是否调节放电电流；
在确定调节放电电流的情况下，逐步减小放电电流直至达到放电终止时端电压和放电终止时单体电池电压约束条件，所述逐步减小放电电流包括基于放电终止时电流、当前端电压和放电终止时端电压之间的差距、当前放电电流确定放电电流逐步减小的步幅，基于所述步幅控制放电电流逐步减小直至达到放电终止条件。
4.根据权利要求1所述的一种蓄电池在线核容巡检方法，其特征在于，所述在放电终止时，基于放电过程期间的实时放电电流计算蓄电池实际容量，基于所述蓄电池实际容量进行核容，包括：
基于放电过程采集的放电电流数据，拟合放电电流曲线，基于放电电流曲线在放电时间上的积分值获取蓄电池实际容量，所述拟合放电电流曲线，包括：
基于放电过程采集的放电电流数据，以预设第一窗口依次截取放电电流数据，上一第一窗口内的末尾数据同时作为当前第一窗口内的起始数据，所述第一窗口长度基于放电电流数据中两个相邻平稳放电电流数据段之间间隔距离的最小值确定；
分析每个第一窗口内数据的波动度；
在上一第一窗口内数据的波动度与当前第一窗口一致时，将上一第一窗口内数据与当前第一窗口内数据合并在同一个窗口内，对于所有放电电流数据的窗口合并后，记每个窗口为第二窗口；
基于每个第二窗口内的数据分别进行插值，第二窗口内的插值函数基于第二窗口内数据的波动度确定。
5.根据权利要求4所述的一种蓄电池在线核容巡检方法，其特征在于，窗口内数据的波动度，基于窗口内数据最大值与最小值之差、窗口内数据均值、相邻数据差最大值、相邻数据差平均值组成的向量确定；
判断上一第一窗口内数据的波动度与当前第一窗口是否一致的方法，包括：
将所有第一窗口内数据的波动度进行聚类，聚类结果中同一类中的波动度数据即为一致；
在上一第一窗口内数据的波动度与当前第一窗口内数据的波动度所在聚类类别为同一个类别时，确定上一第一窗口内数据的波动度与当前第一窗口一致。
6.根据权利要求2所述的一种蓄电池在线核容巡检方法，其特征在于，所述基于采集的实时状态参数反馈调整所述蓄电池放电过程的电流，包括：
获取当前时刻的电流、电压、温度；
基于当前温度值和温度数据上升趋势确定是否需要调整所述蓄电池放电过程的电流；
在确定需要调整的情况下，基于当前温度值和目标温度值采用PID算法控制每一步的温度调整量；
基于每一步的所述温度调整量确定对应的每一步的电流调整值，基于每一步的电流调整值控制放电过程的放电电流。
7.根据权利要求6所述的一种蓄电池在线核容巡检方法，其特征在于，所述基于当前温度值和目标温度值采用PID算法控制每一步的温度调整量，包括：
基于t时刻的温度值和目标温度值的差值记t时刻差值，基于t时刻差值输入PID算法确定t时刻的目标温度调整量；
基于t时刻的目标温度调整量控制蓄电池放电过程，得到t+1时刻蓄电池放电过程中的t+1时刻的温度值，基于t+1时刻的温度值和t时刻的温度值之差确定t时刻的实际温度调整量；
基于实时放电电流、放电电压、蓄电池标定容量、蓄电池厂家信息、实时的目标温度调整量和实时的实际温度调整量作为样本数据的因子项，基于实时PID算法的可调参数作为样本数据的结果项，分析因子项和结果项之间的关系，得到表征所述因子项和结果项之间的关系的第一模型；
所述基于当前温度值和目标温度值采用PID算法控制每一步的温度调整量，还包括：
基于当前温度值和目标温度值输入PID算法，在所述PID算法中调用所述第一模型确定实时的PID算法的可调参数的取值；
基于在所述可调参数确定后的所述PID算法的输出结果确定每一步的温度调整量。
8.根据权利要求7所述的一种蓄电池在线核容巡检方法，其特征在于，所述分析因子项和结果项之间的关系，得到表征所述因子项和结果项之间的关系的第一模型，包括基于神经网络采用样本训练得到第一模型或者基于关联关系分析算法确定因子项和结果项之间的第一模型。
9.根据权利要求8所述的一种蓄电池在线核容巡检方法，其特征在于，所述基于神经网络采用样本训练得到第一模型，包括在构建待训练的神经网络之后，基于粒子群算法寻优获取所述神经网络的初始参数数值，基于神经网络的初始参数数值采用样本进行训练。
10.一种蓄电池在线核容巡检装置，其特征在于，包括：
放电控制单元，用于基于第一预设控制参数以第一预设控制策略控制蓄电池放电过程，所述第一预设控制参数包括放电终止条件；
核容数据采集单元，用于实时采集放电过程中蓄电池的实时状态参数，直至放电终止时，所述状态参数包括电流、端电压、单体电压、温度；
核容分析单元，用于在放电终止时，基于放电过程期间的实时放电电流计算蓄电池实际容量，基于所述蓄电池实际容量进行核容；
充电控制单元，用于基于第二预设控制参数以第二预设控制策略控制蓄电池充电过程，所述第二预设控制参数包括不同充电阶段的充电电压和充电电流约束条件、充电终止条件，所述第二预设控制策略包括充电阶段分阶段的电压和电流控制策略。
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