TWM425280U - Battery capacity estimation apparatus - Google Patents

Description

¥25280 五、新型說明： 【新型所屬之技術領域】 目前通信用閥調式鉛酸蓄電池已陸續加裝監控系统，往後鲈合每月定 期柴油引擎發電機測試時，市電切離且發電機尚未送電之時間約3分鐘疋 閥調式錄酸蓄電池放電供應直流電源給資通設備制，麵監㈣^得 相關放電數據’輸人至蓄電池容量_模财侧每—轉電池放電時件 間，進而可以得知其容量，以達崎省人力、節能減碳及㉔獅之優點。 【先前技術】 ，㈣㈣抓雜畜電配陸續加裝監㈣統，往後結合每月定 期柴油引擎發電機測試時，市電娜且發電機尚未送電之時間約3分鐘， 閥調式紹赌㈣電供編機_備_，並岭控系^得 相關放包數據，輸入至蓄電池容量估測模型中估測每一顆蓄電池放電時 間，進而可以得知其容量。 畜電池為供應資通設備電力的最後防線，如果最後防線被攻破了，合 造成通信中斷，嚴«響公司形I晴通設備㈣均湖直流供電^ 市電中斷或直趙電f嫩_，需絲蓄電練直流電源給資通設 備=’轉|似_侧麟輸做纖她可以得知 里外’均套方法可以有效得知蓄電池真正容量。 θ類神經網路』來估測閥調式錯酸蓄電池的放電時間，利用每月 ==_ ’恤«絲細_，細㈣統所取得 時’以至已觀_神經稱ft池容量估職對，只要短 3 M425280 暫電時間’就可峨速估測出蓄電池之放電時間進而可以得知蓄電 池合里，可以達到節省人力、節能減碳及災害預防之優點。 如何得知每顆蓄電池之容量’除目前賴之放電容量測試外，其制 •.僅此* “ I也良狐’並無法得知其真正的放電時間及容量，但放 電容量測試又非常耗時，人力需求高並且浪費能源等缺點，一年僅多測試 -次；如果當遇到交換式直流供電設備(猜s)故障時，僅能靠蓄電池供岸 直流電源給資通設備使用，到底蓄電池能供應多少時間，現場-級維護人 員均無法有效得知，電力維護人員也僅能依據f電池原廠提供型錄杳詢放 電麟後靖錄_，如果崎錯誤，可齡造紐重线信中斷。 電信機房規定每脑舰發電機加_試，在市電與發電機切換時， 僅靠蓄電池放電供應資通設備使用，如果能利用每月蓄電池放電之相關數 據就能大約估測出放電時間，進而可以換算出容量不但可以減少人力、 避免能源浪費又可·道蓄電池之性料—舉數得之優點。 1·參考專利申請案號_咖，電池剩餘容量之預測方法，其方法為取 得受測電池的特性資料及時間而與一標準值進行分析比對，並中，前 項標準值細不關電池新品，_不_放電條件進行放電試 驗，而取得其特性資料與時間資料後所建立，其預測所需資料為該放 電時間的6%以上。本案不僅彻新品電池建立，也_舊電池建 立模型’使模魏據更加完整，_所轉料之取的不論放電時間 大小，僅須取得3分鐘之資料即可以預測。 參考專利”鎌mmee，-觀_餘量之侧紐传將電 池施以放電—小段_，啊取得祕端縫及放電電流值，並利用 2. M425280 t ««減電率於該區段間具有—反比之比例f數則求得放電 率，再將鲜乘以放電電流，即可得咖餘#電池容量。因為電 池放電到祠紐時，錢料料轉㈣，所財轉以建立完 整去電池池觀，供待嘴電池比照參相，並提最短的時間即 可以預測蓄電池容量之效果。 3·「應用類神經網路與決策樹於鑛蓄電池容量之估測」（普國華頌士 論文，國立台北科技大學電機工程系領士班，搬。），提出加水式大 # 容量錯酸蓄電池利用標準放電電流對蓄電池進行放電測試，將取得之 龍輸入倒傳遞類神經網路中訓練，並結合決策樹加強判斷，提高估 測準確度，其優點已將放電量測試時間縮短為3〇分鐘即可估測蓄電池 之容量’域如標準放電電流做放電歸之取得。林將測試時間 縮短為3分鐘即可估測蓄電池之容量，並且可以在任何放電電流下做 預估。 【新型内容】

，本創作為-種蓄電池容量估置，此裝置彻睛經網路加以訓練 學習’使其有錢雛’先行建立f電池放電容量侧卿資料之取得 為對蓄電雜不·電電流之放電容量測試，取得相關放電數據，每一筆 代表顆田電池放％貝料’亚將數據分為訓練資料、驗證資料及測試資料， 經_神經網路訓練模組所訓練出之放電容量估測，求得之訓練資料驗 也貝料及似貞料，纟貫驗結果私，鱗經鳴觀_丨練丨來的蓄電 池放電容量估測模型 不’輸入何種n其平均相對誤差絕對值均有不 錯的收斂效果。 5 M425280 往後需多收集不同型號蓄電池、不同放電電流、不同性能之相關放電資料， 繼續訓練蓄電池容量估聰型，使其達射朗在任何情況下均能估剩 蓄電池之放電時間，進而推得蓄電池之容量。 投入資源說明·· L訓練誠電數據之取得··為適合各t通設備放電娜，其放電數據之放 電電流必須包含齡测，但因放電數據取得困難，且影響蓄電池容旦 因素幕多，故須有一套放電標準作業流程，以方便日後建立蓄電池^ 估測Μ目則可由報廢之蓄電池篩選，進行相關放電容量測試，以取 得相關數據。 2.類神經網勒丨練軟體之特：_神經網路計算過程複雜無法用—般 軟體計算，符合投資效益，應可使用。 3· Τ合㈣發電機加載測試取得蓄電池放電資料：每月發電機加載測試 時，畜電池都會有短暫的放電時間，如能利用蓄電池監控設飾⑴取 得^目關放tf料，即可彻蓄電池容量佑測模型估測蓄電池之性能。 4:所而人力·母月—天一人定期將裝有蓄電池監控設備之蓄電池相關放電 貝料收集’父由模型模擬計算，即可以得知每顆蓄電池之容量資訊。 ^可灯性.如蓄電池容量估測模型訓練資料越完整，其估測之準確性 越:’亚且可以每则得知蓄電池之性能有關用蓄電池。目前蓄電池 合里估敬型經由測試結果得知，適用於㈣臟⑺故電終止電麼為 放电電机為50〜250A，蓄電池容量在·8〇%均可使用。 本創作之達成功效： 1·㈣作業時間：傳統放電容量測試需依規定放電小時率放電，如以_ M425280 .* . · ⑽A-23新電池為例’—般為3小時率放電，放電電流約為·充電 ，為3h爾χ1·2/5_·’所·試—組輪整體測試時間 需要23小時。如使用蓄電池容量估測模型估測蓄電池容量，僅需3分 鐘的放電時間，如果«是簡時，f電池喊時間料Μ分鐘所 以整體估測時間為23分鐘，所以節省測試時間6〇倍。 2. 節能減碳4職電容4戦需錢紐電辦钱電如以_ 100A-23新電池為例’ 一般為3小時率放電，測試一組蓄電池整體耗能 僅為充電時_耗之騎5GAx5撕咖/G隨9χΐ9鳥,_。如 使用蓄電池容量估測模型估測蓄電池容量，如果負載是挪時蓄電 池回充時_為20分鐘，測試―組蓄電池整體耗能僅為充電時所消耗 之能源5祕術10_· 9復9儀祕〇=1上麵，所以節能6〇倍。 3. 節省人力：傳統放電容量測試委外測試時，需要人全程參與測 試’以避免測試時發生意外狀況。如使用蓄電池容量估測模型估測蓄電 池容量’因為配合每月發電機加載測試時間即可得到相關資料，只需利 用監控系統將資料讀出後加以計算即可以得到每顆蓄電池容量。 4. 節省職料：蓄電池職時需作容量測試，斜储電池容量測試一 組約酬元’如組平均分8年購入，每年汰換蓄電池組數為36〇 組，每年測試費用約為288萬元(360組x_元）。如利用蓄電池容量 估測模型估測蓄電池容量’則可以每月得知蓄電池容量並且可以節省 測試費用288萬元。 5. 延長使用年限：早期因為不知道蓄電池容量，幾乎使用壽年到了以後就 汰換’如果使用蓄電池容量估測模型，每月可以得知蓄電池容量如發 7 M425280 現問題，立即施做相關處理，例如均充作業、優化作業等，如果一㈣ 電池可以因此而延長使用時間，每一年可節能投資費用測田 組/8年χ48萬元/8年）。 6.提高用電可靠度：因為每月都可以藉由發電機加裁測試並利用蓄電池 容1估測模型得到蓄電池容量，可以避免因蓄電池容量不足’導致供電 不穩之情況發生。 【貫施方式】 請參閱圖-〜圖五所示，本創作必須先建立一個蓄電池容量估測模型 裝置，此模_卿崎網路加以訓練學f，使其有放電特性，架構如圖 -所示，包括蓄電池放電容量測試模組n、類神經網路訓練模組η、苦電

池容量怙繼《組l3、蓄電池監㈣賊組丨4，此裝置之建立必須有以 下之限制條件I 1. a电池薇牌及型號：因蓄電池礙牌型號眾多， 電池GNB 100A-23做為模型建立之基準。 目前僅就使用最多之蓄 2.放電電流及放電终止電塵：因為SMRps之系統容量以5嶋居多，每套 SMRPS ge•有2組鉛酸蓄電池，因此，放電電流範圍設定為， 放電終止電壓設定為1.83V。 3_模型估測時間：狀合每月發電機加載測試，數據之取得僅為市電及 發電機切換時間，以3分鐘為主’每6秒取樣一次。 就上述條件先行建立蓄電池放電容量估測模型模組13，資料之取得為對⑽ 100A-23做不同放電電流之放電容量測試’取得相朋放電數據計有挪筆， 葦代表一顆蓄電池放電資料，並將數據分為訓練資料、驗證資料及測 資料其相關篩選條件如表一所示，經由類神經網路所訓練出之放電容 θ琪丨模型，求得之訓練資料輸出曲線如統計圖如圖六所示，驗證資料輸 出曲線如騎圖如圖七所示’測試資料輸出贿如統龍如圖八所示，各 資料平均相對誤差絕對值如表二所示。 資料分類 說明 資料筆 數 訓練資料 輸入類神經網路訓練之資料，以 25A為間距。 (放電電流：50A、75A、10(^.〇 259 驗證資料 同訓練資料之放電電流，但未輸入 類神經網路訓練之放電資料。 (放電電流：50A、75A、100A…） 125 測試資料 ... 與訓練資料放電電流完全不同之 放電資料。 (放電電流：65A、70A、80A…） 889 表一放電資料分類一覽 訓練資料 驗證資料 測試資料 平均相對誤差絕對值 冨際値-観輸出値 2.18% 2.48% 3. 86% 冨Μ •雛電資料筆數χ 100% 表一各資料平均相對誤差絕對值 本創作就S;I丨練用放電容量測試做改變，其示意圖如圖二所示，放電流 程如圖三所示，因本案為收集短暫放電資料加以訓練，因此必須先克服模 擬設備所造成之誤差’所以在流程上將待測蓄電池離線（電池開關#1 25切 9 M425280 離）’使用臨時直流供電設備22供應（電池開關#2 26投入），待模擬負載設 備23工作穩定之後，再將臨時直流供電設備22切離（電池開關#2 26切離）， 此時，蓄電池正式開始放電容量測試，其優點可避免因模擬負載設備振盪 所造成之誤差，期測試結果也比較接近實際狀況。 畜電池容量估測模型係以類神經網路加以訓練，網路架構如圖四所示， 本案除將蓄電池端電壓資料輸入訓練外，同時將放電電流輸入，其優點可 以使楔型不用限制於單一電流，使其應用範圍增大。 往後之應__已建置之蓄電池監控系統，並配合發電機加載測試 時間，即可以將每-顆蓄電池資料取出，並利賴路將所有f電池資料輸 入貝了處理主機巾之蓄電池容量估測翻計算，就可以得到每—顆蓄電池 之放電時間，如圖五所示。 【圖式簡單說明】 圖係為本創作蓄電池容量信測裝置架構圖； 圖二係為訓練用蓄電池放電容制試示意圖； 圖三係為崎職電容量漁m流程圖； 圖四係為類神經網路訓練架構圖； 圖五係為本創作蓄電池容4蝴裝置顧架構圖： 圖六係為本創作訓練資料輪出曲線統計圖； 圖七係為本__資料輪_線統計圖；以及 圖八係為本創作測試資料輪出曲線統計圖。

Claims (1)

1. M425280 _ , * l 〇〇年12月2〇日修正替換放 六、申請專利範圍： 1. 一種蓄電池容量估測裝置其包括： 蓄電池放電谷里測g式模組，用以對蓄電池做不同放電電流之放電 谷塁、_!試取得相關放電數據丨一類神經網路訓練模组連接並接 收該蓄電池放電谷置測試模組的相關放電數據用於計算出訓練資 料、驗證貝料、測試資料；一蓄電池容量估測模型模組，連接並接 收該類神經網路訓練模組計算出的資料，用於建立一個蓄電池容量 估測拉型，冲算出每一顆蓄電池之放電時間；以及一蓄電池監 · 統模組’連接_蓄電池容量估聰麵組，驗辑每膽额 < 定期測試資料； 此裝置利用類神經網路加以訓練學習，使其有放電特性絲建立 第-代畜電池放電容量估測模型，資料之取得為對蓄電池做不同放 電電流之放電容量測試，取得相關放電數據，每一筆代表一顆蓄電 池放電資料，並將數擄分為訓練麟、驗證資料及測試資料，經由 類神經網路訓練模組_練出之放電容量估測，求得之訓練資料， 驗證資料及職倾’由實驗結果得知，晴經網频型所姆& _ 來的蓄電池放電容量蝴模型，就可以得到每—顆f電池之放電時 間。 2.如中請專利範圍第1摘述之―種蓄電池容量估測裝置其中該類 神經網路訓練模組所使用軟體為專用軟體(MATLAB)。 Λ、 12