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　　[摘  要]文章對(duì)電力系統(tǒng)中普遍使用的閥控式密封鉛酸蓄電池充電控制進(jìn)行了分析，根據(jù)蓄電池充電特性,運(yùn)用重心法反模糊化計(jì)算方法，利用專(zhuān)家知識(shí)組織模糊控制規(guī)則，提出了蓄電池新型充電模式。有利于實(shí)現(xiàn)蓄電池充電智能控制，提高蓄電池的使用壽命。
　　[關(guān)鍵詞] 蓄電池、智能化、模糊化、充電控制 

 
1  引言
　　電力系統(tǒng)中變電站直流系統(tǒng)已普遍采用閥控式密封鉛酸蓄電池（簡(jiǎn)稱(chēng)VRLA）、高頻開(kāi)關(guān)電源充電裝置。充電裝置性能的好壞、智能化水平的高低,對(duì)蓄電池的運(yùn)行及使用壽命有著至關(guān)重要的影響[1]。對(duì)VRLA的“均衡充電”，文獻(xiàn)[2]、 [6]、 [7]提出恒壓式、恒流式均充方法，很顯然，容易造成對(duì)VRLA的欠充或過(guò)充；文獻(xiàn) [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(dá)到了一定的充電控制水平，但模型結(jié)構(gòu)比較粗糙。由于環(huán)境溫度、放電深度、負(fù)荷的瞬變對(duì)蓄電池充電的影響，加上蓄電池充電特性的非線(xiàn)性，對(duì)該被控制過(guò)程的對(duì)象建立精確的數(shù)學(xué)模型一般是很困難的[10]。

　　筆者在對(duì)大量現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行設(shè)備的了解總結(jié)基礎(chǔ)上，著重運(yùn)用積累的現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)家知識(shí)，提出了蓄電池“均衡充電”控制的基本模糊模型。

　　蓄電池的充電過(guò)程如圖1所示。主要通過(guò)監(jiān)控模塊實(shí)現(xiàn)對(duì)充電模塊（開(kāi)關(guān)管脈寬）調(diào)節(jié)，達(dá)到對(duì)輸出電壓和電流的控制；當(dāng)然，蓄電池隨充電過(guò)程的進(jìn)行即容量的增加和端電壓的升高使得電池充電電流會(huì)發(fā)生變化。典型的蓄電池充電特性曲線(xiàn)如圖2所示。

 

 

 

 

　　從蓄電池的特性^[1、2]及圖2、表1可以看到，充電電流隨時(shí)間非線(xiàn)性變化，影響其特性的主要因素有：

a. 環(huán)境溫度，溫度每增加1^。C，充電電壓應(yīng)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(guān)系

 

b.放電深度，放電深度增加10%，充電電壓不變時(shí)，充足電時(shí)間將延長(zhǎng)1小時(shí)。

c.負(fù)荷電流的變化，負(fù)荷電流因擾動(dòng)而增加時(shí)，使得充電電流瞬時(shí)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。

 

　　通過(guò)“監(jiān)控模塊”手動(dòng)設(shè)置充電電流（即高頻開(kāi)關(guān)調(diào)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(fù)荷電流），即蓄電池充電電流I與某時(shí)刻特性曲線(xiàn)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(xiàn)為控制目標(biāo)。

3.1 精確量的模糊化

　　輸入輸出變量采用的論域?yàn)閧-2，-1，0，+1，+2}，對(duì)于誤差、誤差變化率和控制量用5個(gè)語(yǔ)言變量值PB、PS、O、NS、NB（模糊子集）來(lái)描述，語(yǔ)言論域上的模糊子集由隸屬函數(shù) 來(lái)描述，實(shí)測(cè)量的模糊化采用三角形函數(shù)。語(yǔ)言值的模糊集合為：

 

3.2 模糊控制算法（模糊控制規(guī)則）

考慮使用雙輸入單輸出模糊控制器，建立如下控制規(guī)則：

R¹： if  E  is  PB  and  Ec  is  PB  then U is   NB

R²： if  E  is  PB  and  Ec  is  PS  then U is   NS

R³： if  E  is  PS  and  EC  is  PS  then U is   NS

R⁴： if  E  is  PS  and  EC  is  PB  then U is   NB

R⁵： if  E  is  NB  and  EC  is  NB  then U is   PB

R⁶： if  E  is  NB  and  EC  is  NS  then U is   PS

R⁷： if  E  is  NS  and  EC  is  NB  then U is   PS

3.3 輸出量的反模糊化

　　從3.2節(jié)可以看到第i條規(guī)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(shè)已知E是A,Ec是B（模糊集合），則根據(jù)模糊控制規(guī)則進(jìn)行近似推理，可以得出模糊量U（用模糊集合C^、表示）為

C^、 =（Ai and Bi）o R

R=  Ri

Ri=(Ai and Bi)  Ci    ……   (1)

“and”采用求交（取小）方法；“ ”表示了模糊蘊(yùn)涵關(guān)系，采用模糊蘊(yùn)涵最小運(yùn)算（Mamdani）的方法;合成運(yùn)算“o”采用最大最小法。可算出Ri、Bi、Ci。

 

設(shè)P為前件中各模糊量之間的關(guān)系，Pi＝A_i and B_i＝A_i×B_i= A_i^T＾B_i

可算出Pi.

 

前件與后件的蘊(yùn)含關(guān)系R_i＝P_i→C_i＝P_i^T ＾C_i

 

R= R_i= Ri

當(dāng)新的輸入E為A,且EC為B^、時(shí)，求C^、 ，

即if  E  is  PB  and  EC  is NS,求C ^、。

　　以上通過(guò)模糊推理得到的是模糊量，而對(duì)于實(shí)際的控制規(guī)則必須為清晰量（精確量）,因此需將模糊量轉(zhuǎn)換為清晰量，也即輸出量的反模糊化。

　　采用重心算法（加權(quán)平均法），求Zo

 

　　Zo為所求的判決結(jié)果。Z₀=（-2×0.5-1×0.5）/(0.5+0.5+0.5)=-1

可取-1級(jí)對(duì)應(yīng)的精確量作為被控過(guò)程的實(shí)際控制量。由語(yǔ)言變量與Z的賦值表查出論域元素，Zo對(duì)應(yīng)的精確量作為加到被控過(guò)程上的控制量。

3.4 模糊控制查詢(xún)表

　　根據(jù)系統(tǒng)控制規(guī)則決定的模糊關(guān)系 ，應(yīng)用推理合成規(guī)則計(jì)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(dāng)?shù)姆椒▽?duì)其進(jìn)行模糊判決，由此得到論域Z={-2，-1，0，+1，+2 上的元素Z_k，最終可獲得應(yīng)加到被控過(guò)程的實(shí)際控制量變化值。對(duì)論域X、Y中全部元素的所有組合計(jì)算出相應(yīng)的以論域Z中元素表示的控制量變化值，并寫(xiě)成矩陣（U_ij）5×5。由該矩陣構(gòu)成的相應(yīng)表格稱(chēng)為模糊控制器的查詢(xún)表，亦稱(chēng)控制表（略）。

　　本文對(duì)VRLA充電裝置的控制器進(jìn)行了研究，根據(jù)該充電控制系統(tǒng)的復(fù)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(wèn)題。該模型的建立可改善VRLA的充電方式，減少欠充和過(guò)充，防止熱失控，延長(zhǎng)蓄電池的使用壽命。該模型有待改進(jìn)控制策略, 修改控制規(guī)則，進(jìn)一步提高自適應(yīng)能力和智能化水平。