铅酸电池剩余放电时间预测模型
铅酸电池剩余放电时间预测模型与求解
铅酸电池剩余放电时间预测模型与求解彭亚发【摘要】为了准确预测铅酸电池剩余放电时间,将铅酸电池固定电流时放电过程划分为初期、中期和末期三个阶段.通过建立基于初等函数拟合的预测模型,借助MRE 检验多种初等函数的拟合精度,同时对放电曲线进行整体拟合,采用计算机仿真求解得到铅酸电池剩余放电时间.仿真结果表明,该模型易于实现计算机编程,能准确预测剩余放电时间,具有推广价值.【期刊名称】《温州职业技术学院学报》【年(卷),期】2017(017)004【总页数】7页(P61-66,96)【关键词】铅酸电池;剩余放电时间;放电规律;MRE;偏最小二乘回归【作者】彭亚发【作者单位】浙江安防职业技术学院信息工程系,浙江温州 325016【正文语种】中文【中图分类】TM912.10 引言铅酸电池被广泛应用于工业、军事、日常生活中。
铅酸电池经过长时间使用或放置，充满电后的荷电状态会发生衰减，要准确预测电池在当前负荷下以当前电流强度放电到最低保护电压的剩余放电时间非常困难。
针对铅酸电池的剩余放电时间预测，学者开展了诸多研究。
如李勃等采用Levenberg-Marquardt优化的BP神经网络，进行模糊分类及自适应求解，并预测电池在断电状态下的供电时间[1]。
王宏亮等就铅酸电池剩余放电时间建立了改进的卡尔曼滤波算法，并结合该算法提出基于双卡尔曼滤波的铅酸电池SOC估算方法[2]。
总体上看，这些方法都有一定的局限性。
为了准确预测铅酸电池剩余放电时间，在不考虑铅酸电池的自放电，即铅酸电池在不工作时存在放电现象，以及铅酸电池工作环境不变，即不考虑环境对铅酸电池影响的情况下，绘制以固定电流放电时的放电曲线，针对放电的不同阶段，分析其中的放电规律，选取不同初等函数对放电曲线进行拟合，最后计算出不同初等函数拟合放电曲线的平均相对误差（MRE），择优得到电压随放电时间的最佳拟合曲线。
1 铅酸电池放电曲线规律分析为了分析铅酸电池放电曲线规律，在选用初等函数对铅酸电池放电曲线进行描述时，先根据电压随时间变化值，分别绘制放电曲线，分析放电曲线规律。
电池剩余电量
电池剩余电量：正极板厚度决定电池寿命，极板厚度与电池预计寿命的关系见下表：正板栅厚度（mm）循环寿命（次）[10h率80%放电深度，25℃]预计浮充寿命（年）((正常浮充使用）2．0 15023．0 25743．4 40064．5 800128．3 正负极活性物质比例铅酸蓄电池设计上正负极活性物质利用率一般按30—33％计算，正负极活性物质比例为1：1，实际应用中，负极活性物质利用率一般比正极高，对于阀控铅酸蓄电池，考虑到氧再化合的需要，负极活性物质设计过量，一般宜为1：1．0—1．2。
8．4 隔膜的选择阀控铅酸蓄电池中隔膜采用的是玻璃纤维棉，应该具有如下特征：①优良的耐酸性能和抗氧化能力；②厚度均匀一致，外观无针孔、无机械杂质；③孔径小且孔率大；④优良的吸收和保留电解液能力；⑤电阻小；⑥具有一定的机械强度，以保证工艺操作要求；⑦杂质含量低，尤其是铁、铜的含量要低。
12．3．2．3电池安装注意事项(1)不能将容量、性能和新旧程度不同的电池连在一起使用。
(2)连接螺丝必须拧紧，脏污和松散的连接会引起电池打火爆炸，因此要仔细检查。
(3)安装末端连接线和导通电池系统前，应再次检查系统的总电压和极性连接，以保证正确接线。
(4)由于电池组电压较高，存在着电击的危险，因此装卸、连接时应使用绝缘工具与防护，防止短路。
(5)电池不要安装在密闭的设备和房间内，应有良好通风，最好安装空调。
电池要远离热源和易产生火花的地方；要避免阳光直射。
浮充充电作用蓄电池组在浮充工作制中有两个主要作用：(1)当市电中断或整流器发生故障时，蓄电池组即可担负起对负载单独供电任务，以确保通讯不中断；(2)起平滑滤波作用。
电池组与电容器一样，具有充放电作用，因而对交流成分有旁路作用。
这样，送至负载的脉动成分进一步减少，从而保证了负载设备对电压的要求。
12． 4．2．3浮充电压的原则1．浮充电流足以补偿电池的自放电损失；2．当蓄电池放电后，能依靠浮充电很快地补充损失的电量，以备下一次放电。
铅酸蓄电池性能损失机理与预测模型研究
铅酸蓄电池性能损失机理与预测模型研究引言：铅酸蓄电池是一种常用于储能和动力源的设备，广泛应用于汽车、电动车、UPS电源等领域。
然而，随着使用时间的增加，铅酸蓄电池的性能逐渐下降，这是由于多种因素引起的。
本文将讨论铅酸蓄电池性能损失的机理，并探讨预测模型的研究，以提高铅酸蓄电池的使用寿命和性能。
一、铅酸蓄电池性能损失机理1. 活性物质损失：铅酸蓄电池中的活性物质是正极和负极的重要组成部分，随着使用时间的增加，活性物质会逐渐脱落、溶解或结构破坏，导致电池性能下降。
2. 电解液老化：电池中的电解液是用于离子传输的介质，长期使用后，电解液中的酸性成分会逐渐分解，导致电解液的浓度下降，电池内阻增加，从而影响电池的性能。
3. 极板腐蚀：铅酸蓄电池中的极板是电池内部电化学反应的关键部分，随着时间的推移，极板会受到酸性环境的腐蚀，出现腐蚀、锈蚀等问题，导致电池性能衰减。
4. 自放电：铅酸蓄电池在长期不使用时会发生自放电现象，即电池内部自发进行反应，导致电池储存的能量逐渐减少，降低了电池的可靠性和使用寿命。
5. 充放电循环：铅酸蓄电池在充放电过程中会发生化学变化，充电时产生铅酸，放电时形成铅。
这种充放电循环会导致电池内部结构的变化和物质迁移，进而影响电池的性能和寿命。
二、铅酸蓄电池性能损失预测模型研究1. 统计学模型：通过对大量的实验数据进行统计分析和建模，可以建立铅酸蓄电池性能损失的预测模型。
例如，可以使用回归分析、多元线性回归等统计方法，将电池的使用时间、温度、电流等因素作为自变量，将电池的性能损失作为因变量，建立预测模型，从而预测电池的寿命和性能衰减。
2. 物理学模型：基于铅酸蓄电池及其内部反应的物理原理，可以建立物理学模型来研究电池的性能损失和寿命。
例如，可以使用电化学动力学模型、极化模型等理论方法，考虑电池内部的化学反应、传质过程和电荷传输等因素，预测电池的性能损失和衰减机理。
3. 机器学习模型：近年来，机器学习在预测模型研究中得到了广泛应用，可以结合大量的实验数据和特征参数，使用机器学习算法建立铅酸蓄电池性能损失的预测模型。
曲线拟合在电池放电时间预测中的应用
曲线拟合在电池放电时间预测中的应用作者：陈莉敏来源：《东方教育》2017年第23期摘要：铅酸电池广泛应用于生活中。
当此类电池以恒定电流强度放电工作中，电压随放电时间单调下降，直到额定的最低保护电压。
现根据不同电流强度放电测试的完整放电曲线的采集数据，拟合了各种情况下的放电曲线。
关键词：曲线拟合；时间预测；应用铅酸电池广泛应用于生活中。
当此类电池以恒定电流强度放电工作中，电压随放电时间单调下降，直到额定的最低保护电压。
现根据不同电流强度放电测试的完整放电曲线的采集数据，拟合了各种情况下的放电曲线。
并分别以30A、40A、50A、60A、和70A电流放电，电压为9.8V时，预测电池的剩余放电时间。
对表一的数据进行相关分析，并通过EXCEL软件对数据进行多项式拟合处理。
表一：采集数据（部分）擬合曲线如图：（以电流为20A为例，其余类似可得）由于当多项式次数达到4次以上时，数据模拟与实际数据相差较大，为了更精确的模拟曲线，根据的变化选取次数最高为3次的多项式。
所得不同电流的电压随时间变化的三次多项式函数关系如下：模拟电压随时间的变化量曲线如下图：在新电池使用中，分别以30A、40A、50A、60A和70A电流强度放电，测得电压都为9.8伏时，根据以上获得的模型，电池的剩余放电时间如表所示：此方法借助EXCEL软件拟合了曲线，得到函数关系式，较方便的分析出电压、电流和时间的关系，简单，易操作，可广泛适用于实际生活中大数据处理问题。
参考文献：[1]董君等.基于曲线回归分析的电池剩余放电时间预测模型[J].科技资讯. 2017（17）[2]毛丽霞.铅酸电池剩余放电时间的研究[J].当代化工. 2017（08）[3]陆春桃，覃州.电池剩余放电时间预测模型研究——以20～100A铅酸电池为例[J].企业科技与发展. 2017（06）[4]段璐灵. 铅酸电池剩余放电时间的预测模型[J].广西教育学院学报. 2017（02）[5]蒋剑军.电池剩余放电时间预测的研究[J].电器与能效管理技术. 2017（07）[6]薛毅.“电池剩余放电时间预测”问题解析[J].数学建模及其应用. 2016（04）。
新能源汽车电池使用寿命估算模型
新能源汽车电池使用寿命估算模型新能源汽车是以电能作为动力源的汽车，其中电池是电能的储存器，质量好坏直接决定了汽车续航能力、充电速度等因素。
因此，新能源汽车电池的使用寿命是消费者关注的重点。
为了解决这一问题，科学家们研究出了一些电池使用寿命估算模型，本文将对其中一些模型进行介绍。
一、PHM（Prognostics and Health Management）模型PHM模型是新能源汽车电池使用寿命估算模型中较为常用的一种。
PHM是一种基于传感器数据的电池故障预测技术，通过对电池参数进行采集、处理和分析，将电池的状态进行监测和诊断，从而预测其寿命。
PHM模型包含五个主要步骤：数据采集、数据处理、特征提取、模型训练、模型预测。
通过采集电池的温度、电压、电流等数据，对数据进行处理和分析，提取出电池的特征，训练出相应的模型，并通过模型预测电池的寿命。
这种模型的优点在于可以实时监测电池的状态，及时发现问题，做好维修保养。
但是该模型需要较多的传感器来进行数据采集，同时训练模型需要较长的时间和大量的数据，对于生产厂商而言，成本较高。
二、离线实验法离线实验法是一种通过对实验数据进行处理得到电池健康状态的方法。
这种方法是较为常用的一种寿命估算模型，能够通过准确的检测结果，得出电池的寿命。
离线实验法需要对电池进行一系列的试验，获取电池的不同工况下的温度、电流、电压等参数。
通过对这些参数进行分析，建立适合的模型，进而预测电池的寿命。
相对于PHM模型，离线实验法的优点在于不需要较多的传感器来进行数据采集，同时是基于实验数据得出结论，模型更为准确可靠。
但是该方法需要大量的实验验证，且成本较高。
三、模糊综合评估模型模糊综合评估模型是一种基于模糊数学理论的寿命估算模型，它将电池的各项指标进行模糊处理，根据模特征值的变化来判断电池的寿命。
这种模型的优点在于其易于理解、计算速度较快、可以处理多元数据和不确定性信息。
但是由于离散化过程不够准确，因此在实际应用中需要较为小心。
电池剩余放电时间的预测研究
电池剩余放电时间的预测研究摘要：随着移动设备的普及和电动车的快速发展，电池的性能和寿命一直是人们关注的焦点。
本研究旨在探讨电池剩余放电时间的预测方法，通过分析电池内部的化学反应和外部环境的影响因素，建立了多种预测模型，并通过实验验证了这些模型的准确性和可靠性。
研究结果表明，通过合理的数据采集和模型训练，可以对电池剩余放电时间进行准确预测，为电池的使用和管理提供了重要的参考依据。
1.引言随着科技的不断进步和人们对便利性的不断追求，电池作为存储能量的重要设备，已经被广泛应用到手机、平板、笔记本电脑、无人机、电动车等各种设备中。
电池容量和使用寿命一直是人们普遍关注的问题。
在实际使用过程中，了解电池剩余放电时间是十分重要的，它关系到设备的使用时间和续航能力，对用户来说具有很大的参考价值。
对电池剩余放电时间进行准确的预测具有重要的实际意义。
2.相关工作在过去的研究中，学术界对电池剩余放电时间的预测已经做出了许多探索和尝试。
基于电池放电特性的研究多采用了等效电路模型和容量衰减模型。
等效电路模型主要是通过建立电池的电压和电流之间的关系，来研究电池的放电特性。
容量衰减模型则是通过分析电池的容量损失，预测电池的使用寿命和剩余放电时间。
还有一些基于统计学方法的研究，通过对大量实验数据的分析，建立了一些较为复杂的预测模型。
这些方法在实际应用中存在一定的局限性，如模型复杂度高、预测精度不够等。
3.研究内容本研究基于对电池内部化学反应和外部环境的分析，建立了一系列新的电池剩余放电时间预测模型。
我们对电池的放电特性进行了深入研究，了解了电池的内部结构和工作原理，并通过实验分析了电池在不同电流、温度和电荷状态下的放电规律。
通过对电池工作环境的影响因素进行分析，包括温度、湿度、压力等，探讨了这些因素对电池剩余放电时间的影响规律。
基于这些分析结果，我们建立了多种电池剩余放电时间的预测模型，并通过实验验证了这些模型的准确性和可靠性。
铅酸蓄电池放电时间对照表
铅酸蓄电池放电时间对照表
铅酸蓄电池的放电时间可以通过以下公式进行估算：放电时间= 电池容量/ 放电电流。
其中，电池容量一般以安时（Ah）为单位，放电电流以安（A）为单位。
例如，一个12V、100Ah的铅酸蓄电池，如果以10A的电流放电，那么理论上可以放电10小时。
但请注意，这只是一个理论值，实际放电时间可能会因为各种因素而有所差异。
此外，放电电流越大，放电时间就越短；反之，放电电流越小，放电时间就越长。
另外，铅酸蓄电池的放电时间也会受到温度的影响。
在温度较低的环境下，蓄电池的放电容量会下降，从而导致放电时间缩短。
因此，在使用铅酸蓄电池时，需要注意环境温度的变化，并根据实际情况进行调整。
最后，铅酸蓄电池的老化程度也会影响其放电时间。
随着使用时间的增长，蓄电池的容量会逐渐下降，从而导致放电时间缩短。
因此，在使用铅酸蓄电池时，需要注意其使用寿命，并及时更换老化的蓄电池。
铅酸蓄电池深度循环寿命预测研究
铅酸蓄电池深度循环寿命预测研究铅酸蓄电池作为广泛应用的一种储能装置，在各个领域都有着重要的地位。
它不仅广泛应用于汽车、电动车、UPS备电系统，在航空、铁路等领域也有着重要的应用。
但是，随着电动汽车、储能电站等新兴业务的不断发展，深度循环寿命就成为了人们关注的焦点。
深度循环寿命是指蓄电池在长时间停电或频繁充放电的情况下，即常被称为深度循环，能被充放电的次数和达到的最大深度，这是决定储能装置能否满足特定需要的关键。
因此，如何准确地预测铅酸蓄电池的深度循环寿命，对于保障电力能源的可靠性和制定科学可行的电池管理策略至关重要。
一、目前铅酸蓄电池深度循环寿命预测的主要方法现有的预测铅酸蓄电池深度循环寿命的方法可以归纳为如下几类：（一）经验法经验法以实验数据为基础，通过建立经验模型对深度循环次数与蓄电池循环寿命之间的关系进行分析，预测深度循环寿命。
但是这种方法所建立的模型过于简单化，只考虑少量的影响因素，缺乏理论支撑，结果不够精确，所以在目前应用较为局限。
（二）物理模型法物理模型法建立在对电池性能及工作机理的深入研究基础上，需要一些基本参数作为输入，以模拟电池的实际行为，并通过实验验证模拟结果的准确性来预测深度循环寿命。
虽然这种方法的精度较高，但是从计算效率上看不如经验法实用。
（三）神经网络法神经网络法可以通过学习预测模型中的关系来预测深度循环寿命。
不仅具有传统模型法及经验法的优点，同时可以高效地实现对数百个影响因素（输入变量）之间的非线性关系进行逼真的再现。
但是，人们在使用神经网络法进行铅酸蓄电池深度循环寿命预测方面面临着模型的选择、数据处理、训练过程优化等问题。
二、铅酸蓄电池深度循环寿命预测的关键因素什么因素影响着铅酸蓄电池的深度循环寿命呢？下面我们来介绍一下铅酸蓄电池深度循环寿命预测的关键因素。
(一)温度电池内部温度越高，其内阻越小，电化学反应速度越快，因此 batt 的性能也越好。
虽然电池极板分离膜、隔板及引线等材料有了明显的改进，但过高的操作温度仍可能导致对电池的毁坏。
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铅酸电池剩余放电时间预测模型
铅酸电池作为电源被广泛用于工业、军事、日常生活中。
采用2016全国大学生数学建模竞赛C题的数据，建立任一恒定电流强度时的放电曲线模型，并用平均相对误差MRE评估模型的精度。
进一步，我们建立同一电池在不同衰减状态下的剩余放电时间预测模型。
标签：铅酸电池；放电曲线；预测模型
1 引言
铅酸电池作为电源被广泛用于工业、军事、日常生活中。
在铅酸电池以恒定电流强度放电过程中，电压随放电时间单调下降，直到额定的最低保护电压。
电池在当前负荷下还能供电多长时间是使用中必须回答的问题。
本文采用2016全国大学生数学建模竞赛C题的数据，建立任一恒定电流强度时的放电曲线模型，并用平均相对误差MRE评估模型的精度。
进一步，我们建立同一电池在不同衰减状态下的剩余放电时间预测模型。
2 铅酸电池放电曲线模型
为了确定某个电流强度下铅酸电池的放电曲线函数，我们做出处理后的放电测试的采样数据的散布图（图1），拟合得到放电曲线的函数为：
，其中为电压，为放电时间。
利用放电曲线预测电池剩余容量/放电时间的精度取决于放电曲线在低电压段的质量。
但是，放电曲线等时间间隔采样在低电压段的采样点相对稀疏。
基于这个事实，从最低保护电压开始按不超过0.005V 的最大间隔提取电压样本点，这些电压值对应的模型已放电时间与采样已放电时间的平均相对误差为，其中，表示第点的预测放电时间，表示第点的实测放电时间。
进一步，为了建立任一恒定电流强度时的放电曲线模型，我们将电流作为连续变量考虑，选取时间、电压、电流，将采样数据拟合出三维曲面（图2），得到放电曲线模型：
其中为电压，为放电时间，为电流强度。
3 不同衰减状态下铅酸电池剩余放电时间预测模型
分析同一电池在不同衰减状态下以同一电流强度从充满电开始放电的记录数据，我们将衰减状态编为1、2、3、4，选取时间、电压、衰减状态，将采样数据拟合出三维曲面（图3），得到同一电池在不同衰减状态下的放电时间预测模型：
其中为电压，为放电时间。
进一步，根据不同衰减状态下的放电曲线函数，得到不同电压下的放电时间，与最低保护电压的放电时间做差可以得出电池的剩余放电时间。
4 结语
本文中我们建立的任一恒定电流强度时的放电曲线模型，能够较为精确的计算出不同电流强度下的电池放电时间，从而预测出电池的剩余放电时间，并用平均相对误差MRE评估模型的精度，在MRE中考虑的电压采样点的具有代表性，使得MRE精确度越高。
一般情况电池通过较长时间使用或放置，充满电后的荷电状态会发生衰减。
为此，我们建立同一电池在不同衰减状态下的剩余放电时间预测模型。
参考文献：
[1]中国大学生数学建模竞赛[EB/OL]，2016.
[2]姜启源，谢金星，叶俊.数学模型（第四版）[M].高等教育出版社，2003.
[3]伊晓波.铅酸蓄电池制造与过程控制[M].机械工业出版社出版，2006（09）.
作者简介：王庆（1979-），男，江苏扬州人，副教授，研究方向：应用数学。