基于物联网的蓄电池运维监测技术研究

基于物联网的蓄电池运维监测技术研究

王霏

摘要：本研究致力于运用物联网技术，构建一套高效的智能蓄电池运维管理系统及配套的先进测量体系。该系统不仅提升了蓄电池的监测技术手段，更通过创新的数据传输方式，将监测数据实时上传至云平台服务器，实现数据的长期存储与深入分析。通过加强监测数据的运维管理，我们成功地将蓄电池的大数据转化为有价值的信息，从而实现了蓄电池的智能化维护。这一创新实践不仅延长了蓄电池的使用寿命，更显著提升了变电站的安全运行水平。

关键词：物联网；蓄电池；运维监测

蓄电池作为电网安全与稳定运行的重要支撑，其性能的准确监测至关重要。然而，当前变电站直流系统蓄电池的监测手段仍显初级，存在诸多亟待解决的问题。首先，测试方法繁多且各异，导致测试数据的准确性难以保证，进而使得潜在的安全隐患难以被及时发现。其次，得到的监测数据并不具备较强的实用性，由于当下的变电站大部分是由直流监控器接收蓄电池信息，以此只能对数据进行实时检测而无法长期的存储与分析[1]。但是，蓄电池的性能变化又是一个极其过程的过程。因此，要判断蓄电池的健康状态便必须经过长时间的监测与分析。除此之外，国内外目前对于蓄电池运行状态的研究也还十分薄弱，多数变电站还不具备测试蓄电池浮充电压的能力，更遑论判断更高级的蓄电池故障，如蓄电池的内阻是否异常等。因此，目前也亟需一种全面且先进的蓄电池监测手段。物联网技术的快速发展为我们提供了解决这一问题的新思路。物联网技术以其高效的数据采集、传输与处理能力，与变电站蓄电池数量大、形式单一以及监测周期长的需求十分契合。

一、物联网运维监测系统的设计与实现

本文在研究的过程中通过精心设计的分层架构，确保了系统中各部件的独立性与协同性，实现了各功能模块的精准定位与高效运作。此物联系统巧妙地规避了传统网络通信技术在应用过程中可能出现的诸多弊端，展现出了显著的技术优势。其中，在终端设备层，本研究实现了蓄电池运维数据的精准采集与高效传递。通过这一层级，远程监控中你想你便能实时、准确地接收到蓄电池于运维过程中产生的数据信息，让无线传递及云端存储数据成为了现实。大幅提升了数据处理的时效性与准确性[2]。同时，本研究在网点设计中融入了多样化的数据接口，以适应不同类型、不同来源的数据信息。针对分布式设备，本研究通过运用移动边缘计算（MEC）技术，成功实现了对多位置、多区域蓄电池运维数据的实时捕获、高效存储与系统化管理。这一前沿技术的引入，不仅克服了传统方法中设备布局分散、数据整合困难的技术瓶颈，更在实质上提升了蓄电池运维管理的效率与精确度。具体而言，通过MEC技术的分布式计算与存储能力，本研究实现了对蓄电池状态信息的快速分析与处理，进而为运维决策提供了更为准确、及时的数据支持。

本研究在运用边缘计算技术时，针对蓄电池运维过程中的核心数据实施了精细化采集。为实现这一目标，我们精心选用了ATMega328型号的采集单元。该采集单元拥有多样化的处理器接口，包括14路通用输入输出（GPIO）接口、6路脉冲宽度调制（PWM）接口、12位模数转换器（ADC）、通用异步收发传输器（UART）串口、1路串行外设接口（SPI）以及1路双线串行接口（I2C）等。这些接口的设计使得采集单元能够适应不同形式的数据输入，从而实现对蓄电池运维信息的全面采集。在数据采集完成后，我们通过ZigBee、RS485转RS232等多种通信方式实现了数据的交互与传输。这些通信方式的选择不仅保证了数据的实时性与准确性，还提高了数据传输的可靠性。同时，在进行边缘计算时，我们启动了高性能的处理器，并采用了64位ARMV8处理板。这一处理板具有强大的计算能力，能够迅速处理大量的蓄电池运维数据。同时，我们还通过接口BCM43143WiFi实现了无线数据交互，进一步提高了数据处理的灵活性与便捷性。

为了实现对蓄电池运维数据的长期存储与高效管理，我们还设置了专门的MEC系统平台。该平台不仅具备强大的数据存储能力，还能够对数据进行深入的分析与挖掘，为蓄电池的运维管理提供有力的数据支持。如图1所示：

图1 融合物联网技术的云平台架构示意图

本平台架构体系完备，涵盖MEC基础层、平台层及应用层等多个核心组成部分。为切实提升应用操作的便捷性与执行效率，本研究特将边缘设备优化部署于MEC基础层之中，确保其能够充分发挥作用，为平台运行提供稳定支撑。在无线通信技术的运用上，我们采取了多元化的策略，不仅利用移动蜂窝网络实现远程通信，还借助本地网络确保数据的快速传输与处理，同时结合外部网络拓宽通信范围，实现更广泛的互联互通，以确保数据传输的实时性、稳定性与安全性。同时，在MEC平台层，我们构建了一个功能完备且高度集成化的平台。该平台不仅配备了基础化的应用设备，还开发了多款专用应用程序[3]。这些应用程序与基础设备相互协作，共同为蓄电池运维数据的管理与应用提供了强大的硬件支持和软件服务。通过该平台，我们可以实现对蓄电池运维数据的实时监控、分析、存储与共享，为运维人员提供决策支持，进一步优化蓄电池的运维管理流程。

二、基于物联网技术的蓄电池测试方法探索

基于物联网技术的蓄电池测试方法是一种高效、精准且智能化的蓄电池性能评估手段。该方法充分利用物联网技术的优势，实现对蓄电池状态的实时监测、数据采集与智能分析，为蓄电池的运维管理提供了全新的解决方案。其中，该方法在应用的过程中通过部署物联网传感设备，实时采集蓄电池的电压、电流、内阻等关键参数，并将这些数据传输至云平台服务器进行存储和分析。云平台服务器利用大数据处理技术和机器学习算法，对蓄电池的运行数据进行深入挖掘和分析，从而准确评估蓄电池的性能状态和健康状况[4]。

基于物联网技术的蓄电池测试方法还具备远程监控和预警功能。运维人员可以通过手机、电脑等终端设备，随时随地查看蓄电池的实时运行数据和分析结果，及时发现潜在的安全隐患并采取相应的处理措施。同时，系统还可以根据预设的阈值和规则，自动触发预警机制，提醒运维人员及时处理异常情况，确保蓄电池的安全稳定运行。

三、蓄电池监测方式及不均衡电池现象的综合分析

受限于蓄电池测量手段单一的缺陷，使得变电站在测量电压时通常只能采取常规的蓄电池在线监测手段，这也使得监测过程产生的一系列数据只能现实在本地的直流监视器上。而当发现单一单体蓄电池的电压超过了预订的阈值后，站端的监控机便会发出警报值班人员及时检查现场。但是，多年的运维经验表明，这类警报通常不是因蓄电池所引起，而是因采集线或保险等问题而出现的误报。更为关键的是，当蓄电池内阻过大时，现有的监测系统往往无法及时作出反应。考虑到当前大部分变电站已实现无人值守，平日也仅是值班人员稍加巡视，巡视的频率大约为1周两次，而蓄电池内阻频率的测量则间隔更久。因此，以先进的技术手段来代替人工万策划给你蓄电池健康状况的检测更是显得十分迫切。

基于蓄电池内部的活性物质及电解液一旦掺入了杂质，则会导致蓄电池发电不均衡，且杂质本身也会有自放电电流产生。因此，为了弥补此方面损失，变电站通常会以浮充电的方式来让电池时刻保持满电状态。但是，因充电的浮充电流机并不会差别对待属于同一电池串的蓄电池。因此，即便是在严格匹配后才安装电池，但长时间的浮充仍会导致电池出现部分过充而部分欠充的情况。

对此，若不及时采取有效措施，则会加剧电池的不均衡状态，导致电池因过充电而提前失效。除此之外，欠充电的电池也会因逐渐增大的硫酸盐晶体而逐渐失去效果。这些都是导致蓄电池实际使用寿命缩短的关键原因，对电力系统的稳定运行构成潜在威胁。因此，开发更为先进、精准的蓄电池监测技术，以实现对蓄电池健康状况的实时、全面监测，已成为当前研究的重点方向。

在电池均衡性的评估中，通常采用两个关键数据作为评价指标，以全面反映电池组的均衡状态。首先，电压极差作为一个重要指标，主要用于衡量电池组中性能最差电池的不均衡程度。具体而言，电压极差是指电池组中最高电压与最低电压之间的差值。这一指标越小，意味着电池组中各单体电池之间的电压差异越小，从而反映出该组电池的均衡性越好。其次，电压标准偏差作为另一个关键评价指标，用于量化电池组中各节电池偏离平均电压的程度。电压标准偏差是通过计算各单体电池电压与平均电压之差的平方和的平均值，再取其平方根得到。这一指标越小，表明电池组中各单体电池的电压值越接近平均值，进而反映出电池组的均衡性越好。

四、结论

总之，通过构建基于物联网技术的智能蓄电池运维管理系统，我们可以实现对蓄电池状态的实时、准确监测，并将监测数据通过创新的传输方式上传至云平台服务器进行长期存储与分析。这样通过合理应用云平台服务器，便能够让我们对蓄电池的监测数据进行深入分析与挖掘，进而实现对蓄电池健康状况的科学预判。同时，通过全面掌控蓄电池寿命状态曲线，便能够让我们更加准确地了解电池的健康状况，及时发现并解决潜在的安全隐患。

参考文献：

[1]侯林涛.基于物联网的乡村光伏路灯测控系统设计[D].山东建筑大学, 2023.

[2]李潇,何子骥.基于物联网技术的电力蓄电池智慧运维系统设计与应用 [J].电器工业,2022,(05):22-25.

[3]魏继俊,方珂翔,邹雅洁等.物联网技术在电力通信蓄电池维护中的应用 [J].电器工业,2022,(04): 31-34.

[4]陈和洋,周金平,何春庆等.基于物联网技术的变电站蓄电池设备数据采集系统研究[J].山东电力技术,2022,49(01):30-35+40.