雒宁， 李一非， 李哲， 魏军茹

(国网西咸新区供电公司， 陕西 西安 712000)

0 引言

对于变电站，当交流电停电，充电机组会停止工作。此时，站内的各种二次、通信设备均将面临停电的风险。在这种情况下，蓄电池组就是设备稳定运行的最后保障。为了确保蓄电池组的性能，需要定期对其进行核对性充放电。在现有的蓄电池充放电工作中，需要投入大量的人力、物力，消耗极大的时间。以一个500 kV的站点通信蓄电池组为例，4组蓄电池组需要消耗4人3天的工作量，增大了电网的运维成本。近年来，随着泛在电力物联网建设投入的增加，电网智能化运维成为趋势。在蓄电池系统中，已经可以实现远程的电池电压采集。本文对蓄电池远程化、全自动化充放电技术进行了研究[1-4]。

在远程充放电中，需要时刻监视蓄电池组的状态，预测其电压变化。防止电池过度放电导致电池低于终止电压，造成电池的不可逆损伤。因此，文中重点研究了蓄电池充放电中的SOC预估。并基于该模型设计了远程充放电系统。在第一节中，对该模型进行详细的介绍；在第二节中，基于实际的蓄电池充放电数据对模型进行远程充放电仿真和验证[5-10]。

1 理论基础

1.1 卡尔曼滤波算法

变电站常用的蓄电池类型为铅酸蓄电池，关键参数为蓄电池的荷电状态(SOC)，其计算方法如式(1)。

(1)

其中，Q0为蓄电池的额定容量;Qr为放电后的剩余电量;QI为充放电过程中的实际使用电量;η为充放电的效率[11-15]。

在蓄电池的充放电过程中，由于蓄电池的特性不是线性变化的。……