本发明属于电池检测，涉及一种变电站阀控铅酸蓄电池soh估计方法、系统及存储介质。
背景技术：
1、铅酸蓄电池凭借其突出的成本效益、出色的可靠性和卓越的性能优势，广泛应用于电动车辆、应急电源、通信基站、不间断电源系统、太阳能和风能发电系统等领。在电力系统中，为防止出现突发停电情况，一般会采取阀控式铅酸蓄电池作为变电站直流供电系统的主要组成部分，蓄电池将在停电状况下为站内重要设备提供应急电能，直至电网供电恢复正常。变电站系统中的铅酸蓄电池常为串联使用，并且长期处于浮充状态，若串联的铅酸蓄电池组中存在劣化电池，不仅会降低整个铅酸蓄电池组的寿命，甚至会发生爆炸等严重事故。
2、目前变电站铅酸蓄电池的最大储能容量实测值只能通过每两个月一次的核对应充放电获得，耗时时间长且需要大量人力物力资源，并且每隔固定的两年时间对整批电池进行更换。因此，需要找到一种更加便捷快速的方法来评估铅酸蓄电池的健康状态(stateof health，soh)，有效提升铅酸蓄电池的利用效率，维护变电站系统的稳定。
技术实现思路
1、本发明的技术方案用于解决现有技术检测变电站铅酸蓄电池的健康状态时，存在耗时时间过长、资源消耗大的问题。
2、本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的：
3、本发明提供一种变电站阀控铅酸蓄电池soh估计方法，包括以下步骤：
4、s1、将电池将电池充电或放电至指定荷电状态，并测量电化学阻抗谱数据；
5、s2、构建基于电化学阻抗谱的铅酸蓄电池等效电路模型；
6、s3、采用最小二乘法拟合等效电路模型中的每个参数，选择与电池soh相关性最强的常相位元件q作为特征参数；
7、s4、建立模拟退火算法优化的支持向量回归模型，以等效电路模型中常相位元件q的参数值为模型输入，电池的健康状态估计值为模型输出，从而得到铅酸蓄电池的soh估计值。
8、进一步地，步骤s2中所述的基于电化学阻抗谱的铅酸蓄电池等效电路模型包括：电感l、欧姆电阻r1、电荷传递内阻r2、电荷扩散电阻r3、常相位元件q、容抗元件c；所述的电感l、欧姆电阻r1、电荷传递内阻r2、电荷扩散电阻r3依次串联，所述的常相位元件q并联在电荷传递内阻r2的两端，所述的容抗元件c并联在电荷扩散电阻r3的两端。
9、进一步地，所述的电感l代表电化学阻抗谱曲线高频区的直线部分，欧姆电阻r1在电化学阻抗谱曲线高频区与中频区相连接的点处，电荷传递内阻r2与常相位元件q并联表示电化学阻抗谱曲线中频区阻抗谱的不规则半圆部分，容抗元件c与电荷扩散电阻r3并联连接用于表征低频区的扩散部分。
10、进一步地，步骤s3中所述的常相位元件q的拟合公式为其中，y0为常相位元件参数，量纲为ω-1·cm-2·s-n，总取正值；j表示虚部符号；ω表示角频率；n表示常相位元件指数，取值为0<n<1，zq表示常相位元件q的阻抗。
11、进一步地，步骤s4中所述的模拟退火算法优化的支持向量回归模型的建立方法如下：
12、s4.1、定义目标函数如下：
13、
14、其中，yi为第i个样本值，为第i个样本模拟值，c表示惩罚因子，g表示核函数参数，ε表示不敏感系数；
15、s4.2、利用模拟退火算法对参数(c,g,ε)进行寻优，具体步骤如下：
16、s4.2.1、初始化参数；选取支持向量回归模型训练样本和预测样本，进行样本归一化处理，设定惩罚因子c、核函数参数g和不敏感系数ε的搜寻空间；设定模拟退火算法初始温度t0，温度冷却系数q，中止温度tend及metropolis链长l；确定步骤s4.1中的函数为优化目标适应度函数；
17、s4.2.2、进行全局的极值寻优；
18、s4.2.3、获得最优解，即参数(c,g,ε)值,将参数(c,g,ε)作为支持向量回归模型的学习最佳参数对预测样本进行预测。
19、本发明还提供一种变电站阀控铅酸蓄电池soh估计系统，包括以下步骤：电化学阻抗谱数据测量模块、等效电路模型构建模块、特征参数确定模块、模型预测模块；
20、所述的电化学阻抗谱数据测量模块用于将电池将电池充电或放电至指定荷电状态，并测量电化学阻抗谱数据；
21、所述的等效电路模型构建模块用于构建基于电化学阻抗谱的铅酸蓄电池等效电路模型；
22、所述的特征参数确定模块采用最小二乘法拟合等效电路模型中的每个参数，选择与电池soh相关性最强的常相位元件q作为特征参数；
23、所述的模型预测模块通过建立模拟退火算法优化的支持向量回归模型，以等效电路模型中常相位元件q的参数值为模型输入，电池的健康状态估计值为模型输出，从而得到铅酸蓄电池的soh估计值。
24、进一步地，等效电路模型构建模块中所述的基于电化学阻抗谱的铅酸蓄电池等效电路模型包括：电感l、欧姆电阻r1、电荷传递内阻r2、电荷扩散电阻r3、常相位元件q、容抗元件c；所述的电感l、欧姆电阻r1、电荷传递内阻r2、电荷扩散电阻r3依次串联，所述的常相位元件q并联在电荷传递内阻r2的两端，所述的容抗元件c并联在电荷扩散电阻r3的两端；所述的电感l代表电化学阻抗谱曲线高频区的直线部分，欧姆电阻r1在电化学阻抗谱曲线高频区与中频区相连接的点处，电荷传递内阻r2与常相位元件q并联表示电化学阻抗谱曲线中频区阻抗谱的不规则半圆部分，容抗元件c与电荷扩散电阻r3并联连接用于表征低频区的扩散部分。
25、进一步地，特征参数确定模块中所述的常相位元件q的拟合公式为其中，y0为常相位元件参数，量纲为ω-1·cm-2·s-n，总取正值；j表示虚部符号；ω表示角频率；n表示常相位元件指数，取值为0<n<1，zq表示常相位元件q的阻抗。
26、进一步地，模型预测模块中所述的模拟退火算法优化的支持向量回归模型的建立方法如下：
27、(1)定义目标函数如下：
28、
29、其中，yi为第i个样本值，为第i个样本模拟值，c表示惩罚因子，g表示核函数参数，ε表示不敏感系数；
30、(2)利用模拟退火算法对参数(c,g,ε)进行寻优，具体步骤如下：
31、1)初始化参数；选取支持向量回归模型训练样本和预测样本，进行样本归一化处理，设定惩罚因子c、核函数参数g和不敏感系数ε的搜寻空间；设定模拟退火算法初始温度t0，温度冷却系数q，中止温度tend及metropolis链长l；确定步骤(1)中的函数为优化目标适应度函数；
32、2)进行全局的极值寻优；
33、3)获得最优解，即参数(c,g,ε)值,将参数(c,g,ε)作为支持向量回归模型的学习最佳参数对预测样本进行预测。
34、一种存储介质，存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述变电站阀控铅酸蓄电池soh估计方法的步骤。
35、本发明的优点在于：
36、本发明通过建立等效电路模型，并且用电池的电化学阻抗谱数据拟合等效电路模型，用得到的特征参数训练模拟退火算法优化的支持向量回归模型，建立阻抗谱拟合数据电池健康状态的联系，从而可以直接通过测量电化学阻抗谱来估计铅酸蓄电池的soh，避免了对电池进行多次充放电循环，降低能耗，节约能源和时间。
1.一种变电站阀控铅酸蓄电池soh估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的变电站阀控铅酸蓄电池soh估计方法，其特征在于，步骤s2中所述的基于电化学阻抗谱的铅酸蓄电池等效电路模型包括：电感l、欧姆电阻r1、电荷传递内阻r2、电荷扩散电阻r3、常相位元件q、容抗元件c；所述的电感l、欧姆电阻r1、电荷传递内阻r2、电荷扩散电阻r3依次串联，所述的常相位元件q并联在电荷传递内阻r2的两端，所述的容抗元件c并联在电荷扩散电阻r3的两端。
3.根据权利要求2所述的变电站阀控铅酸蓄电池soh估计方法，其特征在于，所述的电感l代表电化学阻抗谱曲线高频区的直线部分，欧姆电阻r1在电化学阻抗谱曲线高频区与中频区相连接的点处，电荷传递内阻r2与常相位元件q并联表示电化学阻抗谱曲线中频区阻抗谱的不规则半圆部分，容抗元件c与电荷扩散电阻r3并联连接用于表征低频区的扩散部分。
4.根据权利要求2所述的变电站阀控铅酸蓄电池soh估计方法，其特征在于，步骤s3中所述的常相位元件q的拟合公式为其中，y0为常相位元件参数，量纲为ω-1·cm-2·s-n，总取正值；j表示虚部符号；ω表示角频率；n表示常相位元件指数，取值为0<n<1，zq表示常相位元件q的阻抗。
5.根据权利要求1所述的变电站阀控铅酸蓄电池soh估计方法，其特征在于，步骤s4中所述的模拟退火算法优化的支持向量回归模型的建立方法如下：
6.一种变电站阀控铅酸蓄电池soh估计系统，其特征在于，包括以下步骤：电化学阻抗谱数据测量模块、等效电路模型构建模块、特征参数确定模块、模型预测模块；
7.根据权利要求6所述的变电站阀控铅酸蓄电池soh估计系统，其特征在于，等效电路模型构建模块中所述的基于电化学阻抗谱的铅酸蓄电池等效电路模型包括：电感l、欧姆电阻r1、电荷传递内阻r2、电荷扩散电阻r3、常相位元件q、容抗元件c；所述的电感l、欧姆电阻r1、电荷传递内阻r2、电荷扩散电阻r3依次串联，所述的常相位元件q并联在电荷传递内阻r2的两端，所述的容抗元件c并联在电荷扩散电阻r3的两端；所述的电感l代表电化学阻抗谱曲线高频区的直线部分，欧姆电阻r1在电化学阻抗谱曲线高频区与中频区相连接的点处，电荷传递内阻r2与常相位元件q并联表示电化学阻抗谱曲线中频区阻抗谱的不规则半圆部分，容抗元件c与电荷扩散电阻r3并联连接用于表征低频区的扩散部分。
8.根据权利要求6所述的变电站阀控铅酸蓄电池soh估计系统，其特征在于，特征参数确定模块中所述的常相位元件q的拟合公式为其中，y0为常相位元件参数，量纲为ω-1·cm-2·s-n，总取正值；j表示虚部符号；ω表示角频率；n表示常相位元件指数，取值为0<n<1，zq表示常相位元件q的阻抗。
9.根据权利要求6所述的变电站阀控铅酸蓄电池soh估计系统，其特征在于，模型预测模块中所述的模拟退火算法优化的支持向量回归模型的建立方法如下：
10.一种存储介质，存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行权利要求1至5任一项所述变电站阀控铅酸蓄电池soh估计方法的步骤。
