维护管理人员可直接按照计算机综合配组优化方案来进行各基站蓄电池组的组合以及更换工作 。
通过网络方式进行基站蓄电池集中管理、实时监控 ， 将现场蓄电池的各项特征参数远程传输到系统服务器上 ， 再经计算机配组优化软件进行自动分析 ， 得出蓄电池配组优化方案 ， 取代了原先落后的人工挑选配组方案（即通过人工将蓄电池进行核对性放电来获取电池容量 ， 再通过人工分析来进行蓄电池配组的办法） ， 减少了原先人工进行配组的巨大工作量以及单一参数（仅仅是容量这一个参数或内阻）带来的配组方案的不合理性 ， 而是通过蓄电池监护模块获 。

13、取完整的蓄电池特征参数（浮充电压变化趋势、横向纵向比较；放电、充电的电压曲线记录；每节电池的内阻变化趋势、横向纵向比较等） ， 再由计算机配组优化软件根据数据库中的上述特征参数 ， 自动分析得出最优、最经济的蓄电池组组合方式 ， 不仅减少了巨大的人工作业量 ， 还能使准确度大为提高；既减少了更换新的蓄电池组 ， 又避免了新旧蓄电池混用 ， 充分延长蓄电池组的使用寿命 ， 最终达到降低消耗 ， 节能减排的效果 。
本方案的关键技术：要实现项目要求的在线实时的数据分析、诊断及配组功能 ， 其关键技术点描述如下： 具有一定精度的、综合的前端数据采集 ， 对于系统的实现非常重要 本次项目中 ， 我们采用了一种具有电压、电流、温度以及内阻测试功能的蓄 。

14、电池数据采集终端 ， 其精度是保证蓄电池容量诊断精度和配组一致性的首要条件 。
若蓄电池监测设备采集精度、稳定性不高 ， 将使得实际使用中经常发生数据严重不准确 ， 甚至误告警的现象 ， 当然也就不可能做到对蓄电池性能的有效监测和分析诊断了 。
在实时在线的配组系统中 ， 必须整合有蓄电池性能的诊断功能如前所述 ， 电源维护的重点在于对蓄电池性能的准确分析诊断 ， 同样 ， 决定一节蓄电池更换与否 ， 也取决于对蓄电池性能的准确分析诊断 。
本项目中 ， 我们采用了蓄电池专家诊断分析方法 ， 通过对蓄电池浮充电压的离散度、内阻以及变化、温度、充放电曲线、运行时间等数据的分析 ， 并采用模糊理论和神经网络等技术 ， 对数据进行聚类分析 ， 实现对在线运行的蓄电 。

15、池性能的分析诊断 ， 得出蓄电池实时容量值 ， 作为判断落后电池的依据 ， 也是蓄电池需要更换维护的依据 。
在蓄电池运行中实时采用曲线弥合和多参数比对的配组技术以往离线的蓄电池核对性放电容量测试和内阻测试的配组方法 ， 没有考虑到蓄电池性能一致性表达的复杂性 。
蓄电池性能的一致性 ， 不是简单的内阻一样或容量一样即可 ， 而是需从运行电压以及变化、内阻、充放电曲线、温度特性、静止开路电压、使用时间等等一系列的参数的一致性考虑 。
由于是实时在线的数据监测 ， 所以完全可以监测到每个蓄电池长时间的运行数据 ， 如运行电压以及变化、内阻、充放电曲线、温度特性（如有采集）、静止开路电压（如有采集）、使用时间等等 ， 这样就可以对所有的参数 。

16、进行比较 ， 达到所有数据的尽可能匹配 ， 对需要配组的蓄电池所呈现的曲线进行曲线弥合或识别的技术 ， 保证所配组后的电池具有比较相近的运行曲线；这样的配组是人工难以实现的 ， 其配组的一致性当然也是最理想的 。
详细技术内容介绍： 完善功能的蓄电池组在线监测装置本项目开发蓄电池组在线监护模块BMM ， 在线监测电池单体电压、整组电压、电流、温度、内阻等所有运行参数 ， 通过通信接口实现数据接入远程数据系统 。
测试精度要求高 ， 比如采用“四线制”方式测试电池内阻 ， 避免了蓄电池连接线阻的影响 ， 同时测试是固定的 ， 保证了测量精度 ， 减少了人工测试的误差 。
四线制测试示意图如下：具备在线维护功能：蓄电池平时在线运行过程中的最大问题由于 。

17、蓄电池生产过程中材料、工艺等的非一致性 ， 导致了单体电池性能参数的非一致性 ， 比如：每个单体电池并没有按理想设定的浮充电压（2.25V）在充电！在“阀控式铅酸蓄电池组监护模块”内嵌了蓄电池分析的数学模型 ， 通过对电池电压及电压离散度和内阻等参数的变化分析 ， 判断目前蓄电池处于的状态 。
当得出蓄电池处于欠充或过充状态时 ， 设备将自动启动维护程序 ， 在线对蓄电池进行电压均衡调节充电 。

稿源：(未知)

【傻大方】网址：/a/2021/0902/0024074822.html

标题：基于|基于电源维护的智能专家系统( 三 )