★ 河北省新天科创新能源技术有限公司 王子政，王亚文，贾高青

关键词：多参数监测；风电场蓄电池；系统状态评估；寿命预测

1   基于多参数监测的风电场蓄电池系统状态评估

1.1   蓄电池SOC计算

蓄电池荷电状态（SOC， State of Charge）是表征蓄电池剩余电量的核心参数。本文采用安时计量法计算电池电流的积分计算SOC，计算过程如公式（1）所示：

其中，soc(t)为当前时刻的SOC值， SOC(0)为初始Ι(τ)为蓄电池的电流（放电时为正，充电时为负）， C为电池的额定容量，t为时间。通过该公式可以直接计算电池在一段时间内的SOC变化量。

为了提高计算的精确度，本文引入电池能量转换效率η,分析实际的SOC变化量，修正公式如式（2）所示：

该修正公式能够快速反应电池的充放电过程、精准评估风电场蓄电池系统的实时状态。

1.2   蓄电池开路电压计算

蓄电池的开路电压（Open Circuit Voltage， OCV） 是衡量其电化学状态的重要参数之一， 通常被用于间接反映电池的SOC。 OCV与SOC之间存在一定的对应关系，尤其在电池处于稳定工作区间（一般为SOC∈10%/~90%）时，两者近似呈线性相关^[3]。

在实际应用中，由于充电和放电过程中电池的极化效应、电化学滞后等因素， 开路电压在同一SOC值下会表现出不同的特性，因此需要分别对充电和放电过程建立线性模型。本文采用实验拟合的方法，获取不同SOC点下的开路电压数据，并对其进行线性回归处理。

电池充电过程的开路电压与SOC关系可表示为式（3）：

电池放电过程的开路电压与SOC关系为式（4）：

其中， E_charge (t)和E_discharge (t)分别表示充电和放电状态下的开路电压；SOC(t)为当前时刻的荷电状态；α_ch、b_ch为充电阶段的线性拟合参数；α_dis、b_dis为放电阶段的线性拟合参数。以上参数需通过具体电池的充放电实验数据进行拟合得到。

结合前述的安时计量法得到的SOC计算结果，本文通过动态匹配当前的开路电压曲线，进一步校验SOC估算的准确性，增强了系统的鲁棒性与容错能力^[4]。同时，该模型还可为电池保护提供参考， 实现过充、过放电压阈值的动态调整，提升了蓄电池的运行安全性与使用寿命。

1.3   蓄电池充放电功率模型

电池在任意时刻的瞬时功率，可通过其电压与电流的乘积来计算，公式如式（5）所示：

其中， P(t)为电池在时刻t的充放电功率； E(t)为电池的开路电压； I(t)为当前电流（放电为正，充电为负）。通过该公式可以快速获得电池在任意时刻的功率输出， 为评估其能量转移效率和系统负载响应能力提供计算依据^[5]。

考虑到SOC与功率之间的动态耦合关系，本文在微小时间间隔内建立SOC变化量与充放电功率的微分方程模型。根据电池SOC随时间变化的基本定义及功率表达式，推导可得式（6）：

式中，α、S为蓄电池的属性参数，分别代表电池能量转换系数和额定容量，可由电池出厂参数或充放电实验数据确定；负号表示电池放电时SOC降低。

对上式进行积分运算，即可得到SOC在整个充放电过程中的函数模型，如式（7）所示：

公式（7）确定了电池SOC变化与充放电功率之间的动态关系，为SOC计算模型提供了补充，可用于判断电池在不同功率工作条件下的衰减趋势。

2   风电场蓄电池系统寿命预测

2.1   蓄电池寿命影响因素分析

蓄电池寿命退化的主要原因有两个，分别是循环老化和历时老化。电池在频繁充放电过程中因电极材料结构破坏、电解液消耗等造成的容量衰减会出现循环老化；当电池长期受到高温、过充或过放等外部因素的影响后，就会出现历时老化^[6]。放电深度（Depth of Discharge， DOD）对循环寿命的影响最明显， DOD越深，电极活性材料的损耗越大，电池寿命越短。

在工程实践中， DOD与寿命呈强非线性关系， 本文通过经验模型来进行描述，如式（8）所示：

其中，N_cycle为循环寿命； α、β为由实验拟合得到的电池类型参数；DOD为每次循环的平均深度。

2.2   蓄电池容量衰减建模

为实现对蓄电池状态的连续动态预测，本文进一步构建了考虑时间和运行条件双重影响的微分模型。该模型引入充放电深度与温度作为变量，刻画电池剩余容量c(t)随时间变化的趋势，具体公式如式（9）所示：

其中，C(t)表示时刻t的电池剩余容量；DOD(t)为对应时段的充放电深度； T(t)为平均工作温度； k₁ 、k₂为经验常数^[7]。该模型综合考虑了关键影响因素，为动态寿命评估提供了理论基础。

2.3   基于多参数监测的寿命预测方法

本文在多参数状态监测的基础上，提出了一种基于充放电功率、SOC变化特征和温度记录的寿命预测方法。该模型的主要流程如图1所示。

图1 基于多参数监测的寿命预测流程

根据图1可知，在寿命预测过程中，该模型首先通过实时功率计算获得每一时段内的有效能量输入/输出；然后基于安时计量法与功率积分法联合确定SOC轨迹；接着根据SOC波动范围和最大/最小值， 计算每个周期内的等效DOD；最后利用经验寿命模型或循环损耗模型进行寿命消耗量累计^[8]。

为量化蓄电池老化损耗程度，本文引入等效损耗因子（Life Consumption Factor， LCF）进行分析，表达式为式（10）：

当累计LCF≥1时，判定电池已达到预设使用寿命限值。

为提高模型对风电负荷不确定性的适应能力，本文引入滑动时间窗口对SOC和功率曲线进行平滑处理，剔除了尖峰波动影响，提升了寿命评估的稳定性与准确性。

2.4   不确定性建模与寿命预测修正

考虑到风电功率的不稳定性及储能系统运行环境的波动性，本文引入区间数理论对寿命预测参数进行上下限建模。在SOC、功率和环境温度等关键变量存在测量误差或波动范围时，将其建模为区间变量，如式（11）所示：   

在此基础上，容量变化率、LCF等指标也可表达为区间数，从而建立更具鲁棒性的寿命预测模型。该方法参考了全寿命周期成本不确定性分析中的区间建模思路，可有效控制预测风险，提高了电池替换策略的合理性。

3   实验研究

为了验证本文提出的基于多参数监测的风电场蓄电池系统状态评估与寿命预测模型的实际应用效果，本文设计并实施了一组对比实验，分别采用传统单参数估算方法与本文多参数融合模型对电池运行状态与寿命进行评估。实验基于某风电场实际运行数据，结合实验室环境下构建的储能系统测试平台进行模型验证。

实验采用某型号磷酸铁锂电池组（标称容量为100Ah，额定电压为3.2V）作为测试对象，配置高精度电压、电流、温度采集模块以及数据同步采集系统，采样频率为1Hz。系统通过可编程电源加载不同功率的充放电曲线，模拟风电波动下的功率输入。环境温度控制在25℃,避免外部温度波动干扰实验结果。

电池测试系统接入控制器平台， 通过Simulink实时仿真接口运行SOC估算模型、开路电压模型及寿命预测算法，形成完整的监测-评估-预测闭环结构。

实验设计包括两个主要部分：

（1）状态评估实验：分别采用安时计量法（传统）与安时-电压联合估算模型（本文）对SOC进行实时估计，记录其与实际SOC（通过完全充放电标定法获得）的偏差曲线，验证评估精度，结果如图2所示。

（2）寿命预测实验：设置连续充放电循环，构建多种DOD（30%、60%、90%）条件下的寿命消耗曲线。将本文模型与循环次数模型（基准）进行对比测试，统计两种方法在不同工况下的预测误差，结果如表1所示。

图2 状态评估精度实验结果

从图2中可见：传统安时计量法（实线）的SOC偏差曲线波动幅度较大，局部最大误差超过±0.15，在多个数据段（如第15、35、70和90采样点附近）出现明显的高峰和低谷，表明其在面对复杂工况时误差积累明显；相比之下，安时-电压联合估算模型（虚线）在整个估算过程中波动相对平缓，大部分误差维持在±0.05以内，且未出现明显偏离趋势，表现出良好的鲁棒性和抗漂移能力。联合模型在约83%的采样点上误差小于±0.05，而传统方法仅有约62%的采样点满足该条件，说明本文方法在整体精度和稳定性上均优于传统方法。此外， 从0轴上下的分布情况可知， 传统方法存在一定程度的系统性漂移趋势，而联合模型的误差则分布较为均匀对称，进一步验证了其估算结果更接近真实SOC。

表1 寿命预测实验结果

根据表1数据可知，在DOD为30%时，传统方法预测精度为78.26%，而本文方法精度高达98.25%。同样， 在DOD为60%时， 传统方法精度为74.25%， 而本文方法精度为96.44%；在DOD达到90%时，传统方法的精度为69.33%，而本文方法精度仍保持为95.23%。实验结果表明，本文提出的多参数监测模型在高DOD条件下仍能保持较高的精度，而传统方法在DOD较大时的预测误差显著增大。

这种显著的差异表明，本文方法在处理电池充放电过程中的非线性动态变化、功率波动和温度效应等因素时，能够有效地提高预测的准确性。通过综合考虑SOC、开路电压、充放电功率等多个参数，本文模型能够更加全面地反映蓄电池的实际运行状态，从而提供了更加精确的寿命预测。相较之下，传统方法往往依赖于单一参数或简单的模型假设，未能充分考虑多变量的影响，导致其在高DOD条件下的预测精度较低。

综上所述，本文方法在风电场蓄电池系统寿命预测中具备显著技术优势，能够为风储系统的状态监测与维护决策提供更加可靠的依据。

4   结束语

本文基于多参数监测的蓄电池系统状态评估与寿命预测模型为风电场储能系统的健康管理与运维优化提供了有效的技术支持。实验结果表明，本文模型能够在多种DOD工况下提供准确的SOC估算和寿命预测， 显著提高了风电场蓄电池系统的运行稳定性与经济性。未来的研究可以进一步拓展模型的应用范围，结合实际风电场的数据进一步验证模型的普适性，并探索如何通过智能化的决策系统优化风储系统的运维策略，以实现更高效的能源管理和更低的运营成本。

作者简介：

王子政（1998-） ，男，河北邢台人，助理工程师，本科，现就职于河北省新天科创新能源技术有限公司，研究方向为电气工程及其自动化。

王亚文（1994-） ，男， 山西大同人，硕士，现就职于河北省新天科创新能源技术有限公司，研究方向为电力负荷预测。

贾高青（1992-） ，男，河北张家口人，助理工程师，本科，现就职于河北省新天科创新能源技术有限公司，研究方向为电气工程及其自动化。

参考文献：

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摘自《自动化博览》2026年8月刊