基于反向累加灰色模型的铅酸电池剩余容量预测

乔正明

基于反向累加灰色模型的铅酸电池剩余容量预测

乔正明

常州纺织服装职业技术学院数学教研室, 江苏 常州 213164

针对铅酸电池剩余容量存在随温度、电解液浓度等外部条件而产生周期性变化而难以预测的特点，本文通过计算机模拟将反向累加离散灰色模型应用于铅酸电池剩余容量的预测中，结果表明：该预测结果的稳定性和精度明显提高，能够实现铅酸电池剩余容量的长期精度预测评估。

反向累加灰色模型; 铅酸电池; 容量预测

灰色系统理论自创立以来，得到了广泛地应用，该理论主要研究“小样本，贫信息”的不确定系统[1]。应用非常广泛的模型由灰色系统GM(1,1)模型，为此如何提高这样广泛使用模型的拟合预测精度一直是技术人员感兴趣的问题。而对于生活中我们电力系统的中继照明装置、电保护装置、信号装置等重要负责负载的不停电的供电电源说白的是直流操作电源系统，对于其供电的可靠性，电池的剩余容量多少将直接影响到各种电气系统的安全运行，一定保证电量。现实中一般采用铅酸蓄电池作为直流操作电流的后备电源，为保证铅酸电池的可靠性，结合各种文章，必须对其进行剩余容量的检测与预测，有用各种各样的方法，例如密度、内阻、安时、路端电压等。还有同样影响铅酸电池剩余容量有很多因素，有不确定和确定因素，确定因素中如额定输出电压、电流、铅酸电池本身物理结构、负载大小；同样现实中也有不可控的因素。因此，铅酸蓄电池是一个典型的部分信息已知，部分信息未知的灰色系统。依据铅酸电池内阻与剩余容量之间的非线性关系，采用灰色预测系统的GM(1,1)模型，对铅酸免维护失效进行预测[1,2]。采用新陈代谢GM(1,1)预测模型，对蓄电池早期容量进行预测评估[3]。铅酸电池基于一种遗传算法的蓄电池剩余容量灰色预测模型，避免了频繁容量实验带来的相应弊端，针对保护电池[4]。本文提出铅酸电池长期使用的情况下，不定期的检测中得出一组数据，符合单调递减序列，用反向累加模型更加合理，结合最新灰色预测模型研究方向，减少扰动界，充分利用系统的新信息，提出去除老旧信息反向累加新陈代谢灰色预测模型，预测铅酸电池长期剩余容量，达到最佳效果。

1 铅酸电池剩余容量预测模型

什么是预测，预测其实就是借助对过去的认知和探讨然后去推测如何来了解复杂的现在，最好能够把握未来，为我们研究提供一定的思考。而灰色系统预测研究就是通过原始数据的处理和灰色模型的建立，发现、掌握系统发展规律，对系统的未来状态做出科学的定量预测。GM模型有一定弱化序列的随机性，可以挖掘系统演化规律有独特的功效，因此对于很多模型有较强的融合力和渗透力。对于建立的模型都需要大量的观测数据，但实际过程中有太经济数据难以满足统计模型的建模要求，而灰色系统预测理论在一方面提倡尊重原始数据而又不拘泥原始数据，并允许以科学的定性分析为基础对研究对象的实验、观测、统计数据进行必要的调整和修正，另一方面在数据较少的情况下灰色预测模型可以估计模型参数，达到一定的模拟精度。由于经济系统、生态农业系统和剩余容量的电池系统可以被视为广义能量系统,而能量储存和释放通常有一定的指数法，所以在能源系统管理、累加操作可以被视为一个能源管理系统的过程，相比之下，反向累加生成操作可以反映能源系统释放能量的过程。也就是说，非负离散点序列，它的传统的累积生成操作，而不是单声道即(1)()≤(1)(+1)，反向积累生成序列是一个单点递减的列，这是它们之间的本质区别。因此，当初始序列中出现的下降趋势时，单调递减的操作序列的逆积累。因此，离散点拟合算法可以执行数据索引，但也可用于逆向累积的生成过程，并将所使用的所有数据进行处理，从而充分利用信息应用系统，确保正确的数据拟合。

当原始序列的开始减少时，根据定义1，可以看到，逆积序列也在减少，如果成为负序列，由此在逆向积累过程，可以保持原始序列生态中灰含量积累的状态。这样的话原始单调递减序列完整地显示出来，可见模型作用成效。

2 改进模型背景值及重构方法

根据上述分析，本文用上式取代传统的GOM(1,1)模型的背景值。

表1 蓄电池剩余容量的长期原始数据

利用上面的数据采用灰色系统下的新陈代谢的GOM(1,1)模型，可以提高对长期蓄电池剩余容量的检测精度，与实际测量剩余容量的均值进行比较分析，通过相对误差的分析，可以得出较好预测值，来进行更好决策剩余电池的容量，从而更好的使用。具体计算过程如下：在原始数据中，去掉一个最老的信息(0)(1)，置入一个最新的数据(0)(7)，得到建模序列：(0)={88.3,76.1,73.4,70.82,67.3,64.6}，有上述理论计算得知：

采用新陈代谢GOM(1,1)模型也能够长期预测系统数据进行很好的观测。

表2 实测值与模拟值的相对误差

3 结语

由于铅酸蓄电池在使用上很大程度上受不确定因素的影响，尤其在使用后长期预测的情况下，对于预测铅酸电池的剩余容量有多少，还是不是合适继续使用，并且误差可能大的很，本文就是研究通过进一步改进GOM(1,1)模型预测，在不确定因素情况和一定的正常波动的干扰下有效避免或可控。并且在长期观察中发觉，有尽可能多的发展规律是可以掌握的或者容易一定控制的，由此使用提高铅酸蓄电池的剩余容量的预测精度。应用此方法可以有效判断蓄电池在长期使用下的带点状态，就是相对误差有点难以控制，平均相对误差比较理想。同时本方法对单调递减序列运算的预测具有重要的参考价值和广阔的应用背景。

图1 实测值与模拟值图形比较

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Forecast for the Remanent Capacity of Lead Acid Battery Based on Reverse Accumulative Grey Model

QIAO Zheng-ming

213164,

In view of characteristics that remanent capacity of lead acid battery was difficult to be forecasted because there was cyclic variation in external conditions of remanent capacity with temperatures and electrolyte concentrations etc., this paper applied the reverse accumulative grey model in a forecast for the remanent capacity of lead acid battery. The results showed that stability and precision were obviously improved to be able to forecast the remanent capacity of lead acid battery for long time.

Reverse accumulative grey model; lead acid battery; forecast for capacity

TM911

A

1000-2324(2019)05-0842-04

10.3969/j.issn.1000-2324.2019.05.022

2018-04-01

2018-05-21

乔正明(1979-),男,硕士,副教授,主要从事灰色系统预测方面的研究. E-mail:qiaozhengming@sohu.com