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摘要：通过对通信机房中浮充状态的电池的放电电压曲线进行分析，确定了放电曲线中对容量影响显著的陡降复升段的特征。利用LightGBM 算法进行训练，建立了预测容量的数学模型。通过实验对模型进行了验证，实验结果表明所提出的预测方法能对10 h放电条件下的容量做出准确预测，其平均绝对百分比误差最小可达8%。同传统的检测方法相比，该方法所需的测试时间短，具备广阔的应用前景。
关键词：铅酸蓄电池；容量预测；特征分析；LightGBM
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2023.07.013
引言
阀控式铅酸蓄电池被广泛应用在移动通信设施、船舶以及不间断电源中，其优点是放电时电动势较稳定、工作电压平稳、使用温度及使用电流范围宽、造价较低。在实际使用过程中，充放电方式不正确、充电时间不稳定、放电深度过深等，都会导致电池自身的正常的化学物理变化发生变化，导致电池容量永久退化。根据 IEEE 标准 1188-1996 中的规定，当铅酸蓄电池可用容量逐渐减少到初始容量的 70%~80% 时，电池失效，应更换电池。正确估计蓄电池的容量，可以避免过度使用造成蓄电池安全事故发生，同时对用电设备的可靠运行具有重大意义。
在通信行业，数据中心、机房、基站等通信设备的主要电源系统是 UPS供电系统、48 V供电系统。每套供电系统都有若干蓄电池组构成，蓄电池组的最小组成单位是单体电池。蓄电池保证着市电停电到油机发电之间断电间隔的通信供电，是保障通信系统正常运行的重要基础设施。不同于电动汽车行业的锂电池处于充放电循环工作模式，通信系统所用的备用电池长期处于在线浮充工作模式，其容量损失主要是长时间浮充造成的。在长时间浮充后，蓄电池的现存容量决定着断电后可支持的放电时长。目前运营商常采取定时放电和离线放电的方式来判断蓄电池的容量。运营商的运维人员通常根据蓄电池的运行年限和运行状况，每隔 1 年或者 2 年进行一次核对性放电试验，以验证电池的优劣。核对性放电风险大，效率低，既浪费电能又费时费力。核对性放电只能测试整组电池的容量，以容量最低的一节作为整组容量，部分电池由于放电深度不够，其劣化程度还不能完全暴露，因而缺乏对每一节单体电池容量的评估。而完全的离线放电需要拆卸电池，在实验室环境下进行放电测试，成本较大。考虑到目前在实际蓄电池维护中还存在一种维护性放电，即对在线运行的蓄电池进行短时放电，其时间控制在 10~20 min，本文详细分析了放电过程中的电压数据，通过机器学习中的回归方法预测剩余容量，从而在线诊断电池的健康状态。
