本发明涉及变电站直流系统、UPS供电系统等应用蓄电池的技术领域，更具体地，涉及一种蓄电池容量浅放电检测装置。
背景技术：
现有直流系统、UPS供电系统等应用蓄电池的现场，蓄电池容量测试和容量预测技术要么是采用离线测试法，要么采用长时间段的安时数累计或固定负载时间叠加和叠减，而真正的在线实时运行状态下准确、快速实现容量预测一直未能得到有效实现，而直流系统、UPS供电系统等应用蓄电池的现场都是重要用电场合，尤其蓄电池又是作为供电系统故障时的后备电源所以是重中之重的设备，如果蓄电池健康状态不能及时全维的可靠有效的监测，一旦供电系统故障将会带来严重后果，造成事故扩大。
技术实现要素：
本发明为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷，提供一种蓄电池容量浅放电检测装置，是直流系统、UPS供电系统在不对蓄电池主回路进行任何分断操作的实时运行状态下，通过对蓄电池实际容量准确预测，保证直流系统、UPS供电系统等应用的蓄电池容量状态能通过浅放电技术即可实现准确、快速的在线即时判断和预判，并及时进行预警，确保蓄电池的容量异常状态及时发现和告警，确保蓄电池长期运行于良好的健康状态中，预防和控制因蓄电池故障而影响的供电系统运行安全和事故风险。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种蓄电池容量浅放电检测装置，包括检测目标蓄电池单元，其特征在于，包括蓄电池浅放电数据采集单元和用于浅放电命令控制和进行浅放电预测的蓄电池浅放电容量预测控制主机；
所述的蓄电池浅放电数据采集单元安装于检测目标蓄电池单元， 所述的蓄电池浅放电容量预测控制主机与若干个蓄电池浅放电数据采集单元通信连接。
进一步的，所述的蓄电池浅放电数据采集单元包括浅放电负载与通信控制管理单元、分别与浅放电负载与通信控制管理单元数据交换的浅放电负载组合和数据采集单元。
进一步的，所述的蓄电池浅放电容量预测控制主机包括多维综合计算单元、与多维综合计算单元数据交换的人机交互单元、数据通信管理单元、浅放电负载控制模块和数据采集处理单元。
进一步的，所述的蓄电池浅放电数据采集单元为分布式小型模块。
进一步的，所述的蓄电池浅放电容量预测控制模块为集中机箱式单元模块化结构，安装于设备集中管理单元柜中。
进一步的，所述的蓄电池浅放电容量预测控制主机利用1-Wire通信模式与蓄电池浅放电数据采集单元进行数据采集。
进一步的，所述的蓄电池浅放电容量预测控制主机利用蓄电池容量浅放电容量预测算法技术，通过采集到的蓄电池的端电压、浮充电流、放电电流和温度的多维数据组，进行蓄电池内阻计算和浅放电过程的电压变化量、电流电压关系曲线分析，电流差曲线分析，电流时间曲线分析及温度补偿，利用对内阻容量估算、安时积分和BP神经网络技术相结合的多维综合算法技术进行蓄电池容量精确预测。
与现有技术相比，有益效果是：
1、能快速自动视别蓄电池容量状态，提高蓄电池健康状态监测能力，达到预防蓄电池事故的能力、提高其所在系统设备运行安全系数、降低其运行故障率的目的，开路识别技术先进、准确可靠、结构设计科学合理，其社会与经济益效高，大大降低使用、维护成本，也是对人类宝贵资源的节约；
2、可实现对蓄电池的容量的实时监测，及时发现蓄电池容量不足的问题，防止出现蓄电池容量不足而出现需蓄电池供电时无法供电的故障现象，起到了控制事故风险的目的，具有很高的社会效益；
3、蓄电池浅放电容量预测控制模块设计达到了蓄电池的容量的实时监测功能，及时发现蓄电池容量不足的问题，起到提前预防事故、排除事故的作用；
4、蓄电池浅放电数据采集单元能够达到同步实时采集蓄电池的端电压、浮充电流、放电电流和温度的作用。
附图说明
图1为本发明实施例提供的蓄电池浅放电数据采集单元（1）模块结构框图；
图2为本发明实施例提供的蓄电池容量浅放电容量预测装置原理框图；
图3为本发明实施例提供的蓄电池容量浅放电容量预测算法技术控制流框图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。附图中描述位置关系仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制。
如图1、2所示，一种蓄电池容量浅放电检测装置，包括检测目标蓄电池单元300，包括蓄电池浅放电数据采集单元1和用于浅放电命令控制和进行浅放电预测的蓄电池浅放电容量预测控制主机2；
蓄电池浅放电数据采集单元1安装于检测目标蓄电池单元300， 蓄电池浅放电容量预测控制主机2与若干个蓄电池浅放电数据采集单元1通信连接。
其中，蓄电池浅放电数据采集单元1包括浅放电负载与通信控制管理单元100、分别与浅放电负载与通信控制管理单元100数据交换的浅放电负载组合102和数据采集单元101。
其中，蓄电池浅放电容量预测控制主机2包括多维综合计算单元200、与多维综合计算单元200数据交换的人机交互单元203、数据通信管理单元204、浅放电负载控制模块201和数据采集处理单元202。
其中，蓄电池浅放电数据采集单元1为分布式小型模块。
其中，蓄电池浅放电容量预测控制模块为集中机箱式单元模块化结构，安装于设备集中管理单元柜中。
其中，蓄电池浅放电容量预测控制主机2利用1-Wire通信模式与蓄电池浅放电数据采集单元1进行数据采集。
其中，蓄电池浅放电容量预测控制主机2利用蓄电池容量浅放电容量预测算法技术，通过采集到的蓄电池的端电压、浮充电流、放电电流和温度的多维数据组，进行蓄电池内阻计算和浅放电过程的电压变化量、电流电压关系曲线分析，电流差曲线分析，电流时间曲线分析及温度补偿，利用对内阻容量估算、安时积分和BP神经网络技术相结合的多维综合算法技术进行蓄电池容量精确预测。
在本装置中，蓄电池浅放电数据采集单元1为设计成分布式小型模块化，安装于检测目标蓄电池单元300的本体，利用对浅放电负载组合102的智能多次控制和集成高智能型专用芯片的数据采集单元101同步实时采集，得到蓄电池的端电压、浮充电流、放电电流和温度实时在线数据，通过浅放电负载与通信控制管理采用1-Wire通信模式与控制管理主机进行数据通信传输。
如图2所示，蓄电池浅放电容量预测控制主机2设计成集中机箱式单元模块化结构，安装于设备集中管理单元柜中，通过浅放电负载控制模块201实现浅放电命令控制，通过数据采集处理单元202利用通信模式执行数据采集指令给蓄电池浅放电数据采集单元1进行数据获取，数据处理通过多维综合计算单元200进行蓄电池容量浅放电容量预测算法技术实现，最后通过人机交互单元203实现显示、按键、信号指示功能、通过数据通信管理单元204采用TCP/IP技术与上位机进行数据通信。
如图3所示，蓄电池容量浅放电容量预测算法技术应用于控制管理主机中，通过浅放电负载控制模块201实现浅放电命令控制和数据采集处理单元202执行数据采集指令给蓄电池浅放电数据采集单元1进行数据获取，采集到蓄电池的端电压、浮充电流、放电电流和温度的多维数据组，再进行蓄电池内阻计算和浅放电过程的电压变化量、电流电压关系曲线分析，电流差曲线分析，电流时间曲线分析及温度补偿，利用对内阻容量估算、安时积分和BP神经网络技术相结合的多维综合算法技术进行蓄电池容量精确预测。
通过若干个蓄电池浅放电数据采集单元1对若干个电池进行浅放电数据采集，其中所收集的浅放电数据包括但不限于浮充电流、端电压、放电电流和环境温度，蓄电池浅放电数据采集单元1将数据整理传输至浅放电容量预测控制主机中，通过浅放电容量预测控制主机进行电压变化量计算分析、蓄电池内阻计算分析、电流差与电压关系分析和电流与时间曲线分析，综合整合为蓄电池容量预测BP神经网络多维综合计算进行蓄电池容量精确预测，并通过人机交互单元203实现显示、按键、信号指示功能。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。