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微電網(wǎng)是電力網(wǎng)絡(luò)由傳統(tǒng)集中式供電向分布智能化供電轉(zhuǎn)型的主要手段，是支撐未來智能電網(wǎng)和能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。儲能系統(tǒng)作為微電網(wǎng)實現(xiàn)穩(wěn)態(tài)運行和能量管理的核心與載體，具有削峰填谷、調(diào)壓調(diào)頻、應(yīng)急備用等功能。

溫度監(jiān)測是儲能系統(tǒng)進行熱量管理和安全保護的一項重要依據(jù)，目前常用的手段多為接觸式測溫，只能反映電池的單點溫度，且需要布置大量探頭和線纜，可應(yīng)用性差，且加大了后期維護難度。

相較于傳統(tǒng)的接觸式測溫，非接觸式紅外測溫能夠更加直觀地檢測出目標(biāo)對象的全場性溫度分布，具有測溫范圍廣、響應(yīng)速度快等優(yōu)勢。圖像分割是非接觸式紅外測溫中的重要環(huán)節(jié)，可以從圖像中找出“感興趣”的區(qū)域，以面向?qū)ο蟮姆绞竭M行信息處理。

C. A. Almeida等采用分水嶺算法分割灰度均勻且輪廓清晰的目標(biāo)，馮振新等提出一種基于改進極大穩(wěn)態(tài)區(qū)域的紅外故障區(qū)域分割機制，上述方法僅能得到單個視角下的表面溫度信息。儲能系統(tǒng)在實際運行過程中極易出現(xiàn)內(nèi)部溫度不均勻、局部過熱等現(xiàn)象，因此以上方法很難直接應(yīng)用于電池堆溫度監(jiān)測。

S. Izadi等將三維深度信息融入二維紅外圖像中，能夠捕捉到多個視角下的表面溫度信息，但物體內(nèi)部的溫度分布情況依然無法獲知。王曉松等通過繁瑣的邊界條件實現(xiàn)了對三維溫度場的完整重構(gòu)，但模型基于理想穩(wěn)定工作狀態(tài)搭建，且計算量十分龐大。史貴連等通過內(nèi)部熱源與傳熱模型重構(gòu)三維溫度場，簡化了邊界條件，但由于儲能系統(tǒng)的生熱、傳熱及散熱模型非常復(fù)雜，很難通過其行為和特征進行求解。

針對電池堆紅外圖像存在對比度低、邊緣灰度混疊和“感興趣”區(qū)域分割困難的問題，綜合利用可見光和紅外圖像，浙江工業(yè)大學(xué)的研究人員提出了一種基于先驗框目標(biāo)信息加權(quán)的改進MRF-KFCM算法，通過引入先驗框目標(biāo)信息，解決了電池堆可見光圖像存在的目標(biāo)區(qū)域灰度不一致、邊緣陰影等問題。

圖1 KFCM和MRF-KFCM、本文算法的分割對比

另外，針對三維溫度場數(shù)值求解困難的問題，研究人員提出一種基于表面溫度場與虛擬熱源的三維溫度場重構(gòu)方法，利用表面溫度場插值得到立體子單元溫度，再通過虛擬熱源對三維溫度場進行修正。將復(fù)雜的熱傳導(dǎo)反向問題轉(zhuǎn)換為正向問題，極大地簡化了傳統(tǒng)求解過程中數(shù)值處理的計算量。

圖2 電池堆紅外圖像

圖3 熱源32.9℃時不同算法重構(gòu)的定性比較結(jié)果

實驗結(jié)果表明所提方法能夠準(zhǔn)確直觀地反映出電池堆內(nèi)部溫度分布狀況，精度滿足實際應(yīng)用需求。

1）所提分割算法可以精確和快速地劃分出電池堆紅外圖像中的有效區(qū)域，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)高達0.98左右，比KFCM、MRF-KFCM算法高出約6%；對于已知目標(biāo)質(zhì)心或目標(biāo)可能區(qū)域的圖像均可進行有效分割，具有良好的魯棒性。

2）所提重構(gòu)方法可以更加準(zhǔn)確和直觀地反映出電池堆內(nèi)部的溫度分布情況，并能較好地體現(xiàn)局部的溫度差異，驗證所用數(shù)據(jù)的方均根誤差為0.58℃，最大誤差為0.83℃。

以上研究成果發(fā)表在2020年第19期《電工技術(shù)學(xué)報》，論文標(biāo)題為“基于改進MRF-KFCM有效區(qū)域分割的儲能系統(tǒng)三維溫度場重構(gòu)方法”，作者為潘國兵、王杰 等。