引言：熱儲(chǔ)能的SOC與SOH概念
在電池領(lǐng)域，“荷電狀態(tài)”（State of Charge, SOC）和“健康狀態(tài)”（State of Health, SOH）是衡量電池剩余能量及衰減程度的重要指標(biāo)。類似地，對于固體顯熱儲(chǔ)熱裝置，也可引入SOC和SOH概念：SOC表示當(dāng)前儲(chǔ)熱介質(zhì)中尚存的熱能占滿充熱容量的百分比，反映設(shè)備還能輸出多少蒸汽；SOH表示儲(chǔ)熱介質(zhì)的蓄熱性能健康度，即相對新設(shè)備熱容量是否下降、導(dǎo)熱是否劣化等。準(zhǔn)確估算SOC有助于動(dòng)態(tài)監(jiān)控供汽能力，優(yōu)化充放熱調(diào)度；評(píng)估SOH則可指導(dǎo)檢修更換，確保長期可靠運(yùn)行。
然而，與電池電量不同，熱儲(chǔ)能的能量并非由容易測量的電壓、電流直接推斷，而要依賴溫度分布、物性參數(shù)等計(jì)算熱量。此外，儲(chǔ)熱材料可能會(huì)逐步老化（如反復(fù)熱循環(huán)導(dǎo)致熱容下降、熱導(dǎo)降低），這體現(xiàn)為SOH降低。因此，開發(fā)SOC估算和SOH評(píng)估技術(shù)，是固體儲(chǔ)熱控制系統(tǒng)的一項(xiàng)挑戰(zhàn)性任務(wù)。河南仁泰從測量手段、建模算法、校準(zhǔn)方法等方面探討如何實(shí)現(xiàn)對固體儲(chǔ)熱裝置SOC和SOH的在線監(jiān)測。
溫度場測量與熱容模型
溫度場測量是估算SOC的基礎(chǔ)。固體儲(chǔ)熱介質(zhì)（如特制磚塊、混凝土、熔鹽固態(tài)等）的儲(chǔ)能主要體現(xiàn)在其溫度升高所蓄積的顯熱。當(dāng)我們知道介質(zhì)各處溫度，就能根據(jù)熱容計(jì)算其所含熱量總和。正如前文圖示，工程上會(huì)在儲(chǔ)熱塊內(nèi)部埋設(shè)多支溫度傳感器。這些傳感器讀數(shù)提供了儲(chǔ)熱體不同部位的溫度信息。為了從有限測點(diǎn)推測整個(gè)溫度場，可采用插值或分區(qū)模型：例如將儲(chǔ)熱塊劃分為若干區(qū)域，每區(qū)域溫度視為鄰近傳感器的值或按傳熱模型計(jì)算得出。這類似于把儲(chǔ)熱體離散成“溫度單元”，組合起來近似實(shí)際溫度分布。
有了溫度分布，就需要熱容模型來計(jì)算熱量。熱容模型基于材料熱物性，但很多固體材料在常用范圍內(nèi)變化不大，可近似用平均比熱容簡化計(jì)算。對存在相變的材料則要特別處理潛熱部分，不過大多數(shù)固體蓄熱采用顯熱，無相變復(fù)雜性。
一種提高SOC計(jì)算精度的方法是多點(diǎn)溫度場重構(gòu)：Barz等研究指出，通過多個(gè)溫度傳感器并結(jié)合模型算法，可重建溫度場并計(jì)算平均相變或熱蓄積程度，獲取更準(zhǔn)確的SOC?，F(xiàn)代控制系統(tǒng)甚至可以嵌入有限元簡化模型或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用實(shí)時(shí)溫度數(shù)據(jù)算出儲(chǔ)熱分布，大幅提升SOC估算精度。
SOC估算算法與在線校準(zhǔn)
基于上述測量和模型，控制系統(tǒng)的軟件需要實(shí)時(shí)執(zhí)行SOC估算算法。常見實(shí)現(xiàn)有：
查表或簡單公式：對于特定材料和已標(biāo)定的裝置，可建立溫度與剩余熱量的關(guān)系表或經(jīng)驗(yàn)公式?？刂破髯x入各溫度值，經(jīng)插值或計(jì)算輸出SOC。這種方式計(jì)算量小，便于實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)。但當(dāng)溫度傳感器有限、溫度場不均勻時(shí)，簡單公式難以涵蓋復(fù)雜分布。
分層分區(qū)算法：將儲(chǔ)熱體按傳熱路徑分成層，從內(nèi)到外溫度遞減。可假設(shè)沿厚度方向溫度梯度主要分布，從內(nèi)核高溫到表層低溫。用內(nèi)層幾支傳感器推斷中心區(qū)域平均溫度，表層傳感器代表邊界溫度，構(gòu)建一個(gè)多層熱容疊加模型估算總熱量。這類似于將儲(chǔ)熱磚視為若干同心殼體，各殼溫度已知或可推算，然后算熱量總和。
卡爾曼濾波估算：建立儲(chǔ)熱過程的動(dòng)態(tài)模型（如熱網(wǎng)絡(luò)模型），將溫度測點(diǎn)視為觀測，用擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)不斷校正對SOC的估計(jì)。比如狀態(tài)方程為儲(chǔ)熱量變化，輸入為加熱功率減去放熱量，輸出關(guān)聯(lián)各傳感器溫度。EKF根據(jù)實(shí)時(shí)溫度偏差修正內(nèi)部SOC，使計(jì)算值與測量更吻合。這種方法能融合多源信息、濾除噪聲，在航天電池管理中常用，也可移植到熱儲(chǔ)能SOC估計(jì)上。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/機(jī)器學(xué)習(xí)：使用大量仿真或?qū)嶒?yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，讓網(wǎng)絡(luò)以各點(diǎn)溫度、歷史充放熱數(shù)據(jù)為輸入，直接輸出SOC估計(jì)值。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法可以捕捉復(fù)雜非線性關(guān)系，無需精確物理模型。一旦訓(xùn)練好，在控制器上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理，每次輸入當(dāng)前多點(diǎn)溫度，即可給出SOC。還可融合壓力、功率等信息提高準(zhǔn)確度。需注意訓(xùn)練數(shù)據(jù)必須覆蓋各種工況，否則泛化可能受限。
無論哪種算法，在線校準(zhǔn)至關(guān)重要。蓄熱裝置初始出廠可通過試驗(yàn)精確標(biāo)定模型參數(shù)，但實(shí)際運(yùn)行中環(huán)境和老化會(huì)引入偏差，需要持續(xù)校準(zhǔn)。常用在線校準(zhǔn)手段：
定期在已知工況校準(zhǔn)：例如每次徹底放熱（蒸汽出盡冷至環(huán)境）可認(rèn)為SOC=0%，每次充滿（達(dá)到最高溫度均衡）認(rèn)為SOC=100%。控制系統(tǒng)捕捉到這些狀態(tài)（如最低各點(diǎn)溫度相等或最高溫度達(dá)設(shè)計(jì)值并無梯度）時(shí)，自動(dòng)修正SOC計(jì)算偏移。
用能量守恒校準(zhǔn)：記錄充熱過程輸入的電能，扣除損失估算應(yīng)增加的熱量，與SOC計(jì)算結(jié)果比較，調(diào)整模型參數(shù)使二者一致。放熱同理，計(jì)量出的蒸汽熱量與SOC降低量比對，修正熱容估計(jì)誤差。這類似于電池的庫侖積分校準(zhǔn)，只不過需要考慮熱損失。
傳感器重標(biāo)定：長期運(yùn)行傳感器本身可能漂移。對關(guān)鍵溫度計(jì)，可在停機(jī)冷卻至環(huán)境時(shí)比對標(biāo)準(zhǔn)溫度，或在已知溫度點(diǎn)（比如100℃蒸汽溫度）下檢查讀數(shù)誤差，進(jìn)而校正傳感器系數(shù)。這保證溫度基礎(chǔ)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確，從源頭提高SOC估算可靠性。
通過多種校準(zhǔn)措施并用，控制系統(tǒng)能夠自學(xué)習(xí)并逐步提高SOC評(píng)估精度。在商業(yè)運(yùn)行中，一般要求SOC估算誤差控制在±5-10%以內(nèi)。這樣調(diào)度人員可以信賴SOC讀數(shù)安排供熱，而不會(huì)發(fā)生熱量不足或浪費(fèi)的情況。
SOH評(píng)估與熱衰減診斷
健康度SOH評(píng)估比SOC更具挑戰(zhàn)，因?yàn)樗婕皩?chǔ)熱性能的長期變化進(jìn)行監(jiān)測和定量。幾個(gè)可考慮的SOH指標(biāo)：
最大蓄熱量衰減：對應(yīng)電池容量衰減，熱儲(chǔ)能的等效是滿充儲(chǔ)熱量的下降百分比。例如新設(shè)備滿充可儲(chǔ)1000 MJ，而使用兩年后在相同最高溫度下只能儲(chǔ)900 MJ，則SOH按熱容量定義為90%。這需要定期測定實(shí)際可儲(chǔ)熱量?？赏ㄟ^讓設(shè)備多次完全充放并根據(jù)輸入輸出能量衡量。例如記錄一次從SOC 0充到100%的輸入電量，與理論值比較；或者測量一次完全放熱輸出的蒸汽總熱量，與初始額定值比較。差異即為容量衰減量?？刂葡到y(tǒng)可以在某些維護(hù)周期進(jìn)行完全充放測試，自動(dòng)計(jì)算SOH。
熱效率降低：SOH也可體現(xiàn)為熱損失或傳熱效率的惡化。例如保溫層老化導(dǎo)致散熱損失增大，那么要達(dá)到相同SOC需要更多電能輸入；或者導(dǎo)熱性能下降導(dǎo)致內(nèi)部溫度梯度更大、可用熱能減少?？刂葡到y(tǒng)可跟蹤充熱/放熱效率變化：比如比較過去某段時(shí)間內(nèi)充入的能量與SOC提升的關(guān)系，若發(fā)現(xiàn)需要更多能量才能充到同樣SOC，說明損失增加，SOH下降。又如監(jiān)測放熱時(shí)輸出的有效蒸汽熱量占儲(chǔ)存熱量的比例，若逐漸減少，也表示性能變差。
溫度響應(yīng)變化：材料劣化會(huì)改變熱傳導(dǎo)和熱容特性，導(dǎo)致溫度場動(dòng)態(tài)響應(yīng)不同。如觀測加熱時(shí)內(nèi)部各點(diǎn)溫升速率或放熱時(shí)冷卻曲線，與原始基準(zhǔn)對比，可檢測異常變化。例如若某傳感器附近材料裂紋或燒結(jié)，熱傳遞變慢，那么在充熱初期該點(diǎn)溫度上升滯后較以往?？刂葡到y(tǒng)可以利用這樣的動(dòng)態(tài)信號(hào)診斷：通過小幅調(diào)節(jié)加熱功率作為激勵(lì)，分析溫度響應(yīng)（類似于頻響測試）判斷熱阻是否增加。這個(gè)復(fù)雜度較高，但有研究借助模型參數(shù)辨識(shí)來實(shí)現(xiàn)，即持續(xù)調(diào)整模型參數(shù)使之?dāng)M合測量曲線，參數(shù)演變就反映材料SOH變化。
循環(huán)計(jì)數(shù)和應(yīng)力：系統(tǒng)亦可簡單地通過記錄蓄熱循環(huán)次數(shù)、最高溫度經(jīng)歷等推算SOH。比如某材料說明書給出在500次循環(huán)后熱容衰減5%，則控制器可根據(jù)循環(huán)計(jì)數(shù)預(yù)估一個(gè)SOH值。再結(jié)合實(shí)際性能監(jiān)測進(jìn)行修正。這類似電池通過充放循環(huán)次數(shù)估計(jì)剩余壽命的方法，可作為輔助。
在SOH評(píng)估過程中，數(shù)據(jù)噪聲和工作條件變化會(huì)影響判斷，因此傾向于長周期趨勢分析，而非單次測量?？刂葡到y(tǒng)可存儲(chǔ)每日SOC、輸入輸出能量等數(shù)據(jù)，定期執(zhí)行趨勢算法評(píng)估SOH。例如每30天比較一次滿充容量估算值，以平滑掉日常波動(dòng)的影響。
當(dāng)SOH降至某閾值（如80%）時(shí)，系統(tǒng)應(yīng)提示檢修更換儲(chǔ)熱模塊或保溫。特別在需要保證高可靠供汽的場合，SOH預(yù)警有利于提前安排停機(jī)維護(hù)。通過SOC和SOH的聯(lián)動(dòng)監(jiān)測，運(yùn)營方可以做到心中有數(shù)：既知道現(xiàn)有儲(chǔ)熱量能供多久蒸汽，也清楚設(shè)備健康狀況還能用多少年，為生產(chǎn)調(diào)度和資產(chǎn)管理提供科學(xué)依據(jù)。
結(jié)語
固體儲(chǔ)熱蒸汽發(fā)生器的智能化程度不僅體現(xiàn)在對當(dāng)下溫度、壓力的控制，也體現(xiàn)在對自身“能量余額”和“健康狀態(tài)”的洞察。通過部署多點(diǎn)溫度傳感、構(gòu)建熱容模型和算法估算SOC，設(shè)備實(shí)現(xiàn)了對“剩余熱量”的實(shí)時(shí)量化，如同給蓄熱“電池”裝上了電量表。同時(shí)，借助熱效率監(jiān)測和性能曲線分析，控制系統(tǒng)逐步掌握儲(chǔ)熱介質(zhì)的劣化趨勢，完成SOH評(píng)估。這使得蓄熱設(shè)備的運(yùn)行更加透明和可預(yù)測。
可以預(yù)見，隨著算法優(yōu)化和數(shù)據(jù)積累，SOC/SOH估算將更加精確可靠。未來還可能結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)，將大量同類設(shè)備數(shù)據(jù)匯總分析，進(jìn)一步改進(jìn)模型，實(shí)現(xiàn)群體智能。同時(shí)，將SOC信息融入調(diào)度，讓充放熱安排達(dá)到經(jīng)濟(jì)最優(yōu)；將SOH信息納入運(yùn)維計(jì)劃，做到按需維護(hù)、延長壽命。這一切都建立在本文討論的技術(shù)基礎(chǔ)上。通過精確計(jì)算“熱磚”的荷電與健康狀態(tài)，我們真正做到了讓設(shè)備知熱知冷、心中有數(shù)，為高效利用儲(chǔ)熱能源保駕護(hù)航。
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