储能系统是微电网的核心组成部分，其热管理对于微电网的安全与稳定具有重要意义。相对于表面温度，电池堆内部温度场更有意义。针对红外热像仪无法监测电池堆内部温度场的问题，浙江工业大学分布式能源与微网研究所、浙江工业大学机械工程学院的研究人员潘国兵、王杰、欧阳静，在2020年第19期《电工技术学报》上撰文，提出一种基于表面温度场与虚拟热源的三维温度场重构方法。实验结果表明，该方法能够反映电池堆内部温度变化趋势和局部差异，精度满足实际应用需求。

微电网是电力网络由传统集中式供电向分布智能化供电转型的主要手段，是支撑未来智能电网和能源互联网发展的关键技术。储能系统作为微电网实现稳态运行和能量管理的核心与载体，具有削峰填谷、调压调频、应急备用等功能。温度监测是储能系统进行热量管理和安全保护的一项重要依据，目前常用的手段多为接触式测温，只能反映电池的单点温度，且需要布置大量探头和线缆，可应用性差，且加大了后期维护难度。相较于传统的接触式测温，非接触式红外测温能够更加直观地检测出目标对象的全场性温度分布，具有测温范围广、响应速度快等优势。图像分割是非接触式红外测温中的重要环节，可以从图像中找出“感兴趣”的区域，以面向对象的方式进行信息处理。C. A. Almeida等采用分水岭算法分割灰度均匀且轮廓清晰的目标，冯振新等提出一种基于改进极大稳态区域的红外故障区域分割机制，上述方法仅能得到单个视角下的表面温度信息。储能系统在实际运行过程中极易出现内部温度不均匀、局部过热等现象，因此以上方法很难直接应用于电池堆温度监测。S. Izadi等将三维深度信息融入二维红外图像中，能够捕捉到多个视角下的表面温度信息，但物体内部的温度分布情况依然无法获知。王晓松等通过繁琐的边界条件实现了对三维温度场的完整重构，但模型基于理想稳定工作状态搭建，且计算量十分庞大。史贵连等通过内部热源与传热模型重构三维温度场，简化了边界条件，但由于储能系统的生热、传热及散热模型非常复杂，很难通过其行为和特征进行求解。针对电池堆红外图像存在对比度低、边缘灰度混叠和“感兴趣”区域分割困难的问题，综合利用可见光和红外图像，浙江工业大学的研究人员提出了一种基于先验框目标信息加权的改进MRF-KFCM算法，通过引入先验框目标信息，解决了电池堆可见光图像存在的目标区域灰度不一致、边缘阴影等问题。

图1  KFCM和MRF-KFCM、本文算法的分割对比另外，针对三维温度场数值求解困难的问题，研究人员提出一种基于表面温度场与虚拟热源的三维温度场重构方法，利用表面温度场插值得到立体子单元温度，再通过虚拟热源对三维温度场进行修正。将复杂的热传导反向问题转换为正向问题，极大地简化了传统求解过程中数值处理的计算量。

图2  电池堆红外图像

图3  热源32.9℃时不同算法重构的定性比较结果实验结果表明所提方法能够准确直观地反映出电池堆内部温度分布状况，精度满足实际应用需求。1)所提分割算法可以精确和快速地划分出电池堆红外图像中的有效区域，F1分数高达0.98左右，比KFCM、MRF-KFCM算法高出约6%；对于已知目标质心或目标可能区域的图像均可进行有效分割，具有良好的鲁棒性。2)所提重构方法可以更加准确和直观地反映出电池堆内部的温度分布情况，并能较好地体现局部的温度差异，验证所用数据的方均根误差为0.58℃，最大误差为0.83℃。

以上研究成果发表在2020年第19期《电工技术学报》，论文标题为“基于改进MRF-KFCM有效区域分割的储能系统三维温度场重构方法”，作者为潘国兵、王杰 等。

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