计及电池荷电状态的储能系统控制策略优化研究

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.260216

发电技术 ›› 2026, Vol. 47 ›› Issue (2): 395-405.DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.260216

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计及电池荷电状态的储能系统控制策略优化研究

王明琦¹, 夏向阳¹, 赵晓悦¹, 黄如², 邓化龙², 刘代飞¹, 蔡昱宽³

^1.长沙理工大学电气与信息工程学院，湖南省长沙市 410114
^2.湖南长高森源电力设备有限公司，湖南省衡阳市 421000
^3.国家电网江苏省苏州供电分公司，江苏省苏州市 215008

收稿日期:2025-06-09 修回日期:2025-09-01 出版日期:2026-04-30 发布日期:2026-04-21
作者简介:王明琦(2000)，女，硕士研究生，研究方向为储能系统安全控制，995833510@qq.com；
夏向阳(1968)，男，博士，教授，研究方向为柔性直流输电控制和储能安全控制，本文通信作者，307351045@qq.com；
赵晓悦(1993)，女，博士研究生，研究方向为储能电站安全监测、运行与控制等，2363019161@qq.com；
黄如(1995)，男，初级工程师，研究方向为储能电站安全运行控制，519690836@qq.com；
邓化龙(1973)，男，高级工程师，研究方向为储能安全检测与控制，623544060@qq.com；
刘代飞(1977)，男，博士，副教授，研究方向为新能源发电、智能微电网与电力储能控制，dfcanfly@126.com；
蔡昱宽(1998)，男，硕士研究生，研究方向为配网运检及自动化方向，6672502@qq.com。
基金资助:
国家自然科学基金项目(51977014);湖南省教育厅科学研究重点项目(22A0230)

Research on Optimization of Control Strategy for Energy Storage Systems Considering Battery State of Charge

Mingqi WANG¹, Xiangyang XIA¹, Xiaoyue ZHAO¹, Ru HUANG², Hualong DENG², Daifei LIU¹, Yukuan CAI³

^1.School of Electrical and Information Engineering, Changsha University of Science and Technology, Changsha 410114, Hunan Province, China
^2.Hunan Changgao Senyuan Electric Power Equipment Co. , Ltd. , Hengyang 421000, Hunan Province, China
^3.Suzhou Power Supply Company of State Grid Jiangsu Electric Power Co. , Ltd. , Suzhou 215008, Jiangsu Province, China

Received:2025-06-09 Revised:2025-09-01 Published:2026-04-30 Online:2026-04-21
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(51977014);Key Scientific Research Project of Hunan Provincial Department of Education(22A0230)

摘要/Abstract

摘要：

目的由于电池单体的荷电状态(state of charge，SOC)和容量的不一致性，分布式储能系统存在SOC均衡速度慢和电流分配精度低等问题。为了解决上述问题，针对不同容量的储能单元提出了一种计及电池SOC的储能系统控制策略。方法该策略对下垂控制做进一步改进，采用反正切嵌套幂函数的形式将SOC差值与下垂系数结合起来，同时使下垂系数中的变加速因子取值与SOC差值相结合，从而实现较好的均衡效果。此外，加入了虚拟电压和直流母线电压补偿，在保证母线电压稳定的基础上实现了储能单元输出电流的精准分配。结果采用优化后的变加速因子时，储能单元的SOC均衡时间比采用固定加速因子时缩短大约50%，并且在未影响SOC均衡效果的基础上储能单元的输出电流能够与容量比保持一致。结论该控制策略提高了不同容量储能单元之间的SOC均衡速度和输出电流分配精度。

关键词: 分布式储能系统, 微电网, 电池, 荷电状态, 下垂控制, 变加速因子, 均衡速度, 电压补偿

Abstract:

Objectives Distributed energy storage systems exhibit slow state of charge (SOC) equalization and low current distribution accuracy due to inconsistency in the SOC and capacity among battery cells. To address these issues, a control strategy for energy storage systems that considers SOC for energy storage units with different capacities is proposed. Methods The strategy improves droop control by integrating the SOC difference with the droop coefficient using an inverse tangent nested power function. The variable acceleration factor in the droop coefficient is dynamically adjusted according to the SOC difference to achieve better equalization. Additionally, virtual voltage and DC bus voltage compensation are incorporated to achieve accurate output current distribution while ensuring bus voltage stability. Results The optimized variable acceleration factor reduces the SOC equalization time by approximately 50% compared to the fixed acceleration factor. The output current remains consistent with the capacity ratio without compromising SOC equalization performance. Conclusions This control strategy improves SOC equalization speed and output current distribution accuracy among energy storage units with different capacities.

Key words: distributed energy storage system, microgrid, battery, state of charge, droop control, variable acceleration factor, equalization speed, voltage compensation

中图分类号:

TK 02

王明琦, 夏向阳, 赵晓悦, 黄如, 邓化龙, 刘代飞, 蔡昱宽. 计及电池荷电状态的储能系统控制策略优化研究[J]. 发电技术, 2026, 47(2): 395-405.

Mingqi WANG, Xiangyang XIA, Xiaoyue ZHAO, Ru HUANG, Hualong DENG, Daifei LIU, Yukuan CAI. Research on Optimization of Control Strategy for Energy Storage Systems Considering Battery State of Charge[J]. Power Generation Technology, 2026, 47(2): 395-405.

图/表 10

图1 直流微电网典型结构(孤岛模式)

Fig. 1 Typical structure of DC microgrid (island mode)

图2 储能单元等效模型

Fig. 2 Equivalent circuit model of energy storage unit

图3 放电过程下垂系数变化曲线

Fig. 3 Variation curve of droop coefficient during discharge process

图4 储能单元1的SOC下垂控制结构

Fig. 4 SOC droop control structure of energy storage unit 1

图5 分布式储能系统整体控制框图

Fig. 5 Block diagram of overall control of distributed energy storage system

图6 p=85时的仿真波形

Fig. 6 Simulated waveforms at p=85

图7 优化后的变加速因子波形

Fig. 7 Waveform of optimized variable acceleration factor

图8 采用优化后变加速因子的仿真波形

Fig. 8 Simulated waveforms with optimized variable acceleration factor

表1 采用优化前后的加速因子仿真结果对比

Tab. 1 Comparison of simulation results for acceleration factors before and after optimization

指标	固定加速因子85	优化后变加速因子
响应时间/s	49.56	51.85
SOC均衡时间/s	>100.00	52.66
收敛时间/s	>100.00	52.66

图9 不同容量储能单元仿真波形

Fig. 9 Simulated waveforms of energy storage units with different capacities

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