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基于电压变化的自适应虚拟惯性控制，用于分布式储能Discover蓄电池系统中动态电力分配
由于其高效和灵活性，直流微电网（DC-MG）在能源利用中发挥着关键作用。然而，随着可再生能源系统（RES）的普及，直流电-MG在母线电压稳定性和能源优化调度方面面临重大挑战。作为微电网中关键的储能组件，分布式储能电池系统（DESB）通过其动态电力分配策略，在维护系统稳定性和延长电池寿命方面发挥着重要作用。因此，本文提出了基于电压变化状态的分布式电池自适应虚拟惯性控制（AVIC）策略。该方法根据不同相位的母线电压波动和DESB中不同电池能量单元（BEU）的电荷状态（SoC）水平动态调整每个受控BEU双直流电的虚拟惯性系数。它不仅有效减少母线电压偏差，缩短恢复时间，确保BEU动态充放电功率的平稳过渡，还防止状态较差的BEU遭受过多浪涌电流影响，从而延长DESB的运行寿命。所提控制系统的有效性通过仿真和HIL实验测试得到验证。
简介
随着可再生能源的快速发展和对智能电网需求的增长，微电网在能源管理和分布式能源集成方面展现出了显著潜力[1]。直流微电网因其卓越的效率和灵活性，在微电网研究中作为一种创新的电力系统架构备受关注[2]。图1展示了典型的直流微电网设计，包括可再生能源（如光伏（PV）、风能、储能系统（ESS）、直流负载和控制系统[3]。
然而，随着系统从传统的发电机架构向基于电子变换器的电力配置过渡，集成可再生能源（RES）的直流微电网表现出低惯性和弱阻尼特性[4,5]。在直流微电网中，由供需不匹配引起的动态功率波动可能导致电压偏差和振荡[6]。此外，整个DC-MG无法有效响应动态电源扰动，可能导致系统稳定性问题，因为许多RES通过电力电子设备连接到电网，无法提供机械惯性[7]。
目前，许多研究者已经总结并研究了电力系统中低惯性的问题。参考文献[8]分析了直流MG电压不稳定的原因，并提供了相应的控制方法。参考文献[9]研究了直流系统中阻尼与惯性的关系，描述了弱阻尼引起的振荡问题以及低惯性引起的突然变化，最终提出了一个统一的概念。由于其固有结构和工作特性，风力涡轮机和光伏阵列不适合提供惯性[10,11]。相反，储能装置已成为缓解直流机电功率波动的有效解决方案[12,13]。目前，包括DESB和超级电容器在内的直流-MG储能装置已达到成熟技术阶段，具有广泛的应用潜力[14]。
超级电容器因其高的充放电效率，非常适合抑制高频功率波动。在[15]中，采用了并联HESS惯性控制策略，超级电容器减轻高频功率波动，电池吸收或释放低频功率。参考文献[16]提出了一种协调控制策略，其中超级电容器用于快速的动态功率响应，电池承担稳态能量支持，以有效减轻母线电压波动。对于岛式直流微电网中的储能系统，参考文献[17]采用模型预测控制（MPC）方法，动态优化电池与超级电容器之间的功率分配，以延长电池寿命并提升系统响应。然而，这种方法使控制策略变得复杂，超级电容器的成本仍然相对较高。此外，在稳态运行期间，这些超级电容器处于空闲状态，导致资源浪费。
参考文献[18]提出了一种虚拟惯性和阻尼控制策略，旨在通过双向直流/直流转换器（Bi-DC）抑制电压振荡。该策略利用储能系统的能量模拟直流微电网的惯性，无需对系统硬件进行修改。在[19]中，作者仍以DESB为惯性源，并建立了连接直流总线的电网逆变器小信号模型。研究发现，并网逆变器的直流输出电流会起到干扰作用，显著影响电压的动态响应。因此，引入了直流输出电流的前馈干扰抑制方法。
针对锂离子电池老化对SoC估计准确性的影响，结合改进的灰狼优化和极限学习机的联合估计方法，在不同老化水平下保持高准确性[20]。与此同时，在电池管理精度方面，参考文献[[21]、[22]、[23]]推动通过多功能电化学-热耦合模型、深度学习与滤波融合、多参数协优化和RUL预测，将电池状态评估扩展到全生命周期管理。
从引入电压变化率（ROCOV）和电池SoC的参考文献[24]中可以看到，提出了基于模糊逻辑的AVIC策略，以动态调整每个BEU的虚拟惯性系数。该策略旨在提升DC-MG的稳定性，同时防止部分BEU因动态充能和放电而产生过度影响。然而，该方法的规则设计依赖于经验知识，且计算复杂。此外，母线电压波动并不总是需要较大的惯性支持。在恢复阶段，较大的惯性实际上可能阻碍电压恢复，并可能导致BEU间动态充放电功率变化不均。
本文提出了分布式储能电池系统的自适应虚拟惯性控制策略（AVIC）。系统优化通过电压偏差和恢复的两阶段动态调整实现;本研究的主要贡献总结如下：
- 1)
在电压偏移期间，惯性效应被增强，以提升电池的动态充放电功率并抑制电压偏移;
- 2)
电压恢复周期削弱了惯性约束，加速了功率调节过程。
- 3)
创新性地引入了电荷状态（SoC）参数，构建惯性调节机制，使高SoC充电单元和低SoC放电单元展现更强的惯性特性，优先响应电网的动态需求。