均衡控制策略

针对储能系统中多电池簇健康状态均衡问题，提出储能系统多电池簇健康状态均衡控制策略，该策略依据电池寿命变化规律和并网要求设置储能变流器并网功率下限，基于该下限确定系统参与运行的储能变流器台数，再结合层次分析法对参与运行的各电池簇健康状态进行量化评价，求得各储能变流器承担并网功率指令的权重系数和相应的功率大小，调整参与运行的储能变流器台数和传输功率以确保各储能变流器功率不越限。将所提控制策略与均摊控制策略相比，结果表明，所提策略可有效均衡各电池簇健康状态，延长储能电站整体使用寿命40.6%，有效提高了储能电站的安全性和经济性。

利用退役电池构建储能系统，充分利用其剩余价值，是解决大量退役电池再利用的重要途径。然而，经过多次充放电影响，退役电池不一致性问题较新电池更为突出。在此背景下，首先，针对退役电池储能系统提出了分层式可重构均衡拓扑。其次，基于该拓扑提出了分层式均衡控制策略。考虑组内部和组间两个层次的均衡控制，组内以SOC和端电压为均衡变量，通过重构实现电池单体状态均衡，组间以SOC为均衡变量，通过重构保证全电池簇均衡。同时考虑多种运行工况：静置过程中通过自均衡提高电池组的均衡效率和可用容量，放电过程中通过拓扑结构变换维持输出电压稳定，充电过程中考虑能量损耗和充电速度合理优化充电电流，缩短充电时间，减少温升，延长电池使用寿命。最后，在Matlab中验证了所提拓扑与均衡策略在不同工况下的有效性。

在分布式储能孤岛直流微电网系统中，针对传统下垂控制策略无法实现荷电状态均衡、功率分配不精确和母线电压跌落的问题，提出了一种自适应下垂控制策略。首先将双曲正切函数与荷电状态相结合，利用双曲正切函数的特性，限制下垂系数的范围并且快速进行调整。然后通过调节补偿量，使下垂系数对应的电压相等，设计了功率分配的补偿策略。最后计算线缆阻抗，设计了二次母线电压补偿策略。Simulink仿真实验结果表明，所提控制策略可以实现荷电状态的均衡和功率的精确分配，并且使母线电压能够准确维持在额定值。

交流电网不对称故障工况下模块化多电平换流器(modular multilevel converter, MMC)存在相功率不均衡的问题，常规的基于直流环流注入的调控方法会引起桥臂电流不对称，导致各相电流应力不相等；而基于零序电压注入的方法可能导致系统过调制，危害系统安全稳定运行。针对传统相功率均衡控制策略的局限性，提出一种交流电网不对称故障下MMC自适应相功率均衡控制策略。首先，分析基于零序电压和直流环流注入的MMC相间功率调控原理，指出不同方法单独进行相间功率均衡的局限性。其次，研究零序电压注入方法的过调制边界，引入相功率分配系数，给出不同故障下相功率系数优化方法，提出基于零序电压和直流环流注入协调的MMC自适应相功率均衡控制策略。最后，通过仿真验证了机理分析与所提控制策略的正确性和有效性。

提高基于模块化多电平换流器(modular multilevel converter, MMC)的分布式储能系统(distributed energy storage systems, DESS)的能量利用率，解决储能子模块(energy sub-module, ESM)荷电状态(state of charge, SOC)均衡问题至关重要。针对现有的SOC均衡控制策略的不足，提出内外分层的快速SOC均衡控制策略。外层针对桥臂间或相间的SOC差异，通过改进MMC模型预测控制(model predictive predictive control, MPC)，配合自适应均衡系数，快速调整功率差额。内层引入自适应虚拟电阻法，根据ESM的SOC情况确定主导ESM，自适应调节各单元的虚拟电阻，产生相应的电压梯度，结合MMC排序算法使ESM按照各自SOC进行功率分配，从而实现ESM的SOC快速均衡，提高DESS能量利用率。通过在Matlab/Simulink构建仿真模型，证明了所提控制策略的有效性和可行性。

为提高电池重组时的均衡效率，在传统Buck-Boost均衡拓扑电路的基础上，设计了一种锂电池组双层均衡拓扑电路。组内采用Buck-Boost电路均衡，组间利用双向反激变压器进行均衡。均衡控制策略采用自适应模糊PID算法，以电池荷电状态(state of charge, SOC)为均衡变量，利用模糊控制算法对PID参数进行调节，缩短了均衡时间，提高了均衡效率。在Matlab/Simulink中搭建了锂电池组双层均衡拓扑电路和自适应模糊PID控制算法模型。实验结果表明：在不同工作状态下，所提出的电池组均衡拓扑及其控制策略将均衡时间效率平均提高了58.36%，验证了该方案的有效性。