CAT蓄电池基于正反向滤波并行与二维高斯函数的双电池储能双层协调控制策略
来源：
卡特蓄电池 发布时间：2026-03-19 21:08:45 点击： 次
引言
风电对全球能源转型至关重要，预计到2030年累计新增装机容量将达到982吉瓦[1]。鉴于风电的波动特性，储能系统（ESS）能够实现削峰填谷，因而成为重要研究方向[2][3][4]。
一方面，储能系统功率输出指令通过对风电（WP）进行滤波处理获得。[5][6]采用一阶高低通滤波器，由ESS补偿被滤除分量以实现风电平滑并网。然而滤波器的相位滞后会导致ESS产生额外功率输出。[7]提出隐马尔可夫跳变系统建模方法，该方法有效捕捉随机扰动下的多模态跳变，并通过引入异步滑模观测器，构建了基于实时状态估计与模态失配补偿的相位滞后抑制鲁棒框架。[8][9][10]的研究路径从高阶高通滤波器演进至二阶高通滤波器，进而采用复杂Savitzky-Golay滤波器，虽缓解相位滞后问题但未能根本解决。将风电功率数据视为数字信号时，[11][12]采用小波包分解技术显著降低数据处理延迟，但其有效性依赖于小波基的选取。变分模态分解方法难以适应含瞬态脉冲的风电功率数据处理场景[13]。因果滤波结构存在固有相位滞后缺陷。[14]将机器学习与移动平均滤波相结合，使滤波器延迟得到实质性改善。[15]、[16]、[17]在正向-反向滤波（FRF）框架内构建非因果滤波器以实现零相位滤波，但该方案不适用于实时应用。[18]虽将FRF应用于风光储集成系统，但未解决实时实现问题。[19]通过结合FRF与功率预测实现实时零相位滤波，但未具体应用于风电数据场景。上述级联FRF滤波器缺乏与储能系统（ESS）的协同机制，且连续两阶段滤波可能导致过度平滑现象，进而引发额外的ESS功率输出。
另一方面，当ESS补偿滤波分量时，必须考虑SOC控制策略。[20]、[21]采用了电池与超级电容混合的储能系统，而[22]则采用电池-飞轮混合储能方案。电池与超级电容/飞轮通过补偿不同频率的功率分量，维持ESS的健康SOC状态。然而，超级电容和飞轮存在高自放电率、低能量密度及高成本的缺陷，制约了其实际应用[23]。[24]、[25]、[26]采用双电池组储能系统，两组电池独立执行充放电任务，避免了电池工作状态的频繁切换，从而延长使用寿命。但两组电池包的相互依赖式切换及其相反的SOC变化趋势，给SOC均衡控制带来挑战。[27]提出了一种基于固定时间稳定性机制的无模型预测控制策略，该策略通过规定时间收敛保证系统性能，并提出了饱和函数与延时补偿技术，为约束条件下实现DBESS快速鲁棒的荷电状态(SOC)均衡提供了关键参考。[28]设计了可变时间常数策略(VTCS)，用以防止两电池组间充放电功率不平衡导致的极端SOC工况。由于滤波器输出与时间常数呈非线性关系，时间常数的增量变化会导致ESS充放电功率调节失衡，进而引发ESS频繁启停。[29]提出基于Logistic函数的动态范围调节策略（LDRS），该策略进一步考虑了电池频繁启停导致的寿命衰减问题。然而ESS功率输出的微小调整会延长电池在极端SOC工况下的运行时长。LDRS缺乏极端SOC抑制策略，且因其依赖近零相位移动平均滤波（NZPMAF）过程而在应用上存在一定局限性。现有双电池SOC均衡策略难以同时缓解电池寿命衰减与维持功率波动吸收能力。
本文提出FRFP-TDGF双层策略以解决用于风电波动平抑的DBESS中滤波器相位延迟与SOC失衡问题。在风电滤波环节，FRFP通过同时采用正向与反向滤波来改善FRF幅值响应，同时利用共轭相位响应消除滤波器相位滞后。模拟结果表明，由于幅值响应增强，FRFP使总功率输出降低约25%。基于LPF的FRFP通过输出反馈引入惯性约束，相比NZPMAF能在风电功率爬坡时提供更平滑的功率指令，并更有效地降低对ESS的功率冲击。在SOC控制方面，TDGF工作区间根据两组电池包的相对SOC水平设定。通过整合实时运行状态与容量参数，TDGF动态评估两组电池包的SOC平衡状态并相应调整功率输出。与传统将工作范围固定于预设SOC区间的控制策略相比，TDGF实现了更为灵活可靠的能量调度。本文的贡献如下：
- 1)
提出一种适用于风电功率波动平抑场景的FRFP策略，解决了相位滞后问题并改善了滤波过程的幅值响应特性。通过设计的低通滤波器实现了风电功率数据处理；
- 2)
初始状态估计函数被集成至FRFP以实现灵活激活，同时结合自适应窗口机制以应对预测误差导致的ESS功率输出冗余与波动；
- 3)
提出一种TDGF控制策略，通过两组电池包的不同SOC水平共同决定ESS功率输出调节，从而实现更灵活可靠的SOC均衡并避免极端SOC下的长期运行。
- 4)
在TDGF中补充了最小功率输出方法，抑制了电池组间SOC失衡的进一步恶化，并降低了DBESS的功率输出。
