← 返回
基于峰值运行模式匹配的锂离子电池储能系统在线快速频率响应容量估计
Peak Operation Mode-Matching Online Fast Frequency Response Capacity Estimation for Lithium-ion Battery Energy Storage System
| 作者 | Shaoxin Shi · Qiao Peng · Tianqi Liu · Jinhao Meng |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2025年8月 |
| 技术分类 | 储能系统技术 |
| 技术标签 | 储能系统 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 快速频率响应容量 电池储能系统 峰值运行模式 在线估计方法 估计精度 |
语言:
中文摘要
快速频率响应容量(FFRC)对于电池储能系统(BESS)的频率支撑性能和安全运行至关重要。传统方法无法匹配电网特定的快速频率响应(FFR)要求,导致评估保守或因估计不准确而产生惩罚。本文提出了一种适用于电池储能系统的峰值运行模式(POM)匹配在线FFRC估计方法。建立了基于弹性电阻的等效电路模型,以解决FFR - POM期间强非线性阻抗行为下的建模不准确问题。然后,开发了一种阻抗构建方法以获得连续的阻抗曲线,在此基础上通过多约束下的迭代搜索实现了在线FFRC估计。实验结果证明了所提方法在各种条件下均具有出色的估计精度。
English Abstract
Fast frequency response capacity (FFRC) is critical for frequency support performance and safe operation of battery energy storage system (BESS). Conventional methods fail to match the specific fast frequency response (FFR) requirements of the grid, leading to conservative assessment or inaccurate estimation-caused penalty. This letter proposes a peak operation mode (POM)-matching online FFRC estimation method for BESSs. An elastic resistor-based equivalent circuit model is developed to address modeling inaccuracy under strongly nonlinear impedance behavior during FFR-POM. Then, an impedance construction method is developed to obtain the continuous impedance curve, based on which online FFRC estimation is realized by iterative searching under multiconstraint. Experimental results prove the excellent estimation accuracy of the proposed method under various conditions.
S
SunView 深度解读
从阳光电源储能系统业务视角来看,该论文提出的峰值运行模式匹配的快速频率响应容量(FFRC)在线估算方法具有重要的工程应用价值。当前,我司储能系统在参与电网调频服务时,面临着响应能力评估不精确导致的两难困境:保守估计会降低系统经济性,而过度乐观则可能引发考核惩罚甚至安全风险。
该技术的核心创新在于针对快速频率响应场景下电池呈现的强非线性阻抗特性,构建了弹性电阻等效电路模型,并通过阻抗曲线重构实现多约束条件下的迭代寻优。这与我司PowerTitan系列储能产品在一次调频中的实际工况高度契合。传统静态容量评估方法无法适应电池在高倍率充放电时的动态特性变化,而该方法的在线估算能力可显著提升我司储能系统参与辅助服务市场的竞争力。
从技术成熟度评估,该方法已通过实验验证,具备较强的工程化基础。对阳光电源而言,将其集成到现有储能控制系统(如PowerStack系列的能量管理系统)中,可实现以下价值:一是提高调频服务收益,通过精准容量评估避免保守申报;二是增强系统安全性,防止过度响应导致的电池损伤;三是为储能系统健康管理提供新维度数据支撑。
技术挑战主要集中在不同电芯化学体系的模型适配性、实时计算的算力需求,以及与既有BMS系统的融合开发。建议我司技术团队重点关注该方法在磷酸铁锂电池上的验证数据,并评估其在大规模储能电站中的分布式部署可行性,这将为我司在新型电力系统中的储能解决方案提供重要的技术差异化优势。