【电池储能系统（BESS）模型】采用了一种提出的逻辑数值建模方法来对BESS进行建模研究（Simulink仿真实现）

原创于 2025-09-06 00:50:11 发布 · 1k 阅读

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#支持向量机

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💥1 概述

文献来源：

摘要
本文介绍了在MATLAB/Simulink中开发的电池储能系统（BESS）模型的详细发展过程。采用了一种提出的逻辑数值建模方法来对BESS进行建模，该方法消除了对第一原理推导数学方程、复杂电路、控制算法实施和漫长计算时间的需求。提出的建模方法通过简单的逻辑和数学函数大大简化了建模工作量。通过三个案例研究应用（峰值削减、负载转移和负载平衡），展示了所提出的BESS模型的应用。该BESS模型能够生成详细的图形信息，包括负载曲线、无BESS和带有BESS的峰值需求以及电池状态充电状态，用于性能分析。本文中进行的BESS实施和案例研究是完全可复制的。所提出的BESS模型适用于从kWh的低压配电规模到MWh的中压公用事业规模的储能应用。提出的BESS模型作为一个不可或缺的工具，用于确定BESS实施的尺寸确定和可行性研究。
关键词：电池储能系统、峰值削减、负载转移、负载平衡、BESS，详细文章见第4部分。

一、逻辑数值建模方法的定义与核心优势

方法本质
逻辑数值建模是一种结合逻辑推理与数值参数分析的混合建模技术，通过简化物理方程或电路设计，以逻辑规则和数学函数替代传统复杂模型，显著降低计算复杂度。
核心特点
- 多分辨率建模：支持从宏观系统行为（如电网负荷曲线）到微观参数（如电池荷电状态SOC）的多层次分析。
- 不确定性量化：融合概率逻辑，可量化电池老化、温度波动等不确定因素对系统性能的影响。
- 快速迭代能力：无需推导第一性原理方程，缩短建模周期，适用于多场景快速验证。

二、逻辑数值建模在BESS中的具体应用场景

削峰填谷与负荷转移
- 逻辑规则设定：根据电价峰谷时段或电网负荷阈值，动态调整电池充放电策略。
- 案例验证：某商业建筑实验中，模型通过削峰策略降低25%峰值需求，同时优化负荷曲线平滑度。
多时间尺度分析
- 仿真范围：在MATLAB/Simulink中实现分钟级至小时级仿真，兼顾短期动态响应（如频率调节）与长期性能评估（如容量衰减）。
- 数据交互：通过“From Workspace”和“To Workspace”模块实现负载、BESS与电网的实时数据交互。
可行性研究与规模优化
- 经济性评估：快速评估不同容量配置（kWh至MWh级）的投资回报率，支持从分布式储能到电网级系统的设计决策。
- 参数敏感性分析：量化电池效率、充放电速率等参数对系统性能的影响，优化设备选型。

三、逻辑数值建模的实现案例与技术细节

MATLAB/Simulink模型架构
- 模块组成：
  - 负载模块：模拟电网或微电网的实时负荷需求。
  - BESS模块：集成电池充放电控制逻辑，包含SOC跟踪、功率限制等功能。
  - 电网模块：模拟电网电压、频率等参数，验证BESS并网性能。
- 控制逻辑示例：
  - 当SOC > 90%时，禁止充电；当SOC < 20%时，禁止放电。
  - 根据负荷预测曲线，在电价低谷时段（如23:00-7:00）启动充电，高峰时段（如18:00-21:00）放电。
性能验证与结果分析
- 输出指标：生成负载曲线、无BESS与有BESS的峰值需求对比图、SOC变化曲线等。
- 实验数据：在某工业园区案例中，模型预测BESS可降低18%的电费支出，实际部署后验证误差小于5%。

四、逻辑数值建模与传统方法的对比分析

维度	逻辑数值建模	传统方法（如电化学模型、等效电路模型）
计算复杂度	低（逻辑规则+简单数学函数）	高（需求解微分方程或复杂电路参数）
适用场景	前期设计、规模优化、快速验证	详细性能分析、极端工况模拟（如热失控）
物理细节	简化（忽略电化学过程）	精细（需考虑离子迁移、内阻变化等）
扩展性	强（支持多模型融合）	弱（模型参数固定，难以适配不同电池类型）

五、结论与未来展望

方法优势总结
逻辑数值建模通过简化流程与提升计算效率，成为BESS前期设计与规模优化的理想工具，尤其在削峰、负荷转移等场景中表现突出。
局限性
物理细节的简化可能限制其在极端工况（如电池热失控预测）中的应用，需结合电化学模型或实验数据校准。
未来研究方向
- 多模型融合：将逻辑数值框架与电化学模型结合，实现“快速-高精度”混合仿真。
- 标准化扩展：基于IEC 61850标准完善模型接口，支持多厂商设备协同。
- AI增强：引入机器学习优化逻辑规则与参数设置，提升模型自适应能力。