【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进行建模研究附Simulink仿真

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🔥 内容介绍

一、技术背景：BESS 建模的核心痛点与破局需求

在全球能源转型加速的背景下，电池储能系统（BESS）已成为平抑可再生能源波动、保障电网稳定的核心装备，其应用覆盖从 kWh 级分布式储能到 MWh 级电网侧储能的全场景。然而传统建模方法存在显著局限，难以满足工程设计与运行优化的双重需求：

• 电化学模型：虽能精准描述离子迁移、内阻变化等微观过程，但需求解复杂微分方程，计算复杂度极高，无法适配实时仿真与快速迭代验证；

• 等效电路模型：结构简单易实现，但对电池非线性特性（如温度依赖、老化衰减）的描述能力薄弱，泛化性不足；

• 经验模型：高度依赖实验数据，当电池类型或运行场景改变时，模型需重新校准，适配成本高昂。

针对上述痛点，逻辑数值建模方法应运而生 —— 通过融合离散逻辑判断与连续数值计算的混合范式，在保证建模精度的同时，大幅降低计算复杂度，为 BESS 的规模优化、策略验证提供高效工具。

二、核心支撑：逻辑数值建模的技术本质与特性

（一）方法本质：逻辑与数值的深度耦合

逻辑数值建模是一种突破性的混合建模范式，其核心逻辑在于 "逻辑管决策，数值算参数"：

• 逻辑层：以规则化语言描述 BESS 的运行状态切换（如充电 / 放电 / 待机）、保护机制触发（如过充过放保护）及能量管理策略（如削峰填谷逻辑），模拟系统的离散决策行为；

• 数值层：通过简化数学函数或半经验模型，计算电池荷电状态（SOC）、功率转换效率、容量衰减等连续物理量，保证关键参数的计算精度。

这种耦合模式既规避了传统模型 "要么复杂难用，要么精度不足" 的困境，又实现了 "决策透明化 + 参数精准化" 的双重目标。

（二）三大核心技术特性

1. 多分辨率适配性：支持从宏观（电网负荷曲线平抑）到微观（单体电池 SOC 跟踪）的跨尺度分析，适配不同场景的建模需求；

1. 不确定性量化能力：融合概率逻辑模块，可量化温度波动、电池老化等随机因素对系统性能的影响，提升模型的工程参考价值；

1. 快速迭代优势：无需推导第一性原理方程，通过调整逻辑规则即可快速适配不同电池类型（如锂电、钠硫电池）或应用场景，建模周期缩短 60% 以上。

三、框架设计：BESS 逻辑数值模型的四级架构

该建模框架采用模块化设计，将 BESS 拆解为四个核心子系统，每个子系统均通过 "逻辑单元 + 数值单元" 实现功能建模，最终通过逻辑接口实现系统集成。

（一）电池单元模型：核心参数的精准表征

作为 BESS 的能量载体，电池单元模型需兼顾安全保护与参数精度：

• 数值单元：采用改进型等效电路模型，考虑开路电压、极化电阻、自放电等参数，通过经验公式动态修正不同 SOC（0%~100%）与温度（-20℃~60℃）下的电池特性；

• 逻辑单元：内置安全保护规则（如 SOC>90% 禁止充电、SOC<20% 禁止放电、温度> 55℃触发冷却）与均衡管理逻辑，通过分流控制实现电池簇 SOC 一致性。

（二）功率转换系统（PCS）模型：能量交互的桥梁

PCS 负责 BESS 与电网的双向能量转换，其建模需聚焦模式切换与效率计算：

• 数值单元：建立 IGBT 全桥逆变器拓扑模型，计算开关损耗、导通损耗及功率转换效率（通常可达 92%~98%）；

• 逻辑单元：根据电网需求切换工作模式 —— 并网时执行 MPPT（最大功率点跟踪）或恒功率控制，离网时启动电压 / 频率支撑逻辑。

（三）能量管理系统（EMS）模型：运行策略的决策中枢

EMS 作为 BESS 的 "大脑"，是逻辑数值建模的核心体现：

• 数值单元：计算充放电电量吞吐量、度电成本、投资回报率（ROI）等经济技术指标；

• 逻辑单元：基于实时数据动态生成策略，例如：

• 电价导向：低谷时段（23:00-7:00）SOC<80% 时启动充电，高峰时段（18:00-21:00）SOC>30% 时放电；

• 电网导向：负荷峰值超阈值时放电削峰，可再生能源出力骤降时快速补能。

（四）老化衰减模型：寿命预测的关键支撑

电池老化直接影响 BESS 的全生命周期效益，模型需实现衰减量化与策略优化：

• 数值单元：采用半经验模型，量化充放电深度（DOD）、循环次数、温度等因素对容量衰减的影响（通常循环 1000 次容量保留率≥80%）；

• 逻辑单元：当电池健康状态（SOH）<85% 时，自动调整策略（如限制充放电倍率至 0.5C 以下），延缓老化进程。

四、应用与展望

（一）核心应用场景

1. 前期可行性研究：快速评估不同容量配置的经济性，为分布式储能（如户用储能）到电网级储能的选型提供依据；

1. 运行策略优化：通过多场景仿真对比，确定最优充放电逻辑（如峰谷套利、辅助服务）；

1. 规模优化设计：针对可再生能源电站，计算满足波动平抑要求的最小 BESS 容量，降低投资成本。

（二）未来发展方向

1. 多模型融合：将逻辑数值框架与电化学模型结合，实现 "宏观快速决策 + 微观精度校准" 的混合仿真；

1. AI 增强升级：引入机器学习优化逻辑规则，通过历史数据训练模型自主适配不同运行场景；

1. 标准化扩展：基于 IEC 61850 标准完善模型接口，支持多厂商 BESS 设备的协同仿真与集成管理。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 张冬谊.基于状态空间模型的智能电网蓄电池储能系统仿真研究[D].重庆大学,2015.

[2] 黄宇翔,王立君.电池储能系统[J].[2025-11-10].

[3] 张晓红,孙丽玲.基于SVPWM控制的STATCOM-BESS特性分析与仿真[J].电测与仪表, 2014, 51(18):6.DOI:10.3969/j.issn.1001-1390.2014.18.014.

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