用于储能系统的梯次利用锂电池组均衡策略设计-马泽宇

ＤＯＩ ： １０．７５００ ／ ＡＥＰＳ２０１３０３３０００１ 用于储能系统的梯次利用锂电池组均衡策略设计 马 泽 宇 １ ，姜 久 春 １ ，文 锋 ２ ，郑 林 锋 １ ，郭 宏 榆 １ ，时 玮 １ （ １．北京交通大学国家能源主动配电网技术研发中心 ，北京 市 １０００４４ ； ２．北京市亿能通电子有限公司 ，北京 市 １０００４４ ） 摘要 ：以 北京奥运会纯电动大巴车用淘汰锰酸锂电池为研究对象 ，在研究车用淘汰电池容量和内 阻特性的基础上 ，分析其梯次利用于电池储能系统可能带来的更严重的电池组一致性问题 。结合 电池一致性评价方法 ，分析了基于电池组容量利用率的均衡判据 。针对电池储能系统削峰填谷的 应用特点 ，提出了以电池组容量利用最大化为目标的在线均衡策略 。最后 ，设计了电池组充电均衡 电路并搭建了电池组均衡测试平台进行实验 ，验证了在线均衡系统及控制策略的可行性和可靠性 。 关键词 ：电池储能 ；梯次利用 ；锰酸锂 ；一致性评价 ；在线 均衡策略 收 稿 日期 ：２０１３ －０３－３０ ；修回 日期 ： ２０１３－０８－０５ 。 国家高技术研究发展计 划 （８６３ 计 划 ）资 助 项 目 （ ２０１１ＡＡ０５Ａ１０８ ）；中央 高校基本科研业务费专项资金资助 项目 （２０１３ＹＪＳ０８７）。 ０ 引 言 传统 能源的日益匮乏和环境的日趋恶化 ，极大 促进了新能源的发展 ，其发电规模也快速攀升 ［１］ 。 以风 能 、太阳能等自然资源为基础的可再生能源发 电具有波动性 、间歇性和不可准确预测性 ，其大规模 并网运行会给电网的安全稳定运行带来显著影 响 ［２］ 。储能技术被认为 可在很大程度上解决新能源 发电并网带来的问题 ，同时其将贯穿于电力系统发 电 、输电 、配电和用电各个环节 ，可以有效缓解高峰 负荷供电需求 ，提高现有电网设备的利用率和电网 的运行效率 ；可以有效应对电网故障的发生 ，并且提 高电能质量和用电效率 ，使间歇性和低密度的可再 生清洁能源得以更有效的利用 ［１］ 。 对比 各种储能技术 ，电池储能系统安装灵活 、建 设周期短 ，是现阶段较适合于工程应用的技术 。在 多种电池储能技术中 ，锂电池储能由于具有能量密 度高 、循环寿命长 、效率高等优势 ，国内外已有较成 功的应用 ［２ －４ ］ 。初始投资高是制约 锂离子电池储能 在电网中规模化应用的重要因素之一 ，而锂离子电 池的价格占据了电池储能系统成本的很大部分 。随 着国内电动汽车的推广和应用 ，未来几年将有大批 车用动力锂离子电池达到使用寿命而被淘汰 ［５］ 。车 用淘 汰锂离子电池通过梯次利用于储能系统 ，一方 面能延长电池使用的全周期寿命 ，另一方面也有助 于降低电池储能系统的初始成本 ，对于推动电池储 能系统在电力系统领域的大规模应用具有重要的意 义 。 兆瓦级储能电站中 ，电池单体数量高达几万节 ， 需要通过串并联成组来满足储能系统的电压等级和 容量需求 ，而电池不一致性的存在 ，将不可避免导致 充放电不均衡现象 ，长期运行将大大降低电池储能 系统的可靠性和安全性 ［３］ 。目前 ，针 对这一问题的 研究主要集中在储能系统的功率变换系统 （ ＰＣＳ ）拓 扑及 其充放电均衡控制策略等方面 ［２，６ －７ ］ ，并未 对大 容量锂离子电池储能系统内部电池组的均衡控制策 略进行深入研究 。本文以北京奥运会纯电动大巴车 用淘汰锰酸锂电池为研究对象 ，在研究梯次利用电 池容量和内阻特性的基础上 ，结合电池不一致性的 评价方法 ，分析基于电池组容量利用率的均衡判据 。 针对电池储能系统削峰填谷的应用特点 ，提出以电 池组容量利用最大化为目标的主动均衡控制策略 ， 最后 ，设计了电池组充电均衡电路并搭建电池组均 衡测试平台进行实验 ，验证了本文提出的均衡策略 的效果 。 １ 梯次利用电池容量内阻特性 本文以北京奥运会纯电动 大巴车用淘汰锰酸锂 电池为测试和研究对象 ，选取一整车 １０ 箱共 １０４ 节 电池 模块进行电池测试 ，电池容量和内阻测试采用 美国 Ａｒｂｉｎ 公司 ＢＴＳ２０００ 及其 数据采集系统在恒 温箱中进行 。电池模块为 ４ 节额定容量为 ９０Ａｈ 的 锰酸 锂电池单体并联而成 ，其额定容量为 ３６０Ａｈ ， 且电池容量都已衰退至 额定容量 ８０％ 以下 ，每 箱电 池组由 ８ 个或 １６ 个模块串联而成 （具体电池测试试 验描述见附录 Ａ ）。由于电池具有初始不一致性 ，且 电动汽车应用环节电池的串并联方式 、位置差异 、温 — ６０１ — 第 ３８卷 第 ３期 ２０１４年 ２月 １０日 Ｖｏｌ．３８ Ｎｏ．３ Ｆｅｂ．１０ ， ２０１４ 度差 异 、震动强度以及衰退轨迹等因素各不相同 ，导 致电池参数的衰退速率差异较大 ，最终加速放大了 电池组的不一致性 ［８］ （梯次利用电池模块容量和直 流内 阻分布特性见附录 Ｂ ）。 北京奥运会纯电动大巴所用锰酸锂新电池模块 容量为 ３６０Ａｈ ，容量 极差不大于 １０Ａｈ ， １ｓ 直流 内 阻为 ０．３２５ｍΩ ，直流 内阻极差不大于 ０．０５ｍΩ 。大 巴正 常运行 ３ 年后 ，电池模块容量分布特性见附录 Ｂ 图 Ｂ１ ，电池模块容量均值约为 ２００Ａｈ ，容量 衰退 约 ４５％ ，容量 极差为 ３０Ａｈ ；电池 模块 １ｓ 直流内阻 分布特性见附录 Ｂ 图 Ｂ２ ， １ｓ 直流 内阻均值为 ０．４２ ｍΩ ，直流 内阻增加约 ３０％ ，直流 内阻极差为 ０．２１６ ｍΩ 。相对 于新电池 ，梯次利用电池容量和直流内阻 一致性明显下降 。 将电池模块的容量和直流内阻进行横向比较发 现 ，容量衰退率和直流内阻增加率并无必然相关性 。 电池模块容量衰退率与直流内阻增加率的散点图如 图 １ 所示 。 图 １ 电池容量衰退率与直流内阻增加率散点图 Ｆｉｇ．１ Ｓｃａｔｔｅｒ ｐｌｏｔ ｏｆ ｂａｔｔｅｒｙ ｃａｐａｃｉｔｙ ｄｅｃａｙ ｒａｔｅ ｗｉｔｈ ｉｎｔｅｒｎａｌ ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ｒａｔｅ 在车 用淘汰电池梯次利用于储能系统时 ，需要 将电池重新筛选成组 。在以电池组的容量和能量利 用率为主要性能考核指标时 ，对电池容量的一致性 要求较高 ，将优先选择容量一致性好的电池成组 ［９］ 。 由图 １ 结 果可知 ，电池容量衰退率相同的电池 ，其直 流内阻增加率差异较大 ，选取衰退后容量一致的电 池进行成组将不可避免地带来电池内阻较大的初始 差异 ，再加上电池极化和自放电率的不一致性 ，随着 电池的继续使用 ，电池组的不一致性问题将日渐凸 显 ，电池组容量和能量利用率也将逐渐下降 。对于 梯次利用锂电池储能系统 ，高效在线均衡系统的需 求更加迫切 ，然而仅仅对 ＰＣＳ 进行均衡充放电控 制 是远远不够的 ，要想从本质上解决电池储能系统的 一致性问题 ，电池组内的均衡显得更为重要 。 ２ 电池组一致性评价 工程应用较广的是基于外 电压的一致性评价方 法 ，但该方法并没有深入分析其内在原因 ，随着电池 组工况的变化 ，会得到不科学的结论 ，以此来指导均 衡并不能有效解决电池组不一致性问题 ［１０］ 。电池 组 一致性问题对电池组性能影响的最直观表现是电 池组的可用容量降低 ，如果不进行有效均衡维护 ，长 此以往势必会带来电池组输出功率下降和寿命缩短 等问题 。因此 ，以电池组最大可用容量作为电池组 一致性判断依据 ，就能实现电池组一致性问题与电 池的运行工况和环境之间的解耦 ，从而有效避免以 电池外电压差异来判断电池组一致性好坏而得到不 准确结论的问题 。 现假设 有 ｎ 只最 大可用容量分别为 Ｑｍａｘ，１ ， Ｑｍａｘ，２ ，…， Ｑｍａｘ，ｎ ，且当 前的荷电状态 （ ＳＯＣ ）分别 为 ＳＯＣ，１ ， ＳＯＣ，２ ，…， ＳＯＣ，ｎ 的电池串联成组 ，电池 组的相 关参数如下 。 １ ）电池组最大放电容量 ： Ｑｄｃｈ＿ ｍａｘ＝ｍｉｎ ｛ Ｑｍａｘ，ｉＳＯＣ，ｉ ｝ （ １ ） 式中 ： ｉ＝１ ， ２ ，…， ｎ 。 ２ ）电池组最大充电容量 ： Ｑｃｈ＿ ｍａｘ＝ｍｉｎ ｛ Ｑｍａｘ， ｊ （ １－ＳＯＣ， ｊ ）｝ （ ２ ） 式中 ： ｊ＝１ ， ２ ，…， ｎ 。 ３ ）电池组最大可用容量 ： Ｑｍａｘ＝Ｑｄｃｈ＿ ｍａｘ＋Ｑｃｈ＿ ｍａｘ （ ３ ） 当 ｉ＝ｊ 时 ，电池 组最大可用容量 Ｑｍａｘ 等于 电池 组中最大可用容量最小的单体电池 ｉ 的最 大可用容 量 ，在这种情况下 ，如图 ２ （ ａ ）所示 ，虽然电池组各单 体电池之间容量存在差异 ，但是电池组的容量利用 率达到最大化 ，均衡并不能增加电池组的最大可用 容量 ，所以电池组并不需要均衡 。 图 ２ 电池组均衡判断原理 Ｆｉｇ．２ Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｏｆ ｂａｔｔｅｒｙ ｐ ａｃｋ ｂａｌａｎｃｉｎｇ 图 ２ （ ｂ ），（ ｃ ），（ ｄ ）显示 出电池组需要均衡的 ３ 种可能情况 ，这 ３ 种情况的共同点都是 ｉ≠ｊ ，电池 — ７０１ — ·绿色电力自动化 · 马 泽 宇 ，等 用于储能系统的梯次利用锂电池组均衡策略设计 组最 大可用容量 Ｑｍａｘ 比组内可用容量最小的电池的 最大 可用容量还要小 。此时 ，通过均衡能有效增加 电池组的最大可用容量 。 ３ 电池组均衡策略 目前 ，实 际应用的在线均衡策略往往采取从简 的处理方式 ，仅以外电压作为控制对象 ［１１ －１２ ］ 。单纯 以 外电压来判断均衡与否会出现不稳定结果 ，同时 ， 均衡前后电池组容量利用率并没有明显增加 。由上 节分析可知 ，以电池组容量利用率最大化为均衡目 标的关键在于准确识别电池组内各单体电池的 ＳＯＣ 和最 大可用容量 。 目前 ，实际工程应用的在线 ＳＯＣ 估算 方法主要 是采用安时计量法与开路电压 （ ＯＣＶ ）法相 结合 ［１３］ ， 电池 的 ＯＣＶ 需要 电池静置后获得 ，静置的时间越 长得到的 ＯＣＶ 越准 确 。而电池储能系统运行的间 歇性为准确获取电池的 ＯＣＶ 提供 了条件 。 对于锰酸锂电池并不需要很长时间的静置就能 得到较为准确的 ＯＣＶ ，锰酸锂电池充电至不同 ＳＯＣ 后静 置不同时间的电压变化曲线如图 ３ （ ａ ）所示 。 图 ３ 电池充电至不同 ＳＯＣ后静置不同时间的电 压变化曲线及其相对于 ＯＣＶ的电 压差曲线 Ｆｉｇ．３ Ｖｏｌｔａｇｅ ｃｈａｎｇｅ ｃｕｒｖｅｓ ａｎｄ ｖｏｌｔａｇｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｃｕｒｖｅｓ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｔｏ ＯＣＶ ａｆｔｅｒ ｂａｔｔｅｒｙ ｃｈａｒｇｅｄ ｔｏ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ＳＯＣ ｗｉｔｈ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｒｅｓｔ ｔｉｍｅ 把电 池充电至不同 ＳＯＣ 且静 置 ６０ｍｉｎ 后的 电 压曲线当作 ＯＣＶ－ＳＯＣ 曲线 ，电 池充电至不同 ＳＯＣ 后静 置不同时间所测电压与电池 ＯＣＶ 的电 压差曲 线如图 ３ （ ｂ ）所示 。从图中看出 ，在电池 ＳＯＣ 中间 段 电 压 差 异 变 化 平 缓 ，直 到 电 池 ＳＯＣ 的 高 端 （ ８０％～１００％ ），不同 静置时间的电压差异才有增长 的趋势 。由锰酸锂电池的 ＯＣＶ－ＳＯＣ 曲线 可知 ，在 ＳＯＣ 中间 段 （ １０％～８０％ ）每毫伏电压对应 的 ＳＯＣ 变化 率小于 ０．３％ ，在 ＳＯＣ 高端 （ ８０％～１００％ ）每 毫伏 电压对应的 ＳＯＣ 变化 率小于 ０．２％ 。 当用 静置 ５ｍｉｎ 的电 压作为 ＯＣＶ 估算 ＳＯＣ 时 ，在 ＳＯＣ 中间 段带来的误差小于 ３％ ，在 ＳＯＣ 高 端的 误差小于 ４％ 。但是 ，考虑到目前电池管理系 统 （ ＢＭＳ ）的电 压检测精度为 ５ｍＶ ，所以 至少选取 静置 １０ｍｉｎ 的电 压去估算电池 ＳＯＣ 才能 保证误差 小于 ５％ 。 从电池的 ＳＯＣ 定义 可知 ，电池的最大可用容量 Ｑｍａｘ 可以通过下式计算 ［１０］ ： Ｑｍａｘ＝ ΔＱ ＳＯＣ，ｅｎｄ－ＳＯＣ，ｉｎｉ ＝ ∫ ｔ ２ ｔ １ ｉ １ ｄｔ ＳＯＣ，ｅｎｄ－ＳＯＣ，ｉｎｉ （ ４ ） 式 （ ４ ）中 ， ΔＱ 可以 在线累积计算 （电池电流 ｉ１ 对时 间的积分 ），只要能准确得到电池充放电过程中 起始和结束时的荷电状态 ＳＯＣ，ｉｎｉ 和 ＳＯＣ，ｅｎｄ ，就能 实现 电池最大可用容量 Ｑｍａｘ 的在 线估算 。同时 ，为达到 更好的估算精度 ，一方面 ，需要起始和结束的荷电状 态变化 ΔＳＯＣ 尽可 能大 ；另一方面 ，识别 ＳＯＣ 时刻 应 经常性出现 ，且每次识别时刻应一致 。 电池储能系统主要功能之一是实现配电网侧的 削峰填谷 ，以张家口国家风光储输示范工程为例 ，储 能电站有功功率和无功功率一天的变化如图 ４ 所 示 。根据电网昼夜负荷峰谷差异大的特点 ，储能电 站 于 凌 晨 ００ ： ００ — ０６ ： ００ 电网负荷低时满功率 （ １４ＭＷ ）充电 ，于 晚间用电高峰时根据实际用电需 求进行放电 ［３］ 。因此 ，针 对电池储能系统这一应用 特点 ，选择凌晨充电前和充满电静置 １０ｍｉｎ 后的 ２ 个 时刻进行电池最大可用容量的估算 ，均衡执行 也选择充电阶段 。 图 ４ 削峰填谷功能示意图 Ｆｉｇ．４ Ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｌｏａｄ ｓｈｉｆｔｉｎｇ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ — ８０１ — ２０１４ ， ３８ （ ３ ） 电池组均衡是 通过对组内单体电池额外充电或 放电 ，使电池组达到如图 ２ （ ａ ）所示情况 ，从而保证 所有单体电池在不过充和不过放情况下电池组的最 大可用容量达到最大化 。以图 ２ （ ｂ ）为例 ，当电池组 充完电后 ，通过估算组内单体电池 ＳＯＣ 和最 大可用 容量来判断电池组是否需要均衡 。对于图 ２ （ ｂ ）的 情况 ，本文采用充电均衡方式 ，通过额外给电池 ２ 补 充一部 分 容 量 使 电 池 组 的 状 态 从 图 ２ （ ｂ ）变 成 图 ２ （ ａ ）。 ＢＭＳ 计算 电池 ２ 所需的充电容量并存储 下来 ，当下一次充电开始时 ， ＢＭＳ 执行 均衡策略 ，电 池组充电结束时再次进行均衡判断并重新计算各单 体电池所需均衡容量用于下一次均衡策略的执行 ， 如此重复直到电池组满足阈值条件时不再需要 均衡 。 ４ 电池组均衡实验验证 ４．１ 电池 组在线均衡系统 根据以往车载 ＢＭＳ 的开 发经验 ，本文设计了 一种适用于大容量电池储能系统的可靠性高且可扩 展支持多串联的电池组在线均衡系统 。本文采用模 块化的设计思路 ，系统整体框架采用主从结构 ，由一 个电池管理主控制器和多个均衡从控制器组成 （均 衡系统拓扑结构见附录 Ｃ 图 Ｃ１ ）。电池管理主控制 器主要功能是收集各个均衡从控制器采集的数据进 行均衡与否判断 ，并下发指令控制均衡从控制器执 行均衡 ，同 时 完 成 与 电 池 储 能 系 统 其 他 设 备 （如 ＰＣＳ ）之间 的通信 。均衡从控制器主要完成电池箱 内电池信息的采集和均衡所需容量的计算与均衡执 行功能 。 均衡电路作为实现均衡的硬件载体 ，直接关系 到均衡执行的效果 。目前均衡电路拓扑形式丰富多 样 ，主要分为耗散式与非耗散式两大类 ［１０ －１２ ］ 。耗散 式主 要是指以电阻放电的方式将电池多余的电量消 耗以实现均衡的目的 ，这种方式实现简单 、成本低 ， 但存在能量浪费 、散热处理和均衡时间长等问题 。 本文采用非耗散式的充电均衡电路 ，均衡电路也采 用模块化设计 ，每个均衡从控制器可以根据电池串 联数配置均衡电路模块数 。 均衡电路模块的拓扑结构如图 ５ 所示 ，以 ＢＭＳ 的 １２Ｖ ／ ２４Ｖ 电源输入 作为各均衡模块的公共直 流母线 ，通过各个模块的 ＤＣ ／ ＤＣ 恒流 源和开关阵 列选通的方式给单体电池进行充电均衡 。 其中 ，切换开关为光控金属氧化物半导体场效 应晶体管 （ ＭＯＳＦＥＴ ），直接 由均衡从控制器的单片 机驱动选通 。图 ５ 中节点 ＯＤＤ 和 ＥＶＥＮ 为经 过单 体切换开关 （ ＣＳＷ ）后的 输出节点 ，通过合理的开关 逻辑控制 ，使得 ＯＤＤ 到 ＥＶＥＮ 间的 电压为需要均 衡的单体电池的电压 （可能是正电压或负电压 ）。通 过极性切换开关 （ ＰＳＷ ）阵列 的控制 ，对 ＯＤＤ 到 ＥＶＥＮ 间电 压与恒流源输出侧电压的正负极性进 行匹配 ，保证恒流源能对单体电池进行均衡充电 。 为了方便均衡容量的计量 ，同时防止单体电池过充 电 ，恒流源采取恒流限压工作模式 ，均衡电流大小为 ２Ａ 。 图 ５ 均衡电路拓扑结构 Ｆｉｇ．５ Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｃｉｒｃｕｉｔ ｔｏｐｏｌｏｇｙ 电池管理主控制器收集所 有从控制器采集的电 池单体信息 ，应用第 ３ 节提出的均衡策略 ，对电池组 内各单体电池的容量和 ＳＯＣ 进行 估算 ，应用第 ２ 节 的方法对电池组的一致性进行评价并判断电池组是 否需要均衡 ，同时计算得到各单体电池所需均衡的 容量 ，最后下发相应控制指令的流程图见附录 Ｃ 图 Ｃ２ （ ａ ）。在线均衡系统只在电池充电过程对电池 进行均衡 ，如果已经经过一次充电过程并且对电池 组进行了均衡容量计算 ，则在充电开始后 ，按照计算 结果对相应的电池进行均衡处理 。同时 ，在本次充 电过程完成并静置 １０ｍｉｎ 后 ，再次 对电池组进行均 衡判断和所需均衡容量计算用于下次均衡 。电池管 理从控制器执行均衡的流程图见附录 Ｃ 图 Ｃ２ （ ｂ ）， 从控制器接收主控制器的命令执行均衡过程 ，从控 制器各均衡模块确定所需均衡容量最大的电池 ，以 设定的阈值为一个单位完成电池的充电均衡 ，同时 在均衡过程中不断更新存储所需均衡容量 。 ４．２ 电池组均衡效果验证 电池组均衡实验平台如图 ６ 所示 ，实验平台主 — ９０１ — ·绿色电力自动化 · 马 泽 宇 ，等 用于储能系统的梯次利用锂电池组均衡策略设计 要由 四部分组成 ：美国 Ａｒｂｉｎ 公司 ＥＶＴＳ－１００Ｖ ／ ４００Ａ 电池 组测试设备 、北京奥运会纯电动大巴车 用淘汰锰酸锂电池组 、电池组在线均衡系统以及个 人计算机 （ ＰＣ ）监控系统 。电池组测试设备主要实 现电池组充放电循环实验 ，通过 ＴＣＰ ／ ＩＰ 将充 放电 数据上传到 ＰＣ 监控系统 。被测电池组选取北京奥 运会纯电动大巴车用 １０ 箱电池中第 ８ 箱 ４ 并 １６ 串 电池组 ，该箱电池组各电池模块容量和内阻参数见 表 １ 。电池组在线均衡系统选择一主一从的方式 ， ＢＭＳ 均衡 板上有 ３ 个均衡电路模块 ，其中 ２ 个模块 分别管理 ５ 节电池 ， １ 个模块管理 ６ 节电池 。 图 ６ 电池组均衡实验平台 Ｆｉｇ．６ Ｂａｔｔｅｒｙ ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｐｌａｔｆｏｒｍ 表 １ 第 ８箱电池组各电池模块容量内阻参数 Ｔａｂｌｅ １ Ｂａｔｔｅｒｙ ｃａｐａｃｉｔｙ ａｎｄ ｉｎｔｅｒｎａｌ ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｆ ｂａｔｔｅｒｙ ｍｏｄｕｌｅｓ ｉｎ ８ｔｈ ｃａｓｅ 模 块 编号 容量 ／Ａｈ 内阻 ／ｍ Ω 模块编号 容量 ／Ａｈ 内阻 ／ｍ Ω ８－１ ２０３．１ ０．４６ ８－９ ２０１．６ ０．５３ ８－２ １９３．６ ０．５１ ８－１０ １９７．４ ０．４９ ８－３ １９９．６ ０．５２ ８－１１ ２０１．６ ０．４１ ８－４ ２０３．８ ０．４１ ８－１２ ２００．２ ０．３５ ８－５ ２０１．７ ０．３８ ８－１３ １９８．１ ０．５１ ８－６ １８８．２ ０．４３ ８－１４ ２０２．５ ０．５３ ８－７ ２０５．９ ０．４１ ８－１５ ２０４．６ ０．５６ ８－８ ２０２．２ ０．５６ ８－１６ ２０７．５ ０．３７ 第 ８ 箱电池组电池模块容量极差为 １９．３Ａｈ ， 直流 内阻极差为 ０．１９ｍΩ ，相对 于整车电池的容量 和内阻分布 ，其一致性较好 。理想情况下 ，该电池组 的最大可用容量为电池模块 ８－６ 的容 量 １８８．２Ａｈ 。 对电 池组进行充放电测试 ，以 １ ／ ３Ｃ 倍率将电池组 恒流充电至单体电池电压达到 ４．２Ｖ 后 ，恒定 最高 单体电池电压直至充电电流小于 １０Ａ ，静置 ６０ｍｉｎ 后 ，以 １ ／ ３Ｃ 倍率恒流放电至 最低单体电池电压达 到 ３Ｖ 。电池组充电和静置过程各电池模块的电压 变化曲线如图 ７ 所示 。 由于充电前 ，电池组内各电池模块的 ＳＯＣ 差异 较 大 ，电池模块 ８－７ 的 ＳＯＣ 最高 ，为 １９．５％ ，电池 模 块 ８－１３ 的 ＳＯＣ 最低 ，为 ０％ 。同时 ，电 池本身容量 和内阻较大的差异导致充电过程中各模块电池电压 出现 较 大 的 离 散 性 。电 池 组 充 电 完 成 并 静 置 ３０ｍｉｎ 后 ，电池 模块 ８－９ 的电 压最高 ，为 ４．１３５Ｖ ， 电池 模块 ８－１３ 的电 压最低 ，为 ４．０５５Ｖ ，电压 极差 高达 ８０ｍＶ 。电池 组以 １ ／ ３Ｃ 倍率恒流放电的容量 为 １５８Ａｈ ，比电 池模块容量最小值还要小 ，电池组 的容量利用率只有 ８４％ 。 图 ７ 均衡前电池组充电和静置过程单体电压曲线 Ｆｉｇ．７ Ｂａｔｔｅｒｙ ｖｏｌｔａｇｅ ｃｕｒｖｅｓ ｏｆ ｃｈａｒｇｉｎｇ ａｎｄ ｒｅｓｔ ｐｒｏｃｅｓｓ ｂｅｆｏｒｅ ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ 加入在线均衡系统后对电 池组进行充放电循环 实验 ，第 ８０ 次循环的电池组恒流 、恒压充电和静置 过程各电池模块电压变化曲线如图 ８ 所示 。 图 ８ 均衡后电池组充电和静置过程单体电压曲线 Ｆｉｇ．８ Ｂａｔｔｅｒｙ ｖｏｌｔａｇｅ ｃｕｒｖｅｓ ｏｆ ｃｈａｒｇｉｎｇ ａｎｄ ｒｅｓｔ ｐｒｏｃｅｓｓ ａｆｔｅｒ ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ 可以 看出 ，电池组均衡效果显著 ，各电池模块电 压一致性明显改善 ，电池组充电完成并静置 ３０ｍｉｎ 后 ，电池 模块 ８－５ 的电 压最高为 ４．１２６Ｖ ，电池 模块 ８－１５ 的 电 压 最 低 为 ４．０８１Ｖ ，电 压 极 差 缩 小 至 ４５ｍＶ 。均衡 前后电池组充电和静置过程的电压和 ＳＯＣ 变化 曲线如图 ９ 所示 。 均衡后由于电池组一致性明显改善 ，电池组充 电时间明显变长 ，电池组充入更多容量 ，充电完成后 整组电池电压也高于均衡前 。而充电开始的一段时 间 ，均衡后的电池组电压要低于均衡前 ，说明均衡后 电池组的容量得到更大化的利用 ，电池组相较于均 衡前放出了更多容量 。由于电池组的短板效应 ，一 — ０１１ — ２０１４ ， ３８ （ ３ ） 致性 最差的电池将决定电池组的充放电容量 ，由于 均衡后电池组一致性改善 ，电池组充入更多容量 ，充 电完成后电池组 ＳＯＣ 也明 显提高 。电池组以 １ ／ ３Ｃ 倍率恒流放电 ，容量增加至 １７４Ａｈ ，电池 组的容量 利用率提高了 ９％ 。 图 ９ 均衡前后电池组充电及静置过程 总 电 压和 ＳＯＣ曲线 Ｆｉｇ．９ Ｂａｔｔｅｒｙ ｔｏｔａｌ ｖｏｌｔａｇｅ ｃｕｒｖｅｓ ｏｆ ｃｈａｒｇｉｎｇ ａｎｄ ｒｅｓｔ ｐｒｏｃｅｓｓ ａｎｄ ＳＯＣ ｃｕｒｖｅｓ ｂｅｆｏｒｅ ａｎｄ ａｆｔｅｒ ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ ５ 结 语 锂电池储能系 统由于其诸多优势而在电网领域 得到较多应用 ，同时 ，电动汽车淘汰锂离子电池梯次 利用于储能系统将大大降低初始投资成本 ，为电池 储能系统的大规模应用创造了条件 。但相比新电 池 ，梯次利用电池更严重的一致性问题将大大降低 电池储能系统的寿命和可靠性 。为解决这一问题 ， 仅仅对储能系统 ＰＣＳ 进行 均衡控制是远远不够的 。 本文对大容量梯次利用锂电池储能系统内部电池组 的均衡控制策略进行研究 。基于容量利用率评价一 致性的方法 ，分析了以电池组容量利用最大化为目 标的电池组均衡判据 。针对储能系统削峰填谷的应 用特点 ，提出以电池组容量利用最大化为目标的主 动均衡控制策略 ，设计电池组充电均衡电路并搭建 电池组均衡实验平台对均衡效果进行了验证 ，为进 一步完善电池储能系统各支路电池组的组内和组间 联合均衡控制建立了研究基础 。 附录见本刊网络版 （ ｈｔｔｐ ：／／ ａｅｐｓ．ｓｇｅｐｒｉ．ｓｇｃｃ． ｃｏｍ．ｃｎ ／ ａｅｐｓ ／ ｃｈ ／ ｉｎｄｅｘ．ａｓｐｘ ）。 参 考 文 献 ［ １ ］国 家 电网公司 “电网新技术前景研究 ”项目咨询组 ．大规模储能 技术在电力系统中的应用前景分析 ［Ｊ］．电力系统自动化 ，２０１３， ３７ （ １ ）： ３－８． Ｃｏｎｓｕｌｔｉｎｇ Ｇｒｏｕｐ ｏｆ Ｓｔａｔｅ Ｇｒｉｄ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ ｔｏ Ｐｒｏｓｐｅｃｔｓ ｏｆ Ｎｅｗ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｉｎ Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ．Ａｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｐｒｏｓｐｅｃｔｓ ｆｏｒ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅ ｅｎｅｒｇｙ ｓｔｏｒａｇｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ ｐｏｗｅｒ ｓｙｓｔｅｍｓ ［ Ｊ ］ ．Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ ， ２０１３ ， ３７ （ １ ）： ３－８． ［ ２ ］丁 明 ，陈 忠 ，苏建徽 ，等 ．可再生能源发电中的电池储能系统综述 ［ Ｊ ］ ．电力系统自动化 ， ２０１３ ， ３７ （ １ ）： １９－２５． ＤＩＮＧ Ｍｉｎｇ ， ＣＨＥＮ Ｚｈｏｎｇ ， ＳＵ Ｊｉａｎｈｕｉ ， ｅｔ ａｌ．Ａｎ ｏｖｅｒｖｉｅｗ ｏｆ ｂａｔｔｅｒｙ ｅｎｅｒｇｙ ｓｔｏｒａｇｅ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｒｅｎｅｗａｂｌｅ ｅｎｅｒｇｙ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ［ Ｊ ］ ．Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ ， ２０１３ ， ３７ （ １ ）： １９－２５． ［ ３ ］高 明 杰 ，惠东 ，高宗和 ，等 ．国家风光储输示范工程介绍及其典型 运行模式分析 ［Ｊ］．电力系统自动化 ，２０１３，３７（１）：５９ －６４． ＧＡＯ Ｍｉｎｇｊｉｅ ， ＨＵＩ Ｄｏｎｇ ， ＧＡＯ Ｚｏｎｇｈｅ ， ｅｔ ａｌ．Ｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｎａｔｉｏｎａｌ ｗｉｎｄ ／ ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ ／ ｅｎｅｒｇｙ ｓｔｏｒａｇｅ ａｎｄ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｉｏｎ ｐｒｏｊｅｃｔ ａｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｙｐｉｃａｌ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｓ ［ Ｊ ］ ．Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ ， ２０１３ ， ３７ （ １ ）： ５９－６４． ［ ４ ］ ＴＥＬＥＫＥ Ｓ ， ＢＡＲＡＮ Ｍ Ｅ ， ＢＨＡＴＴＡＣＨＡＲＹＡ Ｓ ， ｅｔ ａｌ． Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｏｆ ｂａｔｔｅｒｙ ｅｎｅｒｇｙ ｓｔｏｒａｇｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ ｗｉｎｄ ｆａｒｍ ｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇ ［ Ｃ ］／／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ２０１０ＩＥＥＥ Ｐｏｗｅｒ ａｎｄ Ｅｎｅｒｇｙ Ｓｏｃｉｅｔｙ Ｇｅｎｅｒａｌ Ｍｅｅｔｉｎｇ ， Ｊｕｌｙ ２５－２９ ， ２０１０ ， Ｍｉｎｎｅａｐｏｌｉｓ ， ＭＮ ， ＵＳＡ． ［ ５ ］张 彩 萍 ，姜久春 ，张维戈 ，等 ．梯次利用锂离子电池电化学阻抗模 型及特性参数分析 ［Ｊ］．电力系统自动化 ，２０１３，３７（１）：５４ －５８． ＺＨＡＮＧ Ｃａｉｐｉｎｇ ， ＪＩＡＮＧ Ｊｉｕｃｈｕｎ ， ＺＨＡＮＧ Ｗｅｉｇｅ ， ｅｔ ａｌ． Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｅｌｅｃｔｒｏｃｈｅｍｉｃａｌ ｉｍｐｅｄａｎｃｅ ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｆｏｒ Ｌｉ－ｉｏｎ ｂａｔｔｅｒｉｅｓ ｅｃｈｅｌｏｎ ｕｓｅ ［ Ｊ ］ ．Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ ， ２０１３ ， ３７ （ １ ）： ５４－５８． ［ ６ ］ ＤＩＶＹＡ Ｋ Ｃ ， ＳＴＥＲＧＡＡＲＤ Ｊ．Ｂａｔｔｅｒｙ ｅｎｅｒｇｙ ｓｔｏｒａｇｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｆｏｒ ｐｏｗｅｒ ｓｙｓｔｅｍｓ — ａｎ ｏｖｅｒｖｉｅｗ ［ Ｊ ］ ．Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ， ２００９ ， ７９ （ ４ ）： ５１１－５２０． ［ ７ ］金 一 丁 ，宋强 ，刘文华 ．大容量链式电池储能系统及其充放电均 衡控制 ［Ｊ］．电力自动化设备 ，２０１１，３１（３）：６ －１１． ＪＩＮ Ｙｉｄｉｎｇ ， ＳＯＮＧ Ｑｉａｎｇ ， ＬＩＵ Ｗｅｎｈｕａ．Ｌａｒｇｅ ｓｃａｌｅｄ ｃａｓｃａｄｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｅｎｅｒｇｙ ｓｔｏｒａｇｅ ｓｙｓｔｅｍ ｗｉｔｈ ｃｈａｒｇｅ ／ ｄｉｓｃｈａｒｇｅ ｂａｌａｎｃｉｎｇ ［ Ｊ ］ ．Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ， ２０１１ ， ３１ （ ３ ）： ６－ １１． ［ ８ ］王 震 坡 ，孙逢春 ，林程 ．不一致性对动力电池组使用寿命影响的 分析 ［Ｊ］．北京理工大学学报 ，２００６，２６（７）：５７７ －５８０． ＷＡＮＧ Ｚｈｅｎｐｏ ， ＳＵＮ Ｆｅｎｇｃｈｕｎ ， ＬＩＮ Ｃｈｅｎｇ．Ａｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｎ ｔｈｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｉｅｓ ｕｐｏｎ ｔｈｅ ｓｅｒｖｉｃｅ ｌｉｆｅ ｏｆ ｐｏｗｅｒ ｂａｔｔｅｒｙ ｐａｃｋｓ ［ Ｊ ］ ． Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｆ Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ， ２００６ ， ２６ （ ７ ）： ５７７－５８０． ［ ９ ］鲁 妍 ．梯次利用锂离子动力电池特性及仿真研究 ［ Ｄ ］ ．北 京 ：北京 交通大学 ，２０１２． ［ １０ ］文锋 ．纯电动汽车用锂离子电池组管理技术基础问题研究 ［ Ｄ ］ ． 北 京 ：北京交通大学 ，２０１０． ［ １１ ］吴友 宇 ，梁红 ．电动汽车动力电池均衡方法研究 ［ Ｊ ］ ．汽车工程 ， ２００４ ， ２６ （ ４ ）： ３８２－３８５． ＷＵ Ｙｏｕｙｕ ， ＬＩＡＮＧ Ｈｏｎｇ．Ａ ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｃｈａｒｇｉｎｇ ｆｏｒ ＥＶ ｔｒａｃｔｉｏｎ ｂａｔｔｅｒｙ ［ Ｊ ］ ．Ａｕｔｏｍｏｔｉｖｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ， ２００４ ， ２６ （ ４ ）： ３８２－３８５． ［ １２ ］ ＬＥＥ Ｙ Ｓ ， ＣＨＥＮＧ Ｍ Ｗ．Ｉｎｔｅｌｉｇｅｎｔ ｃｏｎｔｒｏｌ ｂａｔｔｅｒｙ ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｓｅｒｉｅｓ ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ ｌｉｔｈｉｕｍ－ｉｏｎ ｂａｔｔｅｒｙ ｓｔｒｉｎｇｓ ［ Ｊ ］ ． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ ｏｎ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ， ２００５ ， ５２ （ ５ ）： １２９７－１３０７． （下转 第 １１７ 页 ｃｏｎｔｉｎｕｅｄ ｏｎ ｐａｇｅ １１７ ） — １１１ — ·绿色电力自动化 · 马 泽 宇 ，等 用于储能系统的梯次利用锂电池组均衡策略设计 ［ １６ ］ ＡＬＢＵＱＵＥＲＱＵＥ Ｆ Ｌ ， ＭＯＲＡＥＳ Ａ Ｊ ， ＧＵＩＭＡＲＡＥＳ Ｇ Ｃ． Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ ｓｏｌａｒ ｓｙｓｔｅｍ ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｅｌｅｃｔｒｉｃ ｐｏｗｅｒ ｇｒｉｄ ｏｐｅｒａｔｉｎｇ ａｓ ａｃｔｉｖｅ ｐｏｗｅｒ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅａｃｔｉｖｅ ｐｏｗｅｒ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｏｒ ［ Ｊ ］ ．Ｓｏｌａｒ Ｅｎｅｒｇｙ ， ２０１０ ， ８４ （ ７ ）： １３１０－１３１７． 黄 欣 科 （１９８５—），男 ，通信 作者 ，硕士 ，工程师 ，主要研究 方向 ：光伏发电系统蓄电池充电控制器 、并网逆变器 、无功补 偿与谐波抑制等电能质量调整 。Ｅ －ｍａｉｌ ： ｈｕａｎｇｘｉｎｋｅ＠ｍａｉｌ． ｉｅｅ．ａｃ．ｃｎ 王 环 （１９７９—），女 ，硕士 ，助 理研究员 ，主要研究方向 ： 光伏发电系统蓄电池充电控制器 。Ｅ －ｍａｉｌ ： ｗａｎｇｈｕａｎ＠ ｍａｉｌ．ｉｅｅ．ａｃ．ｃｎ 王 一 波 （１９７７—），男 ，博士 ，副 研究员 ，主要研究方向 ：太 阳能光伏发电系统稳定与经济运行 。Ｅ －ｍａｉｌ ： ｗｙｂ＠ｍａｉｌ． ｉｅｅ．ａｃ．ｃｎ （编 辑 蔡 静雯 ） Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ａｎｄ Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ ｏｆ Ｖｏｌｔａｇｅ Ｒｉｓｅ Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｇｒｉｄ－ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ ａｔ Ｐｏｉｎｔ ｏｆ Ｃｏｍｍｏｎ Ｃｏｕｐｌｉｎｇ ＨＵＡＮＧ Ｘｉｎｋｅ ， ＷＡＮＧ Ｈｕａｎ ， ＷＡＮＧ Ｙｉｂｏ ， ＸＵ Ｈｏｎｇｈｕａ （Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ， Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １００１９０ ， Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ ： Ａｉｍｉｎｇ ａｔ ｔｈｅ ｖｏｌｔａｇｅ ｒｉｓｅ ｄｕｅ ｔｏ ｔｈｅ ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ （ＰＶＧＳ）ａｔ ｔｈｅ ｐｏｉｎｔ ｏｆ ｃｏｍｍｏｎ ｃｏｕｐｌｉｎｇ （ＰＣＣ），ｔｈｅ ｃａｕｓｅ ｉｓ ａｎａｌｙｚｅｄ ｗｉｔｈ ｐｏｗｅｒ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｔｈｅｏｒｙ．Ｔｈｅ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ａｎｄ ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ ｏｆ ｖｏｌｔａｇｅ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｃｔｉｖｅ ａｎｄ ｒｅａｃｔｉｖｅ ｐｏｗｅｒ ｉｎ ＰＶＧＳ ａｒｅ ａｎａｌｙｓｅｄ ， ｔｈｅｎ ａ ｄｙｎａｍｉｃ ｖｏｌｔａｇｅ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｓｔｒａｔｅｇｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｒａｎｓｉｅｎｔ ｖｏｌｔａｇｅ ａｎｄ ｃｕｒｒｅｎｔ ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｐａｒｔｉｃｕｌａｒｌｙ ， ａ ３ｋＷ ＰＶＧＳ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｉｓ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ＩＱ（Ｕ）ｖｏｌｔａｇｅ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｓｔｒａｔｅｇｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｒａｎｓｉｅｎｔ ｖｏｌｔａｇｅ ａｎｄ ｒｅａｃｔｉｖｅ ｃｕｒｒｅｎｔ．Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｖａｌｉｄａｔｅ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ＩＱ （Ｕ） ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｃｈｅｍｅ ｆｏｒ ｖｏｌｔａｇｅ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ． Ｔｈｉｓ ｗｏｒｋ ｉｓ ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ ｂｙ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｈｉｇｈ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｐｒｏｇｒａｍ ｏｆ Ｃｈｉｎａ（８６３Ｐｒｏｇｒａｍ） （Ｎｏ．２０１１ＡＡ０５Ａ１０６）ａｎｄ Ｐｒｏｇｒａｍ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ ： ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ； ｇｒｉｄ－ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ ｉｎｖｅｒｔｅｒ ； ｖｏｌｔａｇｅ ｒｉｓｅ ； ｏｖｅｒ ｖｏｌｔａｇｅ ； ｖｏｌｔａｇｅ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ； ｒｅａｃｔｉｖｅ ｐｏｗｅｒ 櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧 ｃｏｎｔｒｏｌ （上接 第 １１１ 页 ｃｏｎｔｉｎｕｅｄ ｆｒｏｍ ｐａｇｅ １１１ ） ［ １３ ］时玮 ，姜 久春 ，李索宇 ，等 ．磷酸铁锂电池 ＳＯＣ估算 方法研究 ［ Ｊ ］ ．电子测量与仪器学报 ， ２０１０ ， ２４ （ ８ ）： ７６９－７７４． ＳＨＩ Ｗｅｉ ， ＪＩＡＮＧ Ｊｉｕｃｈｕｎ ， ＬＩ Ｓｕｏｙｕ